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每天努力一点点，离小钱钱近一点。
今天咱们还是说说股票，继续上一话题。
03择时和分散投资我们知道股票就是投资公司，赚钱的方式分为两种：分红和股价上涨。
那是不是投资了好公司就一定不会亏钱了呢？其实也不一定。
除了挑对好公司，我们还需要做好两件事：择时和分散投资。
先看择时：择时很重要
股市是个很奇妙的地方，有时候可以连续涨好几年，有时候也会连续跌好几年，总是在不断交替。如果一不小心买在了高点，那后续可能要跌好久好久。经常有人看某股票连续上涨然后入场接盘，最后被套在高位脱不了身。
比如，上证综指近20年来的走势，可以反映A股市场的整体走势。在2005~2007年、 2014~2015年两段指数的上坡过程中，绝大部分股票都是上涨的。
但如果有人在2007年、2015年的高点买股票，可是很惨的，后续随之而来的就是连续好长时间的大跌。就算是好公司，在这种时候往往也会跌；更不要说那些本身就不咋样的公司了，只会跌得更多。
所以，如果不想亏钱，千万要做好择时，不要在市场狂热、涨了很多很多的时候买股票。就像《韭菜的自我修养》里说的：“连你都开始进场的时候，牛市就要结束了；你就应该干看着，啥都不买……到了熊市，等到大家都骂娘的时候，再开始买买买！”
再看分散投资：分散投资才安全
有些小伙伴好不容易找到一个心仪的股票，会特别兴奋地买上一大堆，然后就开始幻想股价上涨，自己躺着赚钱。
其实这样特别危险。
因为科技发展迅速，公司可能会跟不上时代的发展而业绩下滑。比如很多人以前用过的诺基亚手机，曾经是手机界霸主，但却没有跟上智能机技术的步伐，从此风光不再。
所以你如果只买一两只股票，一旦遇上爆雷，往往会亏得很惨很惨。
那是不是多买几家公司就算是分散风险了呢?
也不对，如果你买的公司都是同一个行业，万一遇到行业环境变化，那所有公司都会遭殃。
比如，过去好多年房价一路上涨，简直就是躺着赚钱，但是这两年，政府出炉了各种严控房价的措施，房地产行业就再也不像过去那么吃香了。
再比如，之前三聚氰胺毒奶粉事件发生，乳制品行业所有公司股价都暴跌。
总而言之，在找到好公司之后，我们还需要做好择时和分散投资，而分散投资不仅需要我们将资金分散在多只股票上，还需要我们分散在多个行业上。
04普通人也能投资股票赚钱?关于股票，大家听到最多的就是倾家荡产、跳楼跳河的恐怖故事，多少人因为炒股亏钱活不下去，风险太高，普通人怎么玩得起？
然而事实真的如此吗？
被美国《时代周刊》称为“全球最佳基金经理”的传奇投资家彼得林奇，在其著作《战胜华尔街》中曾指出，1992年， 在75%的基金投资业绩不如市场平均水平的情况下，却有69.4%的业余投资者战胜市场！
“中国股市从100点起，至今已涨数十倍，股票数量从最初的老八股扩展到今天的3500多家，基本上涵盖了中国经济方方面面的龙头支柱企业，股票市值也从微不足道的几十几百亿迅速扩充到十几万亿，一大批诸如茅台、万科、格力、美的、云南白药之类的企业为投资者带来几十、几百、几千倍的投资回报，说股市就是一个大赌场，主要还是大部分人没有系统的学习过股票投资的正确操作方法。”
东方财富研究院的一份抽样统计显示，2019年的A股股民，52.5%的人是赚钱的，17%的人不赚不亏；而整个市场人均盈利10万元。
有的人把炒股当赌博，生死有命富贵在天，那当然会亏钱。而有的人，好好学习、认真总结经验教训，最终得到了不错的回报。
只要掌握科学的方法，我们普通人一样能通过股票获得不菲的收益。
05支付宝上能投资股票吗？听到这里，可能就有小伙伴忍不住想要去买股票了，然而打开支付宝股票板块，却茫然了，哪里能买股票呢？
其实，支付宝是不能直接投资股票的。
原因很简单，股票等金融相关的业务，都是国家重点监管的对象，需要各种牌照才能开展对应业务。支付宝没有证券牌照，所以我们没办法直接在上面买卖股票。
那我们要怎么样才能买到股票呢？需要开通证券账户。这个账户和基金的账户是通用的，现在好多网上也可以开户，具体的大家自行操作。
不过，支付宝的股票界面，也并不是一无是处。它里面有个特别好的功能，叫作“模拟炒股”
要想熟悉掌握炒股技能，是需要训练的。在学了股票课程之后，如果手头没有钱，或者还是有点畏惧风险，害怕亏钱，就可以先用“模拟炒股”来练习。
操作如下，点击“理财”界面，打开“股票”板块就可以看到“模拟炒股”。进入之后，可以领取50万的虚拟资金，然后就可以自由买入自己心仪的公司啦。
但是，要提醒一下大家，就算是模拟炒股，也一定要先学习再操作。不然就算你在模拟账户里赚了钱，也只是瞎猫碰上死耗子，经验是没法复制到实际投资中的。
市场有风险，投资需谨慎，不论是股票还是基金，都建议大家先学习再开始，投资中一定要注意分散风险。
有的企业有高耸的护城河，里头还有凶猛的鳄鱼、海盗与鲨鱼守护着，这才是你应该投资的企业。
量化交易是指利用计算机程序和数学模型来进行交易决策和执行的过程。量化交易可以提高交易效率、降低人为干扰、优化风险管理等。为了方便量化交易的研究和实践，有许多开源的框架和工具可以使用，本文将介绍和分析几个常见的量化交易开源框架。
1. Backtrader
Backtrader是一个基于Python的自动化回溯测试框架，作者是德国人 Daniel Rodriguez。它可以用于量化投资和机器学习，支持多种数据源、多种策略、多种指标、多种交易品种等。Backtrader的优点是简单易用，灵活可扩展，文档丰富，社区活跃。它的缺点是速度较慢，不支持分布式计算，不适合高频交易。
2. PyAlgoTrade
PyAlgoTrade是一个开源的Python量化交易框架，源码可以随便看，随便改。它提供了数据处理、策略编写、回测、优化等功能。它支持多种数据源，包括本地文件、在线数据和实时数据。PyAlgoTrade的优点是速度快，文档清晰，支持事件驱动和矢量化两种回测模式。它的缺点是不支持多品种、多策略、多周期的回测和交易，编写策略比较繁琐，实盘对接的平台较少。
3. vn.py
vn.py 是一套基于 Python 的开源量化交易系统开发框架，在开源社区6年持续不断的贡献下一步步成长为全功能量化交易平台。目前国内外金融机构用户已经超过600家，包括：私募基金、证券自营和资管、期货资管和子公司、高校研究机构、自营交易公司、交易所等。vn.py 的优点是功能齐全，覆盖国内外所有交易品种（股票、期货、期权、外汇等），支持CTA/期权/价差/套利/高频等各类策略类型，并提供了GUI界面和Web界面两种操作方式。vn.py 的缺点是代码结构复杂，学习曲线陡峭，并且部分功能需要付费使用。
4. QuantLib
QuantLib 是一个免费、开源的软件库，是量化金融计算提供一个统一的、综合的软件框架。QuantLib 的源代码由 C++ 编写，并提供了Python等其他语言的接口。QuantLib 可以清晰地描述各种复杂的金融产品，并兼顾了计算速度。QuantLib 的优点是功能强大，
支持议价、支持议价、债券、衍生品等多种金融市场，提供了大量的金融技术指标和策略模型。QuantLib 的缺点是文档不够完善，使用门槛较高，不适合初学者。
5. RQAlpha
RQAlpha 是一个由米筐科技Ricequant开源的Python算法交易和回测引擎，适合A股市场，是事件驱动的设计。RQAlpha 可以用于策略编写、回测、优化、模拟交易和实盘交易等。RQAlpha 的优点是简洁优雅，支持多种数据源（本地文件、在线数据和实时数据），支持多种风险管理工具（止损、止盈、风险控制等），并提供了Web界面和Jupyter Notebook两种操作方式。RQAlpha 的缺点是功能相对单一，只支持A股市场，不支持其他交易品种或市场。
6. Zipline
Zipline是美国Quantopian公司开源的量化交易回测引擎，它使用Python语言开发，部分代码使用Cython融合了部分c语言代码1。Quantopian在它的网站上的回测系统就是基于Zipline的，经过生产环境的长期使用，已经比较完善和稳定。
Zipline是一个强大的回溯检验框架，被很多量化交易平台作为底层技术，包括Qauntopian, 聚宽等。它提供了数据处理、策略编写、回测、研究等功能3。你可以在本地搭建一个zipline环境，也可以直接在Quantopian网站上使用zipline。
以上就是本文介绍和分析的几个常见的量化交易开源框架，希望对你有所帮助。
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