量化投資實戰

① 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。

② 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。

③ 如何簡單理解量化投資

1、定義：
量化復投資是將投資理念及策制略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤
2、特點：
具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點
3、具體運行
一、估值與選股

估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。
二、資產配置

資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。
三、基於行為金融學的投資策略

金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。

④ 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。

⑤ 什麼是量化投資

數量化投資、程序化交易、演算法交易、自動化交易以及高頻交易都是數量化交易的特定方式， 其描述內容的側重點各有不同。數量化交易應用IT技術和金融工程模型偶那個幫助投資者指定投資策略、減少執行成本、進行套利和風險對沖。數據、速度、風險管理是數量化交易系統建設中的關鍵問題。期貨市場的數量化自動交易模型正逐步由投資者編制自用，演變為有一定規模的投資咨詢顧問組成的專業團隊參與。
程序化交易，也可稱之為系統交易或演算法交易，設計人員將市場常用之技術指標，利用電腦軟體將其寫入系統中，結合市場歷史數據，分析和組合各種指標建立數學模型，將交易策略系統化。當交易策略的條件滿足時，程序化系統自動發出多空訊號，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，都能抓住交易策略，進而賺取波段獲利。程序化交易的操作方式不求賺取誇張利潤，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。
程序化交易又是一種個性化交易，每個投資者（或機構）都可以根據自己的投資經驗和智慧，編寫自己的交易模型，進行電腦自動交易。交易模型是交易思想的凝練和實際化，正確的交易思想在嚴格的操作紀律實行下將獲得良好、穩定的投資收益，而通過交易模型正是將正確的交易思想與嚴格的操作紀律很好地結合在一起，幫助人們獲取良好、穩定的投資收益。程序化交易在投資實戰中不僅可以提高下單速度，更可以幫助投資者避免受到情緒波動的影響，消除交易時人性的恐懼、貪婪、遲疑及賭性等情緒，實現理性投資。
設計出色的程序化系統可以確保廣為流傳的交易成功三項基本原則的順利實施：順應市場趨勢、控制虧損交易、做足盈利交易。
總而言之，模型策略的出色設計、資金的有效風險控制、行情交易軟體的穩定可靠、數據的及時流暢以及下單速度的快捷,組成了優秀的程序化交易系統，它是量化投資的一種具體實現途徑。

⑥ 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

⑦ 什麼是量化投資——數量化投資與程序化交易

2010-11-02 14:49:32 作者： 來源：永安期貨 瀏覽次數：0 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。數量化投資、程序化交易、演算法交易、自動化交易以及高頻交易都是數量化交易的特定方式， 其描述內容的側重點各有不同。數量化交易應用IT技術和金融工程模型偶那個幫助投資者指定投資策略、減少執行成本、進行套利和風險對沖。數據、速度、風險管理是數量化交易系統建設中的關鍵問題。期貨市場的數量化自動交易模型正逐步由投資者編制自用，演變為有一定規模的投資咨詢顧問組成的專業團隊參與。 程序化交易，也可稱之為系統交易或演算法交易，設計人員將市場常用之技術指標，利用電腦軟體將其寫入系統中，結合市場歷史數據，分析和組合各種指標建立數學模型，將交易策略系統化。當交易策略的條件滿足時，程序化系統自動發出多空訊號，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，都能抓住交易策略，進而賺取波段獲利。程序化交易的操作方式不求賺取誇張利潤，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。 程序化交易又是一種個性化交易，每個投資者（或機構）都可以根據自己的投資經驗和智慧，編寫自己的交易模型，進行電腦自動交易。交易模型是交易思想的凝練和實際化，正確的交易思想在嚴格的操作紀律實行下將獲得良好、穩定的投資收益，而通過交易模型正是將正確的交易思想與嚴格的操作紀律很好地結合在一起，幫助人們獲取良好、穩定的投資收益。程序化交易在投資實戰中不僅可以提高下單速度，更可以幫助投資者避免受到情緒波動的影響，消除交易時人性的恐懼、貪婪、遲疑及賭性等情緒，實現理性投資。設計出色的程序化系統可以確保廣為流傳的交易成功三項基本原則的順利實施：順應市場趨勢、控制虧損交易、做足盈利交易。總而言之，模型策略的出色設計、資金的有效風險控制、行情交易軟體的穩定可靠、數據的及時流暢以及下單速度的快捷,組成了優秀的程序化交易系統，它是量化投資的一種具體實現途徑。上傳：錢文

⑧ 有沒有python應用於量化交易的實戰課

丁鵬主講的《量化投資-策略與技術》
有空來掘金量化社區逛逛，與各位寬客互動交流學習

⑨ 求量化投資數據挖掘與實踐pdf。

我這邊有兩本書，一本是量化投資基礎知識（涉及量化投資模型專、期貨套利、期屬現套利、演算法交易等）另一本是數據挖掘：概念與技術與實戰（原書第3版）不知道是不是你想要的！你這個合並在一起的這本書沒有！！！

量化投資基礎知識（涉及量化投資模型、期貨套利、期現套利、演算法交易等）因為同時不能上傳2哥文件，你要的話我給你發郵箱！