『壹』 求量化投資-策略與技術的電子書(丁鵬著)
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『貳』 如何構建量化投資策略
,第一層級是包含所有中國對沖基金的綜合指數,第二層級為四個分策略指數,包括相對價值策略、趨勢性策略、事件驅動策略和多策略指數,第三層級為第二層級的子策略,目前包括權益類套利、股票市場中性策略指數(相對價值策略)、CTA、股票動態對沖、宏觀對沖等子策略指數。
『叄』 什麼是量化投資
你好,量化投資,簡單地說就是利用數學、統計學、信息技術的量化投資方法來管理投資組合。
『肆』 量化投資和技術分析有什麼區別

『伍』 喬治·索羅斯寫過一本叫《量化投資》的書嗎
一下內容純手打
證券分析方法主要分三種:
一是基本面分析,代表作《證券分析》《價值投資》,代表任務「巴菲特」;
二是技術面分析,代表做《趨勢技術分析》《道瓊斯理論》等,注重短期投資,索羅斯屬於短期投機類型,但是沒有任何資料顯示他的投資流派屬於純粹的技術面分析,可能的情況是上述兩種都有。今年的而貝爾經濟學得主法瑪提出的」有效市場假說「某一種程度上,否定了技術面分析。
三是量化分析,美國近幾十年興起的一種方法,典型的代表人物是西蒙斯。
中國國內的量化投資的研究還比較少,量化投資的基金以及機構也不夠普遍,切主要集中於香港地區。原因之一是,國內金融金融市場沒有完全開放,金融產品匱乏。美國市場的金融產品多達幾萬種,而國內只有兩百多種。
關於量化投資的書,國內國外都有很多,主要集中與國外,國內學者大多是對國外技術的學習。當然,如果你是初學者,建議你還是從國內的相關書籍開始學起。
如果有一本書,叫《量化投資》,我敢保證你看了一定學不到什麼東西,丁鵬的《量化投資》就是這樣,只是對現在主要方法以及模型的簡單介紹。用於同行業交流也許會有些價值。書籍內容從:量化選股、量化擇時、到套利什麼什麼的,基本上都是簡單的介紹,可以當作課外讀物,了解一下什麼叫量化投資。如果你真的想學到什麼東西,直接網路文庫:量化選股、多因子選股等詞,你會看到無數國內證券機構對市場的量化研究。而且資料詳細。可是,你學不到最根本的原理。
原因如下:
進行量化分析,必須至少具備兩種能力:
一、扎實且足夠的數學、統計學基礎,用於理論上的金融建模;
二、能夠使用相關計量軟體進行數據分析或者模型求解等。
這兩個要求一般人很難到達,所以證券從業的教材認為難度大是量化投資的一個很大局限性。
如果樓主對量化投資有興趣,我可以推薦一些教材給你:
如果僅僅是想了解一下: 丁鵬《量化投資》,書很貴,個人認為沒什麼實用價值。可以有個簡單的系統的認識;
如果是想學習並且能在實際中運用,建議如下:
數學方面:
《微積分》 到高級《高級微積分》
《線性代數》《非線性代數》
《概率論與數理統計》《概率、隨機變數、隨機過程》
《離散數學》《運籌學》《統計學》
金融理論上
《計量經濟學基礎》《計量經濟分析》
《數量金融學》《金融時間序列分析》
。。。。還有很多很多
以及其他金融知識基礎
建模方面
這類的書,我看的不多哦,你自己網路一下,或者找個圖書館看看
計算機軟體
C 和 C++ 至少學一個,SQL 建議學一點
建模軟體主要有:MATHEMATICA MATLAB SAS SAC R Eviews GAMS 等等等等,終於哪些海外基金用的是哪一種,或者是不是自己做的專用軟體,我就不知道了。
不過,上述的軟體,肯定是可以滿足個人的研究需求的。這個,你選幾種學一學還是可以的。
一個人,想要精通上述全部,應該是很難的,所以,註定了,量化分析的方法,單個的普通人很難完成。
量化投資起源與上世紀美國政府大幅度削減了對物理航天業經費自持,導致很多搞火箭的科學家、數學家下崗。於是他們流入金融行業(收入高),利用自己對數學、計算機的優勢,使用原先用於火箭的建模預測證券市場,發現有著顯著成效。當然,這些模型的前提是,現代金融理論的奠基,以及數量金融的發展。
因此,我個人對量化投資的理解是:金融界的火箭科學家,傳統的分析方法,只用看某一或某幾個指標,根據歷史經驗或者主觀的客觀的XXOO判斷證券的未來走勢,但是量化分析,首先建立合理的數學模型,然後藉助計算機運用某些XX的演算法,分析求解,難度相對於傳統的方法難很多。
如果你想比較淺顯的掌握,用於投資決策的參考
那量化分析,也沒有想想中的那麼高深,它本質上是一種金融的建模,本質上,常用的方法還是統計專業的那幾個 ,什麼 回歸分析,線性規劃 ,相關性,時間序列等等等。。。我看了丁鵬的書,大致上認為他是用了這些方法。所以你只用把應用數學學好就好了。
還有一些像遺傳演算法、神經網路這些他的書裡面也提到了,屬於現代演算法,這些方法比較小,難度大,但是我猜只有學術界會用這些方法,因為現代演算法在實際運用中還不夠成熟,預測經常不準確。
表述有些亂,不過大致也只能寫成這樣了。
最後:和量化分析相關的專業主要有三個:
金融專業:金融工程;
數學專業:統計、應用數學;
計算機專業
這些專業的就業方向是可以面向量化分析的
『陸』 量化投資—策略與技術的作者簡介
丁 鵬
中國量化投資研究的先行者,他開發的D-Alpha量化對沖交易系統,實戰中獲得持續穩健的收益率。
畢業於上海交通大學計算機系獲得工學博士學位,是國際知名的人工智慧研究員,美國電子電氣工程師學會(IEEE)、美國金融學會(AFA)會員。
《CCTV證券資訊》特邀嘉賓
《網易財經》特邀嘉賓
《第一財經日報》特約撰稿人
2001年底進入上海交通大學工作,在金融工程、金融數學領域深入研究多年,在國際頂級刊物和會議上發表過十餘篇學術文章,獲得國家發明專利5項。
2008年進入東方證券股份有限公司工作,從事量化投資研究,包括量化選股、量化擇時等研究。

『柒』 量化投資—策略與技術的本書特色
第一,實戰性。書中的案例絕大多數來自於實際的市場數據,只有很少一部分是純理論的分析。尤其是策略篇中的內容大部分來自於專業投資機構的研究報告,具有極強的實戰價值。
第二,基於中國市場。與量化投資最接近的書籍當屬「金融工程」,但金融工程中絕大多數的案例都來自於國外市場,很多策略在國內市場還不具備投資條件。本書中的案例基本上都是對國內市場(股票、期貨等)中的實際交易數據的分析,特別適合國內的投資者。
第三,理論性。量化投資離不開最新的數學和計算機理論的支持,本書用了將近一半的篇幅來闡述與量化投資有關的基礎理論,並用了很多案例來說明這些理論的應用方法。避免了一般投資策略書籍重技術而忽視理論的缺點,從而使量化投資更加科學化。
本書主要內容
本書的內容分為:策略篇和理論篇。策略篇中闡述了各種量化投資的策略與方法,理論篇則詳細介紹了支持量化投資的各種數學工具。
策略篇一共介紹了8個方面的投資策略,分別是量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、演算法交易及其他策略。
投資策略 概述
量化選股 量化投資最重要的策略,主要是研究如何利用各種方法選出最佳的股票組合,使得該股票組合的收益率盡可能高的同時,保持盡可能的穩定性。量化選股一章闡述了8種不同角度的策略,分別為多因子模型、風格輪動模型、行業輪動模型、資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢追蹤模型和籌碼選股模型
量化擇時 量化投資中最難的,也是收益率最高的一種策略,主要研究大盤及個股走勢,並進行相應的高拋低吸操作。如果能夠正確判斷大盤,則收益率會比單純的買入-持有策略收益要高很多。這一章主要闡述了8種擇時模型,分別是趨勢擇時、市場情緒擇時、有效資金模型、牛熊線模型、Hurst指數模型、SVM模型、SWARCH模型和異常指標擇時

『捌』 什麼是量化投資交易策略
一文看懂量化投資策略
閑話基
量化投資在近些年受到越來越多的關注,包括規模、策略、業績。量化投資,是指通過藉助統計學、數學方法,運用計算機從海量歷史數據中,尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略,按照策略構建的數量模型嚴格執行投資,力求獲得長期穩定可持續高於平均的超額回報。

跨市場策略涉及外匯兌換、國際期貨交易對沖,交易實現難度大,國內用得少。
由於期貨具有杠桿屬性,這類策略持倉的市值往往很大,有時候甚至超過產品資產總值,導致收益率的波動率是所有量化策略中最大的。在市場出現連續震盪行情時,這樣策略由於杠桿屬性會出現較大的回撤。另外一個對這類策略的一個限制是,目前市場上活躍交易的期貨品種不多,高頻交易很大程度倚重於品種成交量,開平倉時間間隔較短,使得策略容量不大。
『玖』 量化投資策略與技術修訂版有什麼不同
量化投資策略就是利用量化的方法,進行金融市場的分析、判斷和交易的策略、演算法的總版稱。
量化投權資策略類型包括:
(1) 趨勢判斷型量化投資策略,判斷趨勢型是一種高風險的投資方式,通過對大盤或者個股的趨勢判斷,進行相應的投資操作。如果判斷是趨勢向上則做多,如果判斷趨勢向下則做空,如果判斷趨勢盤整,則進行高拋低吸。這種方式的優點是收益率高,缺點是風險大。一旦判斷錯誤則可能遭受重大損失。所以趨勢型投資方法適合於風險承受度比較高的投資者,在承擔大風險的情況下,也會有機會獲得高額收益。
(2) 波動率判斷型量化投資策略,判斷波動率型投資方法,本質上是試圖消除系統性風險,賺取穩健的收益。這種方法的主要投資方式是套利,即對一個或者N個品種,進行買入同時並賣出另外一個或N個品種的操作,這也叫做對沖交易。這種方法無論在大盤哪個方向波動,向上也好,向下也好,都可以獲得一個比較穩定的收益。在牛市中,這種方法收益率不會超越基準,但是在熊市中,它可以避免大的損失,還能有一些不錯的收益。
『拾』 求量化投資-策略與技術的電子書(丁鵬著)
首席投資官丁鵬