零基础也能学量化量化投资

① 量化投资都需要哪些数学基础知识

既然说到用数学模型，那数学和统计学的知识是必不可少的。由于国内金融市场尚不完备，一些衍生品交易受到限制，所以相较国外市场，能用到的数学/统计学知识也要少一些。对于非理工背景的投资者，需要补充基础的高等数学，线性代数，概率论，统计学，最优化理论等等学科的知识，这些内容可以在高校教科书中找到。对于一些新兴的利用机器学习的交易策略，还需要了解一些数据挖掘的知识。但既然是入门，这部分自然不是必要的。

另外，计量经济学的应用尤其广泛。进行策略研究时经常要面对大量的时间序列、面板数据。虽然在实践过程中更加注重策略结果，只要能赚钱的策略就是好策略，但在严谨的计量理论的支持下，回归结果更准确，能更好的刻画数据背后的关系，故往往更容易得到与预期相近的结果。其中，时间序列回归与截面、面板回归的逻辑与假设均有较大区别，且广泛用于刻画及预测金融资产的收益，波动。计量经济学的书籍推荐伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》；时间序列推荐布鲁克斯的《金融计量经济学导论》。

想学量化交易？做好这五点准备 https://www.youxiagushi.com/main/viewthread.php?tid=346169

② 完全不懂金融，想学习量化投资需要学习哪些金融科目

我个人认为学抄习量化投资在金融袭方面需要具备两个方面的知识：
1、首先是要了解金融市场与金融产品，只有这样才能在众多市场与标的中选择合适的来构建投资组合，这一方面需要了解的基础知识有：金融市场与金融机构、投资学、金融衍生品等等；
2、其次是需要了解如何量化，相信你应该有足够的IT背景，编程没啥问题，其次的话就是要了解数理来沟通金融产品选择与编程落地，需要了解的科目有：概率论、统计学、计量经济学、金融经济学、数理金融等。

③ 如何学习量化投资

简单地说，只要是你不跟从别人炒股都难免要用到量化投资。量化投资专，顾名思义，就是属通过数字化的可量化参数的比较来进行投资的策略和方法。 量化投资主要包括三个层面的内容。第一，就是估值理论。这部分内容主要应用经济学的理论对资产标的进行价格或者价值的估算，以辅助投资。其实巴菲特对财务数据的分析，比如市盈率和未来现金流折算等等，都算是量化投资，所以我不认为巴菲特属于传统投资。现在很多证券研究员都致力于盈利预测基础上的估值模型，然后在其基础上进行选股，都属于这方面。第二，是与经济学理论无关的，纯粹的应用数学和统计知识对投资交易进行数学化和程序化的过程。大部分人对量化投资的理解也是这一方面，著名的数学家西蒙斯带领他的团队取得年均34%的收益率也是这方面成功的典范。第三，就是程序化交易，这部分主要是为了实现某些特殊的量化投资所限定的算法而对具体到交易层面的程序开发过程。

④ 金融学研究生，如何零基础学量化

简介篇
数量金融，或者叫金融工程，目前在国内主要有三大发展方向：交易策略研究、衍生品定价、风险管理。

交易策略研究，包括选股，择时，套利。选股以α与β策略为主，择时方面，目前国内流行机器学习的手段进行择时建模，诸如SVM、神经网络等，目前该工作多见于券商与期货公司的研究部（金融工程组）、自营部（量化交易）、资产管理部等。有关交易策略研究，可以多看看券商的金工专题研报，某些大券商的金工专题研报还是很有含金量的，具体可以参考新财富金工组的排名。

衍生品定价，指的是场外（内）期权的定价以及套利，多见于券商的柜台市场部（OTC产品）、资产管理部，某些一线券商的机构销售部也配有交易组，负责场外期权的定价。衍生品定价大多数被海归名校生占领。没办法，国外的期权理论较为成熟，这是不可避免的。而且个人认为，如果希望做衍生品定价的话，最好刷一个phd的学位……

风险管理，多数是围绕对冲做文章，通常需要较好的资产组合管理知识以及衍生品对冲的知识，delta hedge, gamma hedge等自然必不可少。多见于券商的风控部门。

⑤ 如果从零基础开始学量化投资，需要学哪些

首先，对于这个行业要有所了解，当然必备的K线知识是绝对不能少的里面的内容能很形象的讲述K线形态的特性，在不同的市场情况以及技术面基本面情况下，K线的基本形态以及组合形态都能给与不同程度提示。
然后，结合K线基础通过一些实例来具体将该技术进行应用，这样在后面实际的操作实战中则会有很好的作用，当然我刚才说的情况是在具体实战应用中的，结合该书会有事半功倍的效果。
第三，在以上有基础有实例的情况下大概学习3-6个月逐渐的适应该应用机制，那么后期做单则会更为稳重，注重理论与实践结合的效果。
第四，在形成自己的投资风格与投资理论前应该有相应的专业语言来进行支持，这样计划有助于给和相关理论工具给具体投资以相应准确的指导。
第五，当做这个大约有9个月时，通过相应的书籍形成自己的投资风格与投资理论，后期会逐步职业化与专业化，当然这是我个人的看法，这个过程中有相应的具体的工具理论与知识。

⑥ 如何系统地学习量化交易

首先，我对这个问题是完全不知道怎么回答，为此，我专门去请教了我的老师。

• 我理解很难有一个定量交易的所谓的系统学习过程，定量的只是手段，交易逻辑是多样的，你可以通过形态描述，追踪市场方法，如不合理的降价，也可以把天体物理、小波分析、神经网络等复杂模型应用其中，你可以做的是K线结构上的策略，也可以做日线或每500毫秒数据进行决策的策略。所有的一切目的就是为了获利，所谓量化和程序化只是实现这一目的的手段。

  

• 一个strategist需要思考策略的思维框架，实现方式，而developer则是侧重了前后端接口，输入输出，界面设置，风控机制，平台拼接等等很多很多方面。其实很不相同吧。

⑦ 学习量化交易如何入门

策 略 的框 架包 括择 时 、选 股、 仓位控 制 、 止损 止 盈 。 因 为 量化的 框 架 太 大

⑧ 在QMACD量化分析门户里同济桥博士的《量化投资海龟训练营》课程量化小白可以学习吗

我是零基础的，目前已经在学习【量化投资海龟训练营】课程了。课程由简到难，不懂的还要助教辅导，量化小白可以学的。

⑨ 怎么自学量化金融

懂量化投资，但是他们应该完全不知道CQF是什么，问题被他们简化成了“不懂数学和编程的金融硕士，是否可以学习量化投资？还是自己学习编程比较好？”不过同意他们的言论。
CQF是paul wilmott搞的一个培训课程和认证体系。
第一就是不官方，没人会认，除非你已经在投行里工作，公司给你出钱修个CQF来进行再教育，比如Sales和Trader对产品背后的数学知识有限，但是没必要去脱产读个MFE，就来修个CQF事半功倍。
第二，CQF的课程跟MFE项目差不多，更偏向于金融产品端，讲各类金融衍生品和FICC产品（期权 互换 债券 结构化产品等）定价以及量化风险管理的内容。这些不是搞量化投资的内容。
可以通俗的认为CQF是Q QUANT方向的知识，而量化投资是P -QUANT方向的，具体参见：
P Quant 和 Q Quant 到底哪个是未来？ - 宽客 (Quant)
另外一个问题，学习编程。不知道你怎么定义“学习编程”和“不会编程”。如果不会写MATLAB R PYTHON这类语言，没法实现基本的数据处理统计分析和策略回测的话，那真是不会编程，先学编程。 如果定义学编程是搞C++ JAVA要开发啥啥的，那暂时没必要，能用M R P三个语言干活就行了。

⑩ 零基础想学金融投资,量化交易编程,该怎么学有哪些方法

我想问你学习的方法以编程是通过设定来完成的