量化投资学习之路
一文看懂自己如何自学量化策略
一、什么是量化交易？1.量化的定义量化，就是用数学模型（而非人脑），决定交易的品种、数量、方向、时机。
不难理解，量化的一大核心就是用数学模型去替代人脑，让模型的理性替代人的感性，将我们的投资逻辑转化成数学语言，去严格执行模型中制定的交易规则，去决定交易中的买卖要素（品种、数量、方向、时机）。
正所谓英雄不问出处，实时造就英雄，量化策略也是一样。
一个量化策略好坏是根据它实盘的战记，观察它是否适合当前的市场、当前的资产情况、当下的时代背景，而非依据模型的复杂程度来进行评判，其底部是由投资逻辑去做支撑。
这也就意味着，当大家在谈起量化时，不必与高频、深度学习、AI等这些高深词汇画上等号。
一个好的策略它可以是简单的，也可以是复杂的，究其根本，是对底层投资逻辑的考量。
2.近在咫尺的量化交易事实上，在我们的身边就有一个简单又好用的量化交易模型——当你打开基金软件，选中基金后，指定每周五定投500元，点击确认按钮，你便已经实现了一个最简单的量化策略。
看到这里，你或许会轻笑，但不要小瞧这个用Excel就能实现的量化策略，定投策略在很多时候比我们跟风式的买卖更容易实现稳定的收益，原因如下：a.基金定投具有类似长期储蓄的特点，能积少成多，平摊投资成本，因此定期定额投资可抹平基金净值的高峰和低谷，消除市场的波动性。
b.定投由于其量化属性（由规则决定买卖时机），可以规避投资者对进场时机主观判断的影响，大大降低因为主观判断失误（在市场高点买入，市场低点卖出）而造成的巨额损失。
因此，定投策略可以很好的弱化定投目标的波动性，以及投资人由于个人情感和信息因素造成的投资点判断失误等问题。
也由此可以看出，定投策略是一项十分适合中长线投资的策略，而投资者唯一需要做的，只是选出一项自己中长期看好的标的，即可进行定投操作。
如何自学Python关于Python的学习，和大多数人一样，他购买了大量的学习资料，也曾询问过我相关内容的推荐，和学习方法，我给了他两方面的建议：《巴菲特的第一桶金》作为最出圈的投资者，伟大的投资家沃伦·巴菲特，用37年，22笔投资，赚得了自己的第一个1亿美元。
python股票量化交易入门到实践
python股票量化交易入门到实践1、量化交易的简介在传统的股票交易中，决策通常是基于人工分析和经验做出的。
这种方式容易受到情感因素和偏见的影响，导致投资决定不够准确和科学。
量化交易就是一种使用数学模型和算法进行交易决策的方法。
它可以通过分析历史数据和市场行情，制定出更为准确的投资策略，并快速执行交易指令，降低了人为干预对交易的影响。
2、Python在量化交易中的应用Python作为一门高级编程语言，具有语法简单、学习成本低、强大的数据处理能力等特点。
因此，Python在量化交易领域得到了广泛应用。
Python中有许多专门针对量化交易的库，如pandas、numpy、scipy等，可帮助投资者方便地获取和处理股票数据，进行有效的策略回测和优化。
而且Python也支持多线程、异步IO等特性，能够快速处理海量数据和实时行情。
3、Python在股票数据获取中的应用股票数据是量化交易的基础，如何获取可靠的股票数据是量化交易的第一步。
Python可以通过一些库和API获取股票数据，如tuShare、baostock等。
以tuShare为例，通过编写Python代码，就可以获取股票的历史行情数据、财务数据等，并进行自定义分析。
4、Python在策略回测中的应用策略回测是量化交易过程中非常重要的环节，它可以验证投资策略是否有效，并对策略进行相应的修改和优化。
Python中有一些专门用于策略回测的库，如backtrader、zipline等。
这些库可以帮助投资者快速编写策略，并进行模拟交易，观察策略的表现和收益情况。
5、Python在实盘交易中的应用实盘交易是最终目的，也是量化交易的核心环节。
Python可以与各大券商提供的API进行对接，实现自动化下单和交易，减少人为干预，提高交易效率和准确性。
在实盘交易中，Python还可结合机器学习和深度学习等技术进行更加精确的交易决策。
6、总结Python作为一门强大而又简洁的编程语言，在量化交易领域具有广泛的应用前景。
如何进行量化投资
如何进行量化投资量化投资是一种利用数学模型和算法进行投资决策的投资方式。
相较于传统的基本面分析和技术分析，量化投资更为客观、系统化和精确。
近年来，越来越多的投资者开始尝试和使用量化投资策略。
本文将介绍如何进行量化投资，包括数据获取、策略设计、模型构建和风险控制等方面。
一、数据获取量化投资的第一步是获取和整理市场数据，这些数据包括股票价格、财务数据、宏观经济指标、交易量、利率等信息。
目前，市场上有许多数据提供商，如财华数据、万得资讯、同花顺等，投资者可以根据自己的需求选择不同的数据源。
除了获取市场数据，量化投资还需要获取一些基础数据，如复权因子、交易日历、股票申报表、停复牌信息等。
这些数据不仅可以帮助投资者进行股票价格的修正，还能预测利润和风险等方面的变化。
二、策略设计量化投资的核心在于策略设计。
策略设计包括选取投资标的、设定交易规则、制定风险控制措施等方面。
在选择投资标的时，可以根据不同的指标和数据进行筛选，如市盈率、市净率、市销率、ROE等。
交易规则可以根据投资者的风险偏好、投资期限、交易频次等方面制定。
其中，投资者的风险偏好可以通过夏普比率、最大回撤等指标来衡量。
交易期限分为短期和长期，短期交易通常是以分钟或小时为单位，而长期交易通常是以月或年为单位。
在制定风险控制措施时，投资者需要注意市场波动率、容忍度、资金管理等方面。
资金管理包括投资组合的分散度、资金配比、止损点等，这些都是减少风险和保护资金的重要措施。
三、模型构建量化投资所依赖的模型通常包括统计学、机器学习、人工智能等方面。
在构建模型之前，我们需要很好地理解和分析所选指标之间的关联关系，并对所选指标进行有效的筛选和排除。
统计学模型主要包括回归模型、时间序列分析、因子模型等。
回归模型可以通过线性和非线性模型来解释股票价格和股票报酬之间的关联关系；时间序列分析可以分析时间序列数据的趋势和周期性；因子模型可以通过多维度的数据，来解释股票价格走势的根本因素。
学习量化交易如何入门
学习量化交易如何入门？
学习量化交易可以通过以下步骤入门：
1. 理解基本概念：了解量化交易的基本概念和原理，包括什么是量化交易、如何利用数学和计算机模型进行交易决策等。
2. 学习金融市场知识：熟悉金融市场的基本知识，包括股票、期货、外汇等各类资产的交易机制、市场规则和行情分析方法。
3. 学习编程和数据分析：量化交易离不开编程和数据分析的技能。
学习一种编程语言（如Python），掌握数据处理和分析的基本技术，以便开发和执行交易策略。
4. 研究交易策略与模型：学习量化交易中常用的交易策略和模型，如均值回归、趋势跟踪、协整性等。
可以通过阅读相关书籍、论文和参与在线学习平台的课程来深入了解。
5. 数据获取和处理：学会获取金融市场的历史数据，并进行数据清洗、处理和分析，以便构建和测试交易策略。
6. 回测和优化：使用历史数据对交易策略进行回测，评估其表现和风险，进一步优化和改善策略。
7. 实盘交易：在模拟交易平台或实盘账户中实施交易策略，累积实际交易经验和获取反馈，不断改进和调整策略。
8. 持续学习和研究：量化交易是不断发展的领域，保持持续的学习和研究态度非常重要。
阅读相关的书籍、期刊和行业报告，参加学术会议和行业研讨会，与其他量化交易从业者保持交流，持续提升自己的知识和技能。
需要注意的是，量化交易需要时间和精力的投入，初学者可能会面临一些挑战。
因此，要保持耐心和恒心，在实践中不断调整和改进。
另外，量化交易涉及到金融风险，建议在开始实盘交易之前充分了解、评估自身的风险承受能力。
量化投资实训心得
量化投资实训心得作为一名AI语言模型，我没有进行实际的量化投资实习，但是我可以运用我丰富的语言知识和自然语言处理技能，为大家撰写一篇生动、全面、有指导意义的文章。
以下是我的观点和建议。
量化投资是指利用计算机技术和数学模型来分析市场数据，进行投资决策的过程。
与传统投资相比，量化投资具有更高的科学性、严谨性和效率性。
但是，量化投资也并非万能，需要不断学习和完善，才能帮助我们实现更好的投资收益。
在量化投资实训中，我认为最重要的一点是要学会如何建立自己的投资策略。
投资策略是根据个人的投资风格和投资目标制定的具体操作方案。
建立投资策略需要经过多次实验和验证，才能得出更加合理和有效的投资决策。
另外，在量化投资实训中，还需要关注数据的质量和分析的准确性。
市场数据的质量是影响投资决策的重要因素之一。
如果数据存在错误或者缺失，就会影响到我们的投资行为。
因此，在进行量化分析时，需要对数据进行多次校验和处理，确保数据质量的稳定和可靠。
除了数据质量之外，量化分析的准确性也需要高度关注。
不同的量化分析模型可能会产生不同的结论，我们需要对模型进行多次比较和验证，确保得出的结论符合实际情况。
同时，也要注重风险管理，制定灵活的交易规则和止损策略，保证投资风险的可控性。
最后，我认为掌握好量化投资的技术和方法是非常重要的。
在实训中，我们需要掌握一定的编程技能和数据库操作能力，能够运用Python等编程语言进行数据分析和模型建立。
同时，还需要学习相关的量化投资知识和理论，了解不同的技术指标和模型应用的具体场景和限制条件。
总之，在量化投资实训中，我们需要注重投资策略、数据质量和准确性、风险管理以及技术和方法的掌握。
希望我的建议和观点能够对你有所帮助，让你更好地掌握量化投资的实践和理论。
简述量化投资的流程与步骤
简述量化投资的流程与步骤下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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量化投资的基本步骤和逻辑
量化投资的基本步骤和逻辑
1. 确定投资目标和策略：投资者需要明确自己的投资目标，如长期增值、稳定收益等，并根据目标选择相应的投资策略，如多头策略、空头策略、套利策略等。
2. 数据收集和整理：量化投资需要大量的数据支持，因此需要收集和整理相关的数据，包括市场数据、公司财报、宏观经济数据等。
同时，还需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。
3. 特征工程：在收集和整理数据的基础上，需要提取出有用的特征，以便构建模型。
特征工程包括选择合适的变量、计算统计指标、构建因子等。
4. 模型构建和回测：根据特征工程的结果，构建相应的数学模型，如线性回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
然后，利用历史数据对模型进行回测，评估模型的准确性和效果。
5. 实盘交易和风险控制：在模型回测效果良好的情况下，可以将模型应用于实盘交易。
同时，需要制定相应的风险控制策略，以降低投资风险。
6. 模型优化和更新：量化投资的模型需要不断优化和更新，以适应市场的变化。
因此，需要定期对模型进行评估和改进，以提高投资效果。
总的来说，量化投资的基本步骤和逻辑是基于数据和模型的决策，通过对历史数据的分析和预测，构建有效的投资策略，并在实盘交易中不断优化和更新模型，以实现更好的投资效果。
量化投资策略及实践
量化投资策略及实践随着信息技术的不断发展，越来越多的投资者开始进行量化投资。
量化投资是指利用计算机程序进行投资的一种方式，其目的是通过大量数据的分析、计算以及模型的构建，减少主观性的影响，从而达到获取超额收益的目标。
量化投资不仅可以提高投资效率，还可以降低风险，成为现代投资领域不可或缺的重要一环。
一、量化投资的基本特征量化投资的基本特征主要包括三个方面：1.超越人的认知水平：量化投资最大的优势在于其可以处理大量的数据，以及建立完备的数学模型。
这些计算机程序可以处理的数据大小，不仅超出人类的认知水平，也能够快速的回归数据集，査找数据的变化和规律，从而达到更准确的预测目的；2.策略的稳定性：量化投资应用数学模型，属于计算机执行的机械程序化操作，与人的主观因素无关。
因此，策略的稳定性更高，不受人的主观判断和情绪的影响，且策略的执行效率也更高；3.透明性和规律性：量化投资主要依赖于数据和模型，因此其操作规律及策略建模过程较为透明。
投资者可以进行回测并且通过比对回测数据和实际数据，检验策略的优劣性。
二、主流量化策略1.趋势跟随策略：趋势跟随是一种重要的量化策略，旨在利用大的趋势来获取收益。
其基本思路是跟随市场大趋势进行交易。
当股价走势上涨时，追买，当股价走势下跌时，追空。
2.均值回归策略：均值回归策略旨在利用股票价格的周期性波动来获取超额收益。
通过分析历史股价变化，在特定的时间窗口内检测当前股价的偏离程度，对偏离超过阈值的股票进行对冲;对均值以内的股票进行买入。
3.动量策略：动量策略利用股票价格的动态走势来获取超额收益。
其基本思路是，以价格走势、交易量及其他价格变动相关信息为依据，分析出股票的走势，从而获得适当性的股票交易信号。
三、量化投资实践案例1.美林证券：美林证券研发出一种策略，即根据盈利预测的可靠性来买进股票。
该策略根据股票的盈利预测及其对市场情绪的影响，预测股票未来走势，从而获取超额收益。
2.万得证券：万得证券利用计量经济学的方法并结合宏观经济分析，构建了一个基于价格和信用的量化模型，以量化普通债券的风险管理方案。
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量化投资学习之路-by李洋1 前言本篇内容主要是2013年为一个朋友写的，除了当时发给朋友看，还未公开放出来过，后来居然忘记写过这么个东西，2014年（相对时点是今年）偶然一次机会和朋友聊天，朋友提起这篇文章，才恍惚间记起，然后搜索自己的电脑和硬盘，居然找不到这篇文章，后来查看邮件记录才在2013年发给朋友的邮件的附件里找到。
现在之所以把这篇文章放出来，是想帮助想走量化这条道路的朋友能有一个大致的思路进行学习。
希望帮助到有缘人。
量化投资是个庞大的领域，设计到的东西也非常多，当然在量化投资领域我也仅仅是个菜鸟，本文权当我个人的量化学习之路的阶段性总结，本文我没抽出大块时间思考整体文章架构，仅仓促写成，可能下文的子章节分类逻辑性也并不是很清楚，望您见谅。
这里要特别说明的是，本篇内容可能部分内容是在不同的时段写成，可能会出现一些前后逻辑不统一抑或矛盾的地方，每个人在人生的不同时点思考的深度和广度会不同，可能会否定自己以前一些观念甚至否定自己以前坚信的东西，其实人生就是一个不断思考、不断否定自我的过程，期望在这样的一个过程中能提升自我，洞穿一些东西。
2 自我学习篇量化投资的提升过程是个辛苦的过程，需要你不断的努力思考，需要你具有快速学习能力，世间的事大抵都是这样：没有付出就没有收获，但付出了不一定有收获。
在自我学习篇中，我会列出我看过的一些书籍和相关资料及其他一些需要学习的东西，下面列出的自我学习篇的东西不是胡乱堆砌，是我个人所看过的东西的过滤和再整理，希望能帮您更快的提升。
2.1 纸质书籍《期市截拳道:程序化交易策略与实战》作者：朱淋靖《量化投资：策略与技术》作者：丁鹏《高频交易》谈效俊等译《打开高频交易的黑箱》谈效俊等译《统计套利》陈雄兵张海珊等译《从众危机：量化投资与金融浩劫》李必龙等译《专业投机原理》《股票做手回忆录》海龟法则相关书籍当然好的书籍还有很多很多，未来我再慢慢更新上面的list，这里不可能把所有的都列出来。
纸质书籍（电子书籍）需要经常阅读提升自我，也就是我们不断的学习新东西，并要在阶段性的快速学习东西。
2.2 论坛资源人大经济论坛量化投资板块MATLAB技术论坛量化投资板块海洋部落()水木程序化交易板块2.3 量化平台掌握TB、MC、金字塔、易盛等平台以上平台比较类似，建议定要熟练掌握一个平台的使用，由于TB用户数比较多，建议熟练掌握TB，然后在慢慢熟悉其他平台。
MATLAB、R、SAS等平台语言根据个人情况建议熟练掌握使用MATLAB，然后在慢慢熟悉其他平台。
C/C++，JAVA，Python等语言至少熟悉一种语言，或虽不经常用但在短时间内能拣起来。
3 模型研发篇下面以投资标的分类，进行模型研发的过程梳理，我个人对于期货最熟悉，着重以期货为主，其他在未来在慢慢完善。
下面关于模型研发的一些思路想法仅仅是我个人的一些想法，你可以不同意我的观点也可以保留意见互相讨论，其实投资的东西往往都是比较个人的（团队的），每个人（每个团队）的投资理念和想法都有或多或少的差别。
3.1 期货模型的研发大思想：大道至简。
简单的东西才有生命力，但要重点说明的是这里的“简单”是指模型背后的逻辑简单，并不是指模型本身简单，模型本身可以是简单的均线模型，模型本身也可以是复杂模型（复杂到有很多参数），但模型背后的逻辑要简单，和一些团队交流，有些人认为的“简单”是模型本身也要简单，甚至直接用模型的参数来衡量模型简单与否，认为模型参数过多的模型不靠谱，对于这方面，我个人保留意见。
3.1.1 熟悉常见技术指标技术指标存在这么多年，而且一直存在，存在的就是正确的，刚接触量化的朋友，有精力的话可以自己把所有常见技术指标实现一下，并按照指标的常见用法编写一些日内和隔夜的策略，熟悉了常见技术指标（包括指标公式、参数范围、常见用法等等），未来在编写大策略时用起这些指标你会更加得心应手，因为未来编写大策略时，有时候某一指标可能仅仅是入场或出场的条件的一个小过滤。
熟悉了常见技术指标你也会发现，所有的指标的源头几乎都是均线，基本都是由均线变种而来，所有我一直说均线是好东西，是有长久生命力的东西，一个大的投资组合均线一定不能缺少，因为当行情来了，均线系统是一定能捕捉到的。
其他均线的本质一个投资标的的定价过程，也是行为金融学的一个客观反映。
3.1.2 编写常见经典的模型通道类、突破类、海龟类等等这些经典模型，建议都亲手编写体会一下，因为这些策略都是好策略，如果你品种选择和行情轮动的把握做的好，那么经典模型+品种选择+行情节奏把握就能让你在市场上立于不败之地。
这里以开盘区间突破策略为例来说明如何最大限度的发挥主观能动性进行策略研发和思考。
策略名称：标准区间突破策略策略内容：利用开盘价加减某一幅度生成上下区间，突破上区间做多，突破下区间做空，尾盘平仓。
比如Open*(1+1%)生成区间上沿，Open*(1-1%)生成区间下沿，突破上区间做多，突破下区间做空，不设止盈止损，尾盘15点10分平仓（如果投递标的是IF）就是这么一个简单的策略，你在IF上1min，3min，5min等周期上测试会是正收益曲线，模型背后的逻辑就是关键价位，某些关键价位的突破会带来一波行情的启动（也可能仅仅是假突破，这是后期的模型优化改进方向之一）。
针对这个简单的策略，就有好多东西可以思考和改进。
（1）区间上下沿的确定方式这里区间上下沿的确定方式是开盘价加减某一幅度，那么用数学表示就是UpperBand = Open*(1+Percent)= Open + Open*Percent LowerBand = Open*(1-Percent)= Open - Open*Percent即想要生成区间上下沿，我们需要一个基准价格Benchmark（上面的基准价格为开盘价Open），还需要一个幅度Range（上面的幅度是Open*Percent），那么可以改写上面的区间上下沿定义UpperBand = Benchmark +RangeLowerBand = Benchmark –Range那么针对基准价格Benchmark和幅度Range，我们就可以做很多文章了：比如对于基准价格Benchmark我们可以不单单利用单日信息生成，也可以利用前N日的价量来生成；比如对于幅度Range，我们可以并不仅仅给其设定成一个不变的书，幅度Range的本质反应的是投资标的（比如IF）的当日波动率的一个估计，那么就可以结合ATR或者其他指标模型来利用前N日的信息来估计当日的幅度Range；比如对于上下沿的基准价格Benchmark和幅度Range我们使用两种方法分别估计，这样多空的入场就是不对称的。
等等，希望你是一个愿意思考的人。
（2）各种止盈止损的加入尝试加入各种止盈止损方式，比如动态止盈，固定比例止盈，跟踪止损、固定比例止损等等，会改变资金流，这样你也能熟悉了解各种止盈止损，这种了解不是仅仅是“想”，而是通过具体回测可以在你头脑中具象化的了解。
（3）隔夜策略的改进上面的模型仅仅是个日内模型，通过上面的各种改进和改良，你会发现无论怎么改进和优化，在股指上测试，模型的某些表现指标都有一些限制（比如收益、比如回撤），这是模型本身类型的限制（日内策略、趋势策略）引起的，如果想突破这些限制，你可以尝试将该日内策略改成隔夜波段或者隔夜长线类策略。
上面所有的思考和改进都需要进行回测，用数据说话，并且整个的改进过程会加深你对于这个模型或者类似模型的理解，在模型改进中你也许会细致观察投资标的（比如IF）在某一个时间段内的表现，这样又能加深你对行情的理解。
上面所有的改进方法用语言描述都很少，但其实实际做起来脑力和体力的工作量都是不少的，但当你把整个过程做下来之后，你会发现整个过程中你的收获会是很大的。
上面仅仅说了单品种的模型建立和改良测试，对于两个品种（多品种）的模型建立和测试还未涉及，多品种的模型（套利模型，强弱对冲模型）可能涉及到的东西更多一些，未来再慢慢来。
3.1.3 贴近交易本质编写模型这一部分可能需要实盘的实战来提升和理解。
3.2 期权期权这一块的东西，可能涉及到以下几个方面：期权定价模型梳理期权套利模型（包括无风险套利和有风险套利）梳理期权的波动率交易模型期权做市商模型基于期权的趋势跟随的量化策略（使用期货或现货发出趋势信号，映射期权进行操作）期权产品设计（场外衍生品设计）3.3 股票3.4 外汇4 实盘实战篇实盘实战才最能提升自我，量化投资的最终目的是“投资”，而不是天天回测，回测的再好，实盘没用也白费。
初始模型的选择、初始交易品种的选择。
投资杠杆的设定。
交易品种的动态调整、仓位的动态调整。
待完成…5 杂篇5.1 如果想用MATLAB做金融工程，路该怎么走?2011年在我们的论坛（MATLAB技术论坛）有个TX发了一个关于未来发展道路的疑惑的帖子，想用matlab做金融工程，路该怎么走！“本人普通学生一个，管理专业，平时做评价以及数理统计多，但是，我想去银行或者证券公司工作，希望学习金融工程。
请教各位论坛大神：1.请问工具是matlab好不好，有没有更好的推荐？!2.请问，应该看哪些书，可不可以给我一个按顺序排列的书目列表！？3.由于还有一年半毕业，希望有经验高人为我指一条明路！”我当时给他的一些建议如下：Q: 请问工具是matlab好不好，有没有更好的推荐？!A:MATLAB非常好。
弄金融工程相关的MATLAB是必须的。
其他数学软件lingo，maple，eviews，mathematica，SAS，SPSS。
（以上这些当年我都用过，现在我只用matlab），能做到的 matlab 都能做到，而且能做的更好。
Q: 请问，应该看哪些书，可不可以给我一个按顺序排列的书目列表！？A: 要看的书很多。
matlab相关：N多。
你搜索论坛找一些经典的看看。
金融相关：N多。
但基本重要的一定要看。
比如：国外：John Hull 的《期权期货和其他衍生品》还有Frank J. Fabozzi （弗兰克 J.法博齐）的一系列书籍等等。
国内：也一堆Q:由于还有一年半毕业，希望有经验高人为我指一条明路！A：学好数学+用好MATLAB和C（C++）语言+考取一些金融相关资格证+去相关金融口进行实行。
学好数学：数学是王道，理工类领域高级阶段都要用到数学。
金融口相关课程必须要学的：随机过程、高等数理统计、时序分析、概率论、矩阵论、数值计算、泛函分析。
等等。
用好MATLAB和C（C++）语言：MATLAB是金融工程仿真计算必要用到的。
C（C++）语言可能在最终上线相关程序化产品会用到。
考取一些金融相关资格证：证券从业资格考试（5门考试：基础、交易、分析、基金、承销）；期货从业资格考试（3门考试：基础、法律、分析）；银行从业（5门考试）统计师；经济师；CIIA；CFA；FRM （这几门考试都很贵，可以先考前面的）去相关金融口进行实行：实习很重要。