① 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。
② 如果從零基礎開始學量化投資，需要學哪些
首先，對於這個行業要有所了解，當然必備的K線知識是絕對不能少的裡面的內容能很形象的講述K線形態的特性，在不同的市場情況以及技術面基本面情況下，K線的基本形態以及組合形態都能給與不同程度提示。
然後，結合K線基礎通過一些實例來具體將該技術進行應用，這樣在後面實際的操作實戰中則會有很好的作用，當然我剛才說的情況是在具體實戰應用中的，結合該書會有事半功倍的效果。
第三，在以上有基礎有實例的情況下大概學習3-6個月逐漸的適應該應用機制，那麼後期做單則會更為穩重，注重理論與實踐結合的效果。
第四，在形成自己的投資風格與投資理論前應該有相應的專業語言來進行支持，這樣計劃有助於給和相關理論工具給具體投資以相應准確的指導。
第五，當做這個大約有9個月時，通過相應的書籍形成自己的投資風格與投資理論，後期會逐步職業化與專業化，當然這是我個人的看法，這個過程中有相應的具體的工具理論與知識。
③ matlab做量化投資分析，怎麼學
MATLAB是數學建模常用的軟體,先學習數學建模,用於數學研究。
除此之外,還要學習編程,課程是C語言。
④ 想走量化投資方向，大概需要什麼學歷
碩士學歷足夠，需要具備金融學、心理學、經濟學、統計學、會計學等，總結數據統計能力、計算機技能以及心理素質。
量化投資可以肯定說目前還是一年藍海，稀缺人才很少，如果有志往這方面發展是不錯的選擇。
⑤ 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。
⑥ 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
⑦ 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。
⑧ 怎麼自學量化金融
懂量化投資，但是他們應該完全不知道CQF是什麼，問題被他們簡化成了「不懂數學和編程的金融碩士，是否可以學習量化投資？還是自己學習編程比較好？」不過同意他們的言論。
CQF是paul wilmott搞的一個培訓課程和認證體系。
第一就是不官方，沒人會認，除非你已經在投行里工作，公司給你出錢修個CQF來進行再教育，比如Sales和Trader對產品背後的數學知識有限，但是沒必要去脫產讀個MFE，就來修個CQF事半功倍。
第二，CQF的課程跟MFE項目差不多，更偏向於金融產品端，講各類金融衍生品和FICC產品（期權 互換 債券 結構化產品等）定價以及量化風險管理的內容。這些不是搞量化投資的內容。
可以通俗的認為CQF是Q QUANT方向的知識，而量化投資是P -QUANT方向的，具體參見：
P Quant 和 Q Quant 到底哪個是未來？ - 寬客 (Quant)
另外一個問題，學習編程。不知道你怎麼定義「學習編程」和「不會編程」。如果不會寫MATLAB R PYTHON這類語言，沒法實現基本的數據處理統計分析和策略回測的話，那真是不會編程，先學編程。 如果定義學編程是搞C++ JAVA要開發啥啥的，那暫時沒必要，能用M R P三個語言幹活就行了。
⑨ 量化投資怎麼入門
量化投資如果要入門的話，你可以根據它的量能變化去入門學習一下。
⑩ 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。