你跟我的成长路径是一致。我也是开发出生，对爬虫、前后端以及AI都相对比较擅长。但是若干年前金融知识为零，后来想做二级市场投资，于是开始学习做量化（做量化完全是个人爱好，跟工作无关）。
你可能会问：做投资为啥非得做量化，非量化不也可以吗。其实原因很简单，假如你开发能力相当不错，且爬虫技术+AI+海量数据分析都有完整成熟的框架，你自然而然就会觉得，量化这条路，其实你已经走了50%，可能这就叫做行业召唤吧，而且还会莫名地相信，量化肯定比干投牛逼太多太多了。
废话不多说，看看我的学习轨迹：
第一阶段：基金入门。查阅基金App里的所有专业术语，并搞清为什么？比如：波动率，夏普比率，最大回撤率等，当然我后期阶段选基，主要看的就是题材+这3个指标；
第二阶段：关心宏观经济。查阅所有的经济指标，以及经济指标和资本市场的联动关系；
第三阶段：进入股市。学习了股市App里所提及的所有技术指标，并研究其计算方法。曾经有段时间，尝试用通达信编写选股公式；
第四阶段：开始阅读市面上的股票技术指标类书籍，通过阅读总结技术面分析法；
第五阶段：开始阅读投资大师的传记，如：彼得林奇、索罗斯、巴菲特等，通过阅读主要是为了体会投资的哲学思想；
第六阶段：发现自己的金融知识体系太过碎片化，不成系统，于是开始学习CFA的课程，通过CFA课程精通基本面分析法、投资组合管理和风控；
第七阶段：自研量化系统，因为觉得条件具备，不想使用第三方的量化平台，况且python本身就有许多关于量化的回测框架。
你是做开发的，学习金融知识和咱们阅读新技术框架的API文档一样，一个个指标，相当于一个个类，指标的用法相当于类的方法，这些对你都应该没有什么难度。编程有编程思想，投资有投资思想，触类旁通不是一件难事。
希望我已用简练的文字，说清了这个问题。
学计算机出身的程序员 毫无任何金融基础 若想从事量化交易 如何快速补足金融知识（尤其技术分析知识）？
