零基礎也能學量化量化投資

① 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

② 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。

③ 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。

④ 金融學研究生，如何零基礎學量化

簡介篇
數量金融，或者叫金融工程，目前在國內主要有三大發展方向：交易策略研究、衍生品定價、風險管理。

交易策略研究，包括選股，擇時，套利。選股以α與β策略為主，擇時方面，目前國內流行機器學習的手段進行擇時建模，諸如SVM、神經網路等，目前該工作多見於券商與期貨公司的研究部（金融工程組）、自營部（量化交易）、資產管理部等。有關交易策略研究，可以多看看券商的金工專題研報，某些大券商的金工專題研報還是很有含金量的，具體可以參考新財富金工組的排名。

衍生品定價，指的是場外（內）期權的定價以及套利，多見於券商的櫃台市場部（OTC產品）、資產管理部，某些一線券商的機構銷售部也配有交易組，負責場外期權的定價。衍生品定價大多數被海歸名校生佔領。沒辦法，國外的期權理論較為成熟，這是不可避免的。而且個人認為，如果希望做衍生品定價的話，最好刷一個phd的學位……

風險管理，多數是圍繞對沖做文章，通常需要較好的資產組合管理知識以及衍生品對沖的知識，delta hedge, gamma hedge等自然必不可少。多見於券商的風控部門。

⑤ 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。

⑥ 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。

⑦ 學習量化交易如何入門

策 略 的框 架包 括擇 時 、選 股、 倉位控 制 、 止損 止 盈 。 因 為 量化的 框 架 太 大

⑧ 在QMACD量化分析門戶里同濟橋博士的《量化投資海龜訓練營》課程量化小白可以學習嗎

我是零基礎的，目前已經在學習【量化投資海龜訓練營】課程了。課程由簡到難，不懂的還要助教輔導，量化小白可以學的。

⑨ 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。

⑩ 零基礎想學金融投資,量化交易編程,該怎麼學有哪些方法

我想問你學習的方法以編程是通過設定來完成的