导读｜量化知识背景与研究能力地图
袁从德
你好，我是袁从德。
本讲补充全专栏所需的量化知识背景。它不是新的交易建议，也不要求你在开始阅读第 0～35 讲正文前读完所有经典书，而是说明：本专栏每一部分训练哪类量化能力，哪些知识适合边学边查，哪些主题必须先建立风险边界再深入。
需要先说明覆盖边界：本专栏完整覆盖的是“从数据、信号、策略、回测、风控到网页验收”的 Web3（去中心化网络生态）量化研究主线，不是量化金融或加密资产知识百科。概率统计、组合优化、衍生品定价、生产级执行、区块链协议、去中心化金融和监管合规，只在与研究主线直接相关时展开；其余内容明确标为进阶扩展或未覆盖。后文出现某个术语或推荐书目，不代表课程已经完成该主题的数学推导和代码实践。
本专栏的主线仍然是可运行的 Web3 市场研究沙箱：用固定离线样本、仓库代码、回测输出和网页完成可复现研究。下面的知识地图服务这条主线，重点不是“读得多”，而是把阅读转化成可复算的变量、可执行的代码、可拒绝的风险规则和可审计的研究记录。
1. 本讲目标
完成本讲后，你能完成四件事：
把量化交易知识拆成数据、指标、策略、回测、风控、执行和复核几个层次。
说清布林带、凯利公式和夏普比率分别解决什么问题，以及它们不能证明什么。
为第 0～35 讲（共 36 讲）建立阅读顺序：先掌握最小量化语言，再进入策略、机器学习、风控和自动化。
区分“正文已经实现”“只在导读中介绍”和“当前课程未覆盖”，避免把扩展书单误当成已学能力。
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