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Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
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👉二、Python必备开发工具

👉三、Python视频合集

观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉 四、实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（文末领读者福利）

👉五、Python练习题

检查学习结果。

👉六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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下面开始细说该策略：

首先，人为设置基础定投金额，可以是100、1000 等等，这个根据自己的实际情况来。

之后在每个定投日，根据当前的价格进行定投率的计算，然后通过下面的公式计算在当前定投日的实际投入：

实际投入=基础金额*定投率

定投率可根据偏离均线范围进行设定，例如偏离均线范围 50%及以上，定投率设置为 40%，偏离均线范围 40%-50%，定投率设置为 50%

对应的该B站阿婆主给出了一个参考案例，在A、B、C点根据偏离情况分别计算定投率

上面的数字都是在当前价格超过均线的情况下，也就是在绝对的上涨阶段。对应的，在绝对的下跌阶段，同样可以参考上面的策略计算定投率

类似的参考案例，在D、E、F点根据偏离情况分别计算定投率：

其实说白了，该策略的重点就是计算定投率，而定投率是根据当前价格和近250天的均线的偏离程度计算的。

对应的就有了下图的这个基础策略：

其实这个策略就是我们常说的：大跌大买、小跌小买。

不一样的是，它将跌的程度进行了量化，你买进的份额也就随之可以量化。

这种策略的好处就是你可以在任意位置买进，只要你能坚持跟着策略做定投，最终都会赚钱，而且越到后面赚的越多。

在解释这个原理的时候，该阿婆主用了一个很极端的例子：在最高点的时候买进某数字货币，然后根据策略坚持定投，在经历了下跌和震荡之后，当该货币的趋势趋于平稳并且慢慢开始上涨时，持有的收益已经开始由负转正。

结合下面这张图来看：

在2017年12月末最高点买进，之后坚持策略一直定投，经历了18年整年，直到19年5月的时候，收益开始由负转正。

至于该数字货币后面怎么走，这不是我们今天要关注的内容，你可以看到，即使你在最高点买入，期间经历了 腰斩、膝斩、甚至都斩到脚后跟了，但你跟着策略走，你终究还是会回本。

无非就是 用时间来换金钱

当我在和朋友讨论这个策略的时候，他眼前一亮，告诉我说支付宝有一个智能定投，可以了解一下。

于是我去看了一下支付宝的定投策略，一句话描述一下大概是这样的：

根据参考指数的收盘价和历史均值，动态调整扣款率，高于均线少投，低于均线多投 见下图👇

这不就是我们上面看到的定投策略嘛？再往下看：支付宝将该定投方式命名为均线定投，它的公式如下：

实际定投金额 = 基础定投金额 * 当期扣款率

看到公式的时候我明白了，这就是一个策略，只是设定的定投率和当期扣款率不一样。

为了让大家看的更明白，我从支付宝上直接将均线定投策略的具体扣款率弄了下来：

到这里，这个策略的原理想必大家都已经很清楚了，通过这个策略，你可以去定投基金、场内ETF、大盘指数、甚至是个股。

对了，对于个股我其实不是特别建议用这个策略，毕竟波动性太大，容易受各方面因素的影响。其实个股我有另外的方法，之后也都会分享出来，大家可以订阅 投资理财，用数据说话  这个话题，方便接收最新文章。

最后说一下策略复现

在复现的时候因为主要涉及的参数有两个，一个是需要参考的MA均线，一个是需要设置的定投率

在设置MA均线时，B站阿婆主设置的初始MA均线是250，支付宝策略设置的MA均线是500和10。

在设置定投率时，B站阿婆主是通过网格交易的方式设置的固定比例，支付宝策略设置的趋势比例。

如果你是在国内交易，可以参考支付宝的策略参数，或者你可以根据你想要定投的目标搜索一个更加合适的参数。以下是我复现的支付宝策略的核心代码：

以沪深300为例，代码：.SZ

首先是获取到 2019年至2021年9月30日的所有数据，进行相应的数据处理（列重命名、时间序列转换、排序、设计辅助列等）

code = ‘.SZ’

start_date = ‘’

end_date = ‘’

df_data = w.wsd(code, “pre_close,high,low,close,MA”, start_date, end_date, “MA_N=500”,usedf=True)[1]

df_data1 = df_data.reset_index().copy()

df_data1 = df_data1.rename(columns={‘index’:‘trade_date’,  ‘PRE_CLOSE’:‘昨收价’, ‘MA’:‘MA500’, ‘CLOSE’:‘收盘点位’, ‘HIGH’:‘最高点位’, ‘LOW’:‘最低点位’})

df_data1[‘trade_date’] = pd.to_datetime(df_data1[‘trade_date’])

df_data1 = df_data1.sort_values(‘trade_date’,ascending=False).reset_index(drop=True)

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

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（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

（4）200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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