是给大家提供一套完整学习体系的金融量化交易时间序列模型的学习路线，本套学习路线包含了理论基础+编程基础+编程实战+能力提升四部分零基础学习，目前很多课程都比较片面或者专注某一知识点，完全融会贯通的课程不多见，想学习量化，从事金融行业的童鞋不能系统学习，从零基础一直到能够独立完成时间序列模型的设计与编程，给大家推荐的这套学习路线对于工作就业很有帮助，免得走冤枉路零基础学习，浪费时间。

从事金融行业、金融分析的同学，零基础，系统学习的童鞋。

第一阶段.建议用15天时间来学习理论基础和巩固：

学习重点 : 金融学专业的同学具备一定理论基础可以大概过一遍巩固一下，统计学需掌握聚类、回归、方差、正态分布、条件假设与随机变量等。计量经济学同样以统计方法学习为主量化投资正确的打开方式 零基础学习量化最佳学习路线，投资学以学习理解为主。

推荐学习内容：

01.金融学理论基础 18课

02.统计学基础理论 27课

03.计量经济学理论基础 22课

04.投资学第9版理论基础 28课

第二阶段.建议用10天的时间来学习实现量化需要用到的编程基础

学习重点 : 如果有编程基础可以省去此阶段的学习零基础学习，主要是快速的掌握R语言与python的安装配置，开发环境的搭建，需掌握windows 与linux两个系统的环境搭建，理解并掌握其数据结构、函数、变量、循环与面向对象等编程的必备基础。

01.R语言编程基础入门 11课

02.Python入门到精通 22课

第三阶段.建议用15天的时间来学习量化的编程应用实战

学习重点 : 本系列课程是如何通过R语言编程从浅入深的学习量化投资分析、时间序列模型等数据分析、数据挖掘技能，重点学习前两部分，课程很系统的讲解了量化的概念，分析方法，时间序列的基本性质与各种模型的设计与案例分析，是本套课程的重点部分，需要仔细学习，多动手练习。

01.基于R语言量化投资时间序列分析入门 30课

02.基于R语言量化投资时间序列分析进阶 30课

03.基于R语言时间金融时间序列综合 13课

第四阶段.建议用10天学习来进行案列实战能力的提升

学习重点 : 本阶段实在具备一定编程基础上，拖着知识面和提升自己，包括大数据环境下的金融分析，R语言的金融分析扩展包的使用，还有量化的实战项目演练等等。

01.金融大数据处理与实战 10课

02.R语言金融数据分析包quantmod入门 3课

03.金融量化投资数据分析实战 13课

04.Python量化交易项目实战 10课