⑴ 應聘量化投資工作需要哪些技術
強烈的興趣
想做好一件事情沒有興趣也只是三天打魚兩天曬網,最後不得而終,因此需要培養對投資形成強烈的興趣,每根K線的波動能夠刺激你的心臟隨之不斷跳動。
學習能力
量化交易是一門跨學科知識,必須有快速地問題解決能力和自學能力,懂得鍥而不舍不斷專研的試錯法。研究生已經具備了較好的學習能力。
編程
編程很重要,現在Python是標配,matlab、R拿來做量化的人真的不多。雖然不是做開發,但是基本的簡單編程知識還是要會。想學Python和Pandas,推薦Python基礎教程和《利用Python進行數據分析》,想學編程知識,推薦《 代碼大全 》,這本書沒有什麼代碼,不要為名字所迷惑,不過如果想成為編程高手的話,看了絕不後悔。
看書一定要經典,不經典的書簡直就是浪費生命,這三本書如果不想買,網上電子版肯定是很多的,話不多說。
量化知識
很多程序員開始轉量化,但是金融知識和量化知識不夠。經典的重要性在此顯得更為重要,編程的書籍不看經典的我也能進步,可能會慢點,但是量化金融知識不看經典的書,那麼可能就會南轅北轍,甚至影響到投資的整個生涯,不對,走偏了的話,就無生涯可談。
投資的基礎知識,比如股票債券基礎知識,先來看看滋維博迪的《投資學(原書第9版)》([美]滋維·博迪(Zvi Bodie)
再來一本干貨,很多國內外研究生教程,介紹的更多的是衍生品,約翰赫爾的《期權、期貨及其他衍生產品(原書第9版)》([加]約翰·赫爾(John C.Hull))
期權這么火,推薦 麥克米倫的《金融期貨與期權叢書:期權投資策略(原書第5版)》([美]勞倫斯 G.麥克米倫(Lawrence G.McMillan))
想知道公募基金大佬如何做股票?李騰翻譯的大作奉上,主動投資組合管理 創造高收益並控制風險的量化投資方法(原書第2版)
想知道私募基金怎麼搞交易的?交易中有哪些技巧?以及如何在量化中走彎路?推薦 范撒普的通向財務自由之路,這可不是一本關於財務分析、會計理論的書籍,真正理解了裡面的思想,資金管理、風險控制你就不會糾結。
現在中產壓力這么大,那麼多人有中年職業危機,想知道怎麼把交易當做全職?推薦 埃爾德以交易為生,他可是將自己如何轉行交易,並以交易作為自己的終身職業的心歷路程和盤托出。
英語
你可以不說英語、聽不懂英語,但最好是要看的懂英語,編程的原生環境是英語,quora、stackoverflow、github也是要求英語閱讀能力,要是想用機器學習、深度學習做量化,那麼多paperarticle都是英語,讀不懂怎麼做的好?本來是談量化入門,但好像談到量化進階了。
交易
沒有途徑,實戰是最好的方法。確實不行,模擬交易也可以。
量化交易以思想為本,工具為用,路子不能走偏。
快速迭代
類似於實驗,都是需要成千上萬反反復復的檢查、測試。在此,講到了實驗的快速開發和迭代,那麼就順便給個傳送門:BigQuant - 人工智慧量化投資平台.,人生苦短,一定要快速迭代,縮短策略開發生命周期。因為你的想法上千個,可能只有幾個有價值。
⑵ 完全不懂金融,想學習量化投資需要學習哪些金融科目
我個人認為學抄習量化投資在金融襲方面需要具備兩個方面的知識:
1、首先是要了解金融市場與金融產品,只有這樣才能在眾多市場與標的中選擇合適的來構建投資組合,這一方面需要了解的基礎知識有:金融市場與金融機構、投資學、金融衍生品等等;
2、其次是需要了解如何量化,相信你應該有足夠的IT背景,編程沒啥問題,其次的話就是要了解數理來溝通金融產品選擇與編程落地,需要了解的科目有:概率論、統計學、計量經濟學、金融經濟學、數理金融等。
⑶ A股市場個人量化交易者,需要哪些工具
量化交易的前提來是量化,而量自化就是建立數學模型。數學模型是理解量化交易的前提。數學模型就是把具體事物數字化的過程,比如股票跌漲的統計圖,如果沒有統計圖我們就必須通過研究具體的數字並且通過加減法去了解某隻股票的近期走向,但當某一天有人發明了折線統計圖,只要簡單的把代表某個數字的點畫出來然後連接起這些點,就可以一眼看出跌漲幅度。其實數學模型就是這樣一種抽象現實事物的工具。
股票量化交易中的模型建立是非常復雜的,擁有非常多的參數,數據量也非常大,數據分析的過程也十分復雜。這樣做的好處就是數學模型替代人為的主觀判斷,利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化交易技術盛行於現今多種金融交易機構當中,已經成為了機構交易當中占據重要地位的交易手法,然而散戶如何能夠跨過量化交易的門檻,成為一名量化交易者呢?答案就是使用策略炒股通軟體平台進行交易。
⑷ 個人可以搞量化交易嗎
個人可以做,不過券商目前只針對專業投資者提供,需要做個專業投資者認證,這個有一定的交易經驗和資金門檻要求才能做鑒定,您可以具體說說情況,可以私下商討
⑸ 做好量化交易需要具備什麼
心態、內功非常重要,最重要的是工具和策略
原學福慧投資法(又名原學道行版投資法)
原學博大精深,原權學不僅是出世的學問,也是入世的學問!原學不僅研究「道」,也研究「術」!不僅研究「體」,也研究「用」。原學是「體」與「用」結合最好的世間學問!原學無用無不用!原學用於投資,獨創原學福慧投資法(原學道行投資法),就是「體」與「用」充分結合的最好例證!
俗話說:「小隱隱於野,大隱隱於市」。我們原學還要加一句:「超隱隱於投資」!
投資市場(股票、期貨、期權等)存於世間幾百年時間,不乏很多有效的方法,但是成功者卻寥寥無幾,乏善可陳。其根本原因不在於投資方法的是否有效,而在於投資者的「心」!在於投資者在投資過程中如何有效地控制住「本我」,做到投資過程中不起心不動念!這比學習證券投資方法要難上千倍!
原學福慧投資法(原學道行投資法)不僅教大家最有效的證券投資「術」,還要花更多的時間教大家證券投資「道」,教大家「投資禪」,提高投資者的道行,在物慾橫流的投資中禪定,在禪定中投資!保證投資者在投資賺錢的過程中還能「明心見性」!最終還能將投資利潤回饋社會,兼濟天下,天下為公!
⑹ 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。
⑺ 量化投資需要學什麼
首先是要了解金融市場與金融產品,只有這樣才能在眾多市場與標的中選擇合適的來構建投資組合,這一方面需要了解的基礎知識有:金融市場與金融機構、投資學、金融衍生品等等。
⑻ 個人能做量化交易嗎
個人來必須要進行量化交易,而且源必須要這么做,
首先要明白量化交易不是自動交易,量化交易也不是技術分析。他只是利用計算機為工具大大提高工作效率的工具而已。
假如你投資股票,你按照技術分析操作,你的操作手法是MACD,那你知道MACD指標在歷史上回測成功率是多少,如果MACD和kdj結合成功率是提高還是下降,如何優化參數組合,等等這些都需要量化分析。你要按基本面分析,那你知道有多少上市公司連續盈利十年嗎。這個量化分析就能完成。
一下是我做的量化趨勢指標截圖
⑼ 量化投資都需要哪些數學基礎知識
既然說到用數學模型,那數學和統計學的知識是必不可少的。由於國內金融市場尚不完備,一些衍生品交易受到限制,所以相較國外市場,能用到的數學/統計學知識也要少一些。對於非理工背景的投資者,需要補充基礎的高等數學,線性代數,概率論,統計學,最優化理論等等學科的知識,這些內容可以在高校教科書中找到。對於一些新興的利用機器學習的交易策略,還需要了解一些數據挖掘的知識。但既然是入門,這部分自然不是必要的。
另外,計量經濟學的應用尤其廣泛。進行策略研究時經常要面對大量的時間序列、面板數據。雖然在實踐過程中更加註重策略結果,只要能賺錢的策略就是好策略,但在嚴謹的計量理論的支持下,回歸結果更准確,能更好的刻畫數據背後的關系,故往往更容易得到與預期相近的結果。其中,時間序列回歸與截面、面板回歸的邏輯與假設均有較大區別,且廣泛用於刻畫及預測金融資產的收益,波動。計量經濟學的書籍推薦伍德里奇的《計量經濟學導論:現代觀點》;時間序列推薦布魯克斯的《金融計量經濟學導論》。
想學量化交易?做好這五點准備 https://www.youxiagushi.com/main/viewthread.php?tid=346169
⑽ 量化投資工具是什麼
量化投資是一種操作來方法或操自作理念,與其他各種「非量化」的方法並列。量化也可以採取擇時、趨勢跟蹤、超跌、強弱對沖等等投資模型。區別僅在於,量化投資會使用量化的行情和走勢來進行買賣點決策,而不是傳統的圖形式行情。
量化投資是很廣泛的一個概念,可以這么說,只要你不是簡單地拍腦袋、或者是聽消息進行的投資行為都可以叫量化投資,是不是瞬間沒有了高大上的感覺?:) 最常見的,你通過MACD指標頂背離、底背離進行交易,也是量化投資,因為MACD指標是有嚴格數學公式計算出來的。同樣,你根據財務指標選股,構建股票組合也是量化投資,因為你的決策基本是基本面數據; 這些都很「老土」,那麼來點新的,通過多因子模型構建投資組合、然後每天用程序進行風險測算並自動調倉,用演算法交易完成調倉動作的執行(比如一次性買200萬股,總不能一單下去吧),這夠「高大上」了吧,前提是你得有一套復雜而完善的系統支持。