# 更多教程 (/zh/tutorials/more-tutorials)

## PyQuant News \[#pyquant-news]

*PyQuant News* 为从业者提供免费的量化代码，帮助提升量化金融、算法交易和数据分析方面的 Python 技能。

[PyQuant 新闻通讯（英文）](https://pyquantnews.com/the-pyquant-newsletter/)

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*   [如何使用 VectorBT PRO 通过算法查找图表形态（英文）](https://pyquantnews.com/vectorbt-pro-algorithmically-find-chart-patterns/)
*   [使用投影预测未来价格趋势（英文）](https://pyquantnews.com/forecast-future-price-trends-with-projections/)
*   [轻松交叉验证参数，改进交易策略（英文）](https://pyquantnews.com/easily-cross-validate-parameters-boost-strategy/)
*   [快速构建涵盖 500 只股票的配对交易策略（英文）](https://www.pyquantnews.com/the-pyquant-newsletter/quickly-make-pairs-trading-strategy-500-stocks)
*   [回测强大的日内交易策略（英文）](https://www.pyquantnews.com/the-pyquant-newsletter/backtest-powerful-intraday-trading-strategies)
*   [使用 VectorBT PRO 回测日内交易策略（英文）](https://www.pyquantnews.com/the-pyquant-newsletter/intraday-backtesting-with-vectorbt-pro)

## Qubit Quants \[#qubit-quants]

*Qubit Quants* 是一个独立、专业、开放的社区，致力于量化分析、金融机器学习和算法交易的研究、开发与讨论。

[VectorBT PRO 系列教程（英文）](https://qubitquants.github.io/vbt-tuts-toc/index.html)

![Qubit Quants](/assets/partners/qubit-quants.png)

*   [对齐多时间周期数据（英文）](https://qubitquants.github.io/aligning-mtf-data/index.html)
*   [策略开发（英文）](https://qubitquants.github.io/strategydev/index.html)
*   [绘制指标与信号（英文）](https://qubitquants.github.io/vbt_plot_strategy/index.html)
*   [多资产模拟（英文）](https://qubitquants.github.io/multi_asset_portfolio_simulation/index.html)
*   [自定义仪表盘（英文）](https://qubitquants.github.io/vbt_dashboard/index.html)
*   [主观交易信号（英文）](https://qubitquants.github.io/discretionary-signals-bactesting/index.html)
*   [自定义模拟器基础（英文）](https://qubitquants.github.io/customsim_0/index.html)
*   [自定义 K 线模拟器（英文）](https://qubitquants.github.io/customsim_1/index.html)
*   [自定义止损止盈模拟器（英文）](https://qubitquants.github.io/customsim_2/index.html)
*   [分批止盈模拟器（英文）](https://qubitquants.github.io/customsim_3/index.html)
*   [VectorBT PRO 教程代码（英文）](https://github.com/QubitQuants/vectorbt_pro_tutorials)

-   [使用 VectorBT PRO 回测主观交易信号（英文）](https://youtu.be/EQjdWAE613A?si=J6plzFmdBDSWBZoz)
-   [VectorBT PRO 自定义 Plotly 仪表盘（英文）](https://youtu.be/Mek2Q6JZwTw?si=j7c_E_uPbo3m_y5m)

## Chad Thackray \[#chad-thackray]

*Chad Thackray* 在其 YouTube 频道为交易者制作编程教学内容，提供深入教程、编程见解和实际应用，帮助改进交易策略。

*   [VectorBT PRO 安装指南与订阅者权益（英文）](https://youtu.be/GkJEQ4fm2_E)
*   [VectorBT PRO 多策略投资组合（英文）](https://www.youtube.com/watch?v=q4W3fkjB1aw\&list=PLnSVMZC68_e6ZJOp__mNzPlNDgAYstsyy\&index=1)
*   [VectorBT PRO 中的分级止盈（英文）](https://youtu.be/u4RABJMXhXc?si=wHrBS2HEVZ7btYsq)
*   [VectorBT PRO 中的交叉验证（英文）](https://youtu.be/_BSSPZplLHs?si=-22bt2hXW9pUBXvg)
*   [VectorBT PRO 中的多时间周期分析（英文）](https://youtu.be/L6g3mslaTwE?si=viqfxQjMRjXSBGy7)

## Trade Science \[#trade-science]

*Trade Science* 是一个 YouTube 频道，专注于贴近实际的技术分析、系统化交易系统、策略与指标评测，以及系统优化。

*   [如何在 Python 中使用 Vectorbt 进行前向滚动优化（英文）](https://youtu.be/RKE1ZXm00NY?si=mPDXX-tSC4X8rAtV)

## Python Financial \[#python-financial]

*Python Financial* 发布交易研究工具的评测、比较和基准测试。以下页面直接介绍 VBT PRO：

[Python Financial](https://python.financial/)

![Python Financial](/assets/partners/python-financial.png)

*   [VectorBT PRO（英文）](https://python.financial/tools/vectorbt-pro/)
*   [VectorBT PRO 与 VectorBT 对比（英文）](https://python.financial/comparisons/vectorbt-vs-vectorbt-pro/)
*   [VectorBT PRO 与 Backtesting.py 对比（英文）](https://python.financial/comparisons/vectorbt-pro-vs-backtesting-py/)
*   [VectorBT PRO 与 NautilusTrader 对比（英文）](https://python.financial/comparisons/vectorbt-pro-vs-nautilustrader/)
*   [VectorBT PRO 与 LEAN、QuantConnect 对比（英文）](https://python.financial/comparisons/vectorbt-pro-vs-quantconnect-lean/)
*   [参数网格扩展性基准测试（英文）](https://python.financial/benchmarks/parameter-sweeps/)

## 研究论文 \[#research]

以下研究学位论文和学术论文使用了 VBT：

*   [通过参数优化与不同离场策略改进日内动量策略（英文）](https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5095349)
*   [使用基于机器学习的算法交易，实现金融投资组合管理自动化（英文）](https://www.linkedin.com/in/martinandrovich/)

## 其他资源 \[#other-resources]

以下其他资源使用了 VBT：

*   [使用 Marimo 和 VectorBT Pro 分析交易信号（英文）](https://financialnoob.substack.com/p/trading-signal-analysis-with-marimo)

## 参与贡献 \[#contributing]

如果您制作了使用 VBT 的教程，并希望在这里分享，请发布到我们的 [Discord](https://discord.gg/2Zs5j8m)。

感谢所有已经作出贡献的朋友！💜