量化投資學習

㈠ 如何系統地學習量化交易

首先，我對這個問題是完全不知道怎麼回答，為此，我專門去請教了我的老師。

• 我理解很難有一個定量交易的所謂的系統學習過程，定量的只是手段，交易邏輯是多樣的，你可以通過形態描述，追蹤市場方法，如不合理的降價，也可以把天體物理、小波分析、神經網路等復雜模型應用其中，你可以做的是K線結構上的策略，也可以做日線或每500毫秒數據進行決策的策略。所有的一切目的就是為了獲利，所謂量化和程序化只是實現這一目的的手段。

  

• 一個strategist需要思考策略的思維框架，實現方式，而developer則是側重了前後端介面，輸入輸出，界面設置，風控機制，平台拼接等等很多很多方面。其實很不相同吧。

㈡ 量化交易如何入門要學習多長時間

很好入門，多學多看。
學習量化交易，一定要理解它的風險性從何而來。
首先是一二級專市場「級屬差」風險，其次是交易員操作風險，最後是系統軟體的風險。
第二種風險是交易員操作失誤。這同時也牽扯到第三種風險，系統軟體風險，每個交易員在系統中都有相應的交易許可權，包括數量、金額。
有個業內資深人士帶路會事半功倍，尤其對金融愛好者而言，一些理解上的細微偏差，都可能導致整體概念上的錯誤認識。
比如我就是通過資深人士帶著入門的。除了學習量化收益，還學了很多投資理財方面的知識，有各種理財偏好，每個群體對應了不同的投資類型……推敲過後，我選擇了無界財富，因為他們風控模式可以看出，比如國有金融機構風控、銀行存管這些，比較穩健的方式。
所以說，他不僅是學我習量化交易的前輩，還是我理財的入門引導人，他多次提醒我們不要盲目跟風，以自己的風險承擔能力來選擇。如果偏好穩健的方式，同樣可以選擇無界財富這類穩健平台作為入門。

㈢ 如何學習量化投資

簡單地說，只要是你不跟從別人炒股都難免要用到量化投資。量化投資專，顧名思義，就是屬通過數字化的可量化參數的比較來進行投資的策略和方法。 量化投資主要包括三個層面的內容。第一，就是估值理論。這部分內容主要應用經濟學的理論對資產標的進行價格或者價值的估算，以輔助投資。其實巴菲特對財務數據的分析，比如市盈率和未來現金流折算等等，都算是量化投資，所以我不認為巴菲特屬於傳統投資。現在很多證券研究員都致力於盈利預測基礎上的估值模型，然後在其基礎上進行選股，都屬於這方面。第二，是與經濟學理論無關的，純粹的應用數學和統計知識對投資交易進行數學化和程序化的過程。大部分人對量化投資的理解也是這一方面，著名的數學家西蒙斯帶領他的團隊取得年均34%的收益率也是這方面成功的典範。第三，就是程序化交易，這部分主要是為了實現某些特殊的量化投資所限定的演算法而對具體到交易層面的程序開發過程。

㈣ 學習量化投資和程序化交易都要學習那方面的內容 謝謝了

計算機、數學、金融， 這三種知識 是必須的，其中計算機主要的是編程專技術，數學屬涵蓋的比較多，有統計、數學建模等，金融方面需要有最基礎的金融知識（證券交易方面）。 再者就是找一個好的量化平台了，以前的都是程序員，也是寬客，自己寫代碼，寫軟體編寫平台，接入交易所進行量化交易，但是這樣需要有比較高的編程技術。由於底層協議比較復雜，往往很費力費時。不過現在有了很多 客戶端的軟體，網路的平台比如 BotVS 量化平台，這些都把底層很好的封裝，有統一的操作介面，量化學習者只用把精力放在 量化策略、模型、數據分析上了。大概就是這樣。

㈤ 如何系統地學習量化交易

量化交易： 量化投資理論是藉助現代統計學和數學的方法，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，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續的、穩定且高於平均的超額回報 量化從一開始也不是作為定性的對立面而提出的方法，它是將定性分析中的技術分析策略用模型固化，替代過程中可以用電腦進行的部分並將其效用極大優化 量化交易策略幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等 程序化交易： 程序化交易系統是指設計人員將交易策略的邏輯與參數在電腦程序運算後，並將交易策略系統化。 當趨勢確立時，系統發出多空訊號鎖定市場中的價量模式，並且有效掌握價格變化的趨勢，讓投資人不論在上漲或下跌的市場行情中，都能輕松抓住趨勢波段，進而賺取波段獲利。程序化交易的操作方式不求績效第一、不求賺取誇張利潤，只求長期穩健的獲利，於市場中成長並達到財富累積的復利效果。經過長時期操作，年獲利率可保持在一定水準之上。 交易系統構成： 一句話：極其開放模型(策略)的設計、風險動態管理技術、誤差矯正反饋檢驗准確率、快捷的下單速度。這四項組成了整個程序化交易系統。 程序化交易的買賣決策完全決定於自己的交易理念系統化、制度化的邏輯判斷規則，透過電腦的輔助，將各種交易理念轉化為電腦程序語言的一種交易模式，即由電腦來代替人為發出買賣訊號，再根據系統使用者發出的委託方式，由電腦自動執行下單程序。

㈥ 量化投資學習推薦的書籍都有哪些

1.《打開量化投資的黑箱》
這本書算是對量化投資的科普性介紹，沒有復雜的公式版，很適合初權學者。
2.《解讀量化投資：西蒙斯用公式打敗市場的故事》
正如題目中說的那樣，這本書是故事性的書，主要是介紹西蒙斯的一些經歷和思維方式。
3.《量化投資策略:如何實現超額收益Alpha》
這本書對常見的各種策略及其量化指標做了系統性分析，但是翻譯得......不是很好，建議英語好的朋友閱讀英文版。
4.《金融計量學:從初級到高級建模技術》
這本書是一本偏計量的書，介紹了很多金融領域的建模方法，需要一定的數學功底，可以作為量化投資基礎知識學習書。

㈦ 國內有什麼好的量化投資學習平台最好是非編程類的

最近復一些時間，機器學習和制數據挖掘的熱門導致了輿論上的小小逆反——大數據和機器學習的東西是否已經被過分吹捧？似乎與之相關的人和事都顯得躁動不安。在社會科學研究中，有一個「經濟學帝國主義」的說法，大致的意思是，經濟學的研究範式被各個社會科學大量借鑒，其研究的范圍似乎一望無際，了無邊界，令其它學科的學者感到窘迫。如果我們去觀察一些社會科學近幾十年的發展脈絡，我們會意識到，其趨勢大致都可以用 「從定性到定量」 來概括。因此，放在這個歷史進程中考量，機器學習的崛起無非是這一趨勢的延續——過去模糊不定的經驗，現在可以通過系統的數據分析證實或是證偽；而那些未曾被察覺的規律，則在機器學習演算法的抽絲剝繭下得以浮現紙面。

㈧ 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。

㈨ 量化投資要學那個語言好

Matlab 和 C++,一個建模一抄個執行，足夠了。實在不愛用Matlab的話，R和Python也行。多看書多學習，英語也是很重要的。可以找視頻和書籍學習。

個人推薦《量化投資：以python為工具》主要講解量化投資的思想和策略，並藉助Python 語言進行實戰。《量化投資：以Python為工具》一共分為5 部分，第1 部分是Python 入門，第2 部分是統計學基礎，第3 部分是金融理論、投資組合與量化選股，第4 部分是時間序列簡介與配對交易，第5 部分是技術指標與量化投資。《量化投資：以Python為工具》首先對Python 編程語言進行介紹，通過學習，讀者可以迅速掌握用Python 語言處理數據的方法，並靈活運用Python 解決實際金融問題；其次，向讀者介紹量化投資的理論知識，主要講解量化投資所需的數量基礎和類型等方面；最後講述如何在Python 語言中構建量化投資策略。

㈩ 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。