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学习量化投资和程序化交易都要学习那方面的内容?谢谢了
黄潇雨
2019-12-21 23:12:00
推荐回答
随便哪个可以做期货程序化交易的软件里,比如文华、TB,都有演示用的交易源码的。你装个软件一看便知。
齐晋杰
2019-12-22 00:08:43
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量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法,它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化,替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化。量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制等。程序化交易将具体的交易时机,仓位,止损止盈,获利标准编写进交易程序中,也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。
赵风进
2019-12-21 23:58:54
量化交易大多用在股票交易上,量化是指将某只股票或者摸个行业的数据进行量化,在更具各家机构自己的量化公式进行选择,量化交易只是选择,并不涉及交易,程序化交易也是一种量化交易,但是是更具已有的数据进行,比如各种行情指标,MACDKDJ等,无法像量化交易那样把能涉及到的所有数据进行量化,程序化交易更侧重交易的自动进行,没有认为干预,且模型编写简单,个人用户也可以进行。
桑风月
2019-12-21 23:39:35
2019-11-0214:49:32作者:来源:永安期货浏览次数:0量化投资,简单地说,就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。数量化投资、程序化交易、算法交易、自动化交易以及高频交易都是数量化交易的特定方式,其描述内容的侧重点各有不同。数量化交易应用IT技术和金融工程模型偶那个帮助投资者指定投资策略、减少执行成本、进行套利和风险对冲。数据、速度、风险管理是数量化交易系统建设中的关键问题。期货市场的数量化自动交易模型正逐步由投资者编制自用,演变为有一定规模的投资咨询顾问组成的专业团队参与。程序化交易,也可称之为系统交易或算法交易,设计人员将市场常用之技术指标,利用电脑软件将其写入系统中,结合市场历史数据,分析和组合各种指标建立数学模型,将交易策略系统化。当交易策略的条件满足时,程序化系统自动发出多空讯号,并且有效掌握价格变化的趋势,让投资人不论在上涨或下跌的市场行情中,都能抓住交易策略,进而赚取波段获利。程序化交易的操作方式不求赚取夸张利润,只求长期稳健的获利,于市场中成长并达到财富累积的复利效果。经过长时期操作,年获利率可保持在一定水准之上。程序化交易又是一种个性化交易,每个投资者都可以根据自己的投资经验和智慧,编写自己的交易模型,进行电脑自动交易。交易模型是交易思想的凝练和实际化,正确的交易思想在严格的操作纪律实行下将获得良好、稳定的投资收益,而通过交易模型正是将正确的交易思想与严格的操作纪律很好地结合在一起,帮助人们获取良好、稳定的投资收益。程序化交易在投资实战中不仅可以提高下单速度,更可以帮助投资者避免受到情绪波动的影响,消除交易时人性的恐惧、贪婪、迟疑及赌性等情绪,实现理性投资。设计出色的程序化系统可以确保广为流传的交易成功三项基本原则的顺利实施:顺应市场趋势、控制亏损交易、做足盈利交易。总而言之,模型策略的出色设计、资金的有效风险控制、行情交易软件的稳定可靠、数据的及时流畅以及下单速度的快捷,组成了优秀的程序化交易系统,它是量化投资的一种具体实现途径。上传:钱文。
赵驳强
2019-12-21 23:21:28
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学习量化交易都有哪些书可以参考
开门见山,下面推荐10本投资入门的经典书籍,总有一本适合你。1.经济学原理曼昆的「经济学原理」作为三大经典入门书籍之一,浅显易了、博大精深、富有人文热情,是学习投资怎么都绕不开的一本书。为什么有的人聪明绝顶,却一生穷困潦倒?很多时候,学校只给了专业知识,却没有告诉人们如何理财。而经济学,作为投资理财的基础课程,对人的一生都是有用的。2.伟大的博弈一部讲述以华尔街为代表的美国资本市场发展历史的著作。要了解投资市场,就要了解华尔街的历史。贪婪,投机,野蛮生长,这是人的本性,也是资本市场的原生态,你只有了解了它们,才会变得更加理性。3.选择做富人一个人是贫穷还是富裕,不是靠运气,也不是机遇,而靠的是选择:一种生活方式和价值体系的选择。中国第一部以故事化手法展现的理财专著!4.财富自由之路很多人对李笑来的偏见,是源于对他的不理解。很多人对财富和投资的偏见,是认知差异的结果。这是一本不可多得的书,不少人在李笑来的影响下,往财务自由的路上奋进,而更多的人则是在对李笑来的偏见中,止步不前。5.邓普顿教你逆向投资主角约翰•邓普顿,被誉为本世纪伟大的选股人,他开创了全球投资的先河,在长达50年的股市上叱咤风云,表现出色。本书以前所未有的视角,揭开了邓普顿的投资之谜。这本书让我明白了一个道理,要远离喧嚣与浮躁,离市场远一点,离内心近一点。6.巴菲特的护城河说起投资,绕过巴菲特是不存在的。不多做介绍,简单实用,干货十足。7.股市真规则如果只用一本经典来指导自己的股票投资,那就只有它了!站在巴菲特和晨星公司的肩膀上投资。它是一本基本面分析的绝佳著作,言简意赅,有理有据,让人不得不服。8.投资异类这是一本介绍天使投资的书,书中关于投资的理念和策略都非常受用,可以说是干货满满。9.彼得林奇的成功投资大师和专家的区别是,大师总是把复杂的事情说简单,而专家总是把简单的事情搞复杂。彼得林奇就是这样一个大师级的存在,他的书平白实用,深刻扼要,阅读体验非常愉悦。10.股票大作手回忆录这是一本精彩的人物传记,列为传世经典之作都不为过。即使作者所写的经历相距当前已经过了一个世纪,但文中显露出来的智慧和光芒,仍然不会过时。无论处于什么样的时代,人性总是不变的。
量化投资方面,国内都有哪些好的论坛或者网站?
作者:杨博理在整个量化交易策略的研发流程当中,买和卖是最为基本的量化交易策略组成部分,而这个部分的设定主要与收益情况相关。这里所说的相关,具体分为两种不同的情形,一种是总体的关联性,即基于买点、卖点的选择,买卖策略应该得到一个正的整体收益。另一种则来自于对交易资产未来收益的判断、或者说预测,即判断交易资产的未来收益为正时,就买入资产;判断交易资产的未来收益为负时,则卖出或卖空资产。实际操作中,这两种关联关系的情况可能更为复杂一些。有的时候,买和卖的具体操作也可能受到风险方面设置的影响,例如为了限制单次交易的最大损失而采取止损之类的操作时,用于清仓的买卖设置就会相应的变动,这也是作者将风险和买卖用虚线相连的原因。不过在大部分情况下,买卖这一最为基本的组成部分还是与收益的关系最大,研究者也应该在研发这一个组成部分时,着重考虑收益情况的具体影响。对量化交易策略风险的控制可能会影响到量化交易策略中的买卖设置,但是在更普遍的情况下,风险这一因素主要影响的是交易仓位的设置。当然,前提条件还是需要买卖策略的总体收益为正,在这样的条件下再结合仓位的设置,才能够在合适的风险水平下取得达到要求的收益。通过对交易资产具体仓位的调整,交易者可以比较直接的控制单次交易以及整个交易策略的风险水平。例如在满仓交易的情况下,定量的判断了当前交易的风险之后,觉得风险过大无法承受,那么最为直接的处理方法就是在满仓的基础上相应的降低仓位的大小。在仓位降低之后,对于整体资金而言风险也就随之降低了。由于仓位本身具有量化、直观的特性,因此当交易者希望将风险处理到一个特定的水平时,调整仓位是一个比较方便的手段。需要说明的是,前面已经提到了买和卖是量化交易策略最为基本的组成部分,实际上仓位的设定是根据买卖决策和风险两个因素共同形成的,不建立在买卖之上的仓位选择是空洞没有意义的。此外还有一个更为极端的情况,仓位的正确设定有助于进一步优化策略的整体收益,之后要介绍的凯利公式的意义正在于此。在图1中由买卖到仓位的箭头,实际上可以看作是收益、买卖这一个整体部分指向仓位的箭头。不过在实际使用中,凯利公式所导出的仓位设定往往过于偏激,超过正常风险控制下的最高仓位值,因此仓位仍然与风险的关系更为紧密。在图1这个较为松散的量化交易策略研发流程中,交易成本是和买卖以及仓位具有同等地位的组成部分。在实际操作中,就是首先基于对收益和风险的判断得出合适的买卖和仓位选择,然后在买卖和仓位共同组成的量化交易策略当中考虑交易成本,也就是在建立仓位和退出仓位等操作中扣除所需要承担的交易成本。随后再次判断该量化交易策略所代表的收益和风险情况,只有这两个因素仍然在接受范围之内,才能确认这是一个可行的量化交易策略。虽然最后用来执行的组成部分只有买卖和仓位,但是交易成本作为对量化交易策略的一个实际化修正,也是策略研发流程中一个不可或缺的组成部分。上面提到的对量化交易策略收益和风险情况的判断,实际上是一个综合性的评价问题。一个最为重要的参考依据应该是策略在整个交易过程中的净值走势,通过对策略净值走势的分析,就可以建立起该量化交易策略运行情况的全面判断。但是净值走势本身由于细节过多,因此无法简单的用来进行策略之间的横向对比。这时就需要精炼净值走势中所包含的信息,选取合适的部分形成量化的评价指标,从而进行量化交易策略的进一步判定。就作者看来,评判一个策略的标准中最重要的仍然是策略在整个交易过程下的收益情况,一个负收益的量化交易策略根本无需考虑其风险即可排除。而当收益为正时,再结合风险的度量进行具体的取舍,就可以直观的给出量化交易策略是否合格的评判标准了。作者心目中最重要的风险指标是策略净值的回撤水平,在后面的案例分析中也会重点查看回撤的结果。于此同时,一些量化交易策略在进行收益和风险情况的判断时,仅仅针对策略自身的净值走势进行研究是不够的,给出一个合理的基准来进行对比往往是更为有效的判别方法。例如后面的案例中会涉及到的量化选股策略,当交易选择仅限为对具体的股票进行持仓,而不考虑空仓或者卖空时,选取一个特定的基准进行对比就会是一个更为有效的判别方法。这主要是由于量化选股策略的仓位始终为多头,因此不论如何配置,策略所持仓位都含有资本资产定价模型中所提到的市场成分。而选股策略本身的意义在于选择更好的股票、不在于获取市场收益,因此将市场走势作为对比、或者在策略收益中剔除掉市场成分就是一个更合理的做法。上述所有的操作,都需要建立在对历史数据的分析之上,在量化交易领域当中一般称之为回溯测试,或者简称回测。所谓回溯,也就是将交易的过程在历史数据上复现一遍,这里面包含了一个假设,即历史数据在量化交易策略中展现出的样本特征在未来的交易中依然存在,否则回溯测试就失去了意义。关于这一假设的分析其实在诸多技术分析著作中均有涉及,一般被称为“历史会重演”,这里不再继续展开。不同于传统技术分析的是,量化交易策略的研发过程更加深入具体,在涉及到策略的参数设定、模型设置等具体问题时,需要采用数量化的方法、也就是最优化等技术手段进行解决。例如如何设置买点和卖点可以使得相应的总体收益最大等等,都是很典型的最优化数学问题,那么找到合适的最优化技术和算法并加以应用,就能够确定量化交易策略的最终形式,用以进行实际交易。图1中所展示的是一个较为松散的一般性框架,用来总领性的说明量化交易策略的基本研发流程。在具体的策略研发过程中,这个框架经常会因为具体研发设置和策略设置的不同而产生变化。例如当量化交易策略的主要作用不是在时间轴上选择具体的买卖时点,而是在同一个时间点上对多个资产进行选择和配置时,图1中的一些说明就显得有些含混不清。量化选股策略就是这一类策略中最为常见的形式,因此这里在整体框架不变动的情况下,针对图1进行了文字上的调整,用以说明量化选股策略的运行框架与研发流程。当然,使用选股策略的框架体系来处理多个资产甚至多个策略的挑选、配置也是可以的,在不复杂的情况下只需要稍作联想即可。买卖和仓位虽然是更为通用的说法,但是更适合于描述择时策略,放在选股策略的研发框架中会显得比较突兀,因此图2将买卖换成了选股,仓位则换成了配比,这样更容易让读者领会该研发流程的含义。实际上,对于每一期的选股而言,如果选择了原先没有仓位的股票,那么对应的操作就是买入该股票,如果已经建仓的股票没有被选入这一期的股票池,那么对应的操作就是卖出该股票。而配比则是在买卖的基础上,通过仓位大小的变化来实现具体配置。因此,选股和配比实际上可以算作是买卖和仓位选择的特殊情况,只是这种说法更为贴合量化选股策略本身。略有不同的,是风险在量化选股策略研发流程中的具体含义。由于选股策略的仓位操作涉及到多个股票之间的配比问题,因此这里的风险不仅包括单支股票的风险,也涉及到多支股票之间的风险程度,后一种风险一般采用股票收益之间的相关性来进行描述。例如在一般性的最优投资组合理论当中,经常使用协方差矩阵来刻画整个资产组合的风险水平。虽然从实际情况来看,相关性这一度量方式与风险的直观感受之间有一定的差距,但是在多资产环境下,一般都将资产间的相关性视为风险的来源之一,这是一个偏学术的、约定俗成的做法。上面的例子是针对选股策略进行的文字上的变动,实际上量化交易策略研发流程的变化更多来自于各个研发组成部分不同的结合方式。而不同的结合方式,对应的是策略研发过程中不同的目标和需求。例如图1所介绍的松散的研发流程,是在确定好买卖行为和仓位设定之后,再针对实际交易中所产生的交易成本进行二次测试。这样的做法虽然简便易行,但是忽视了交易成本本身对于收益的影响,以及更进一步对于买点和卖点的影响。因此,在确定买卖设置的步骤中就考虑交易成本的影响,应该是一个更贴近于实际的研究框架。图3给出了相应的流程刻画,如图所示,在判断收益因素时,同时考虑交易成本对于收益的影响,从而优化出更为实际的买卖设置。再根据相应的风险控制,结合买卖点的选择,得出最后的仓位设置。在确定了买卖和仓位这两个部分之后,就获得了一个完整的量化交易策略。图4给出了一个更紧凑、更贴合实际操作的量化交易策略研发流程。在该流程中,买卖和仓位的设置是同时作为参数进行优化的,优化的目标函数也进行了唯一化,即量化交易策略的风险调整后收益。而在确定需要优化的目标函数时,交易成本也如同上一个研发流程一样同时被考虑进去,从而保证买卖和仓位优化结果的准确性。毫无疑问,相较于上面所涉及到的研发流程、特别是图1中较为松散的研发流程,该量化交易策略研发流程的各个组成部分更为紧密,因此在优化过程中所产生的与实际操作的偏离也就越小,买卖和仓位设置的准确度也就更高。但是在实际工作中,如果想参照这一流程进行研发,那么就需要比较强的计算能力,数据量的大小也要达到一定要求,同时优化方法和目标函数的设定要能够同时覆盖买卖和仓位的所有参数,因此往往也只有极为简单的策略思路可以采用这样的流程框架进行研发。在实际的量化交易策略相关工作中,研发只是整个工作流程的一部分,还有两个组成部分需要着重强调。基于此,图5在图1所示的研发流程的基础上给出了一个更为完整的工作流程。如图所示,需要增加的部分包括处于研发过程之前的数据准备工作以及处于研发过程之后的策略执行工作。这两项工作与前面所论述的研发流程具有很强的逻辑关联性与内在依赖性,三者结合起来形成的一个整体,基本上可以涵盖量化交易策略具体工作的绝大部分内容。首先论述数据准备的工作,循着图5中的箭头可以看到,在量化交易策略的整体工作中,既要为研发过程准备相应的研究数据,也要为策略执行准备相应的实时数据。在研究数据方面,由于寻找合适的量化交易策略需要不断重复研发流程,因此对于数据的要求更偏重于准确性和覆盖能力。同时,对数据的清洗和转换也是一项重点工作,在大部分的数据科学研究、包括量化交易策略的研发当中,数据特征的合理抽取对于整体效果提升的重要性有时甚至要高于精巧的模型,当然很多时候数据的转换和模型的构造是相互融合的,针对具体情况应当采取具体的分析和处理。而在策略执行数据方面,则更应该关注于数据获取的及时性。至于数据的清洗和变换,只需要完全复制研发得到的量化交易策略下的数据准备工作即可。另外,为了保证数据的及时性,最终进行的数据清洗工作对时间消耗存在一定的要求。然后讨论策略执行的工作。策略执行,是在量化交易策略研发完成之后,最终产出实际效能的组成部分。执行时应该遵循尽量贴近研发完成的量化交易策略的原则,与量化交易策略所确定的买卖、仓位等设置尽可能的保持一致,这样才能最真实的反映出前面量化交易策略的研发结果。同时,策略执行的结果也可以用来反向支持具体的研发流程,通过对策略执行所得到的收益、风险情况的判断,实时的重新进行研发,对量化交易策略进行修改,从而使得策略能够及时的得到现实的反馈,增强自身的稳健程度。值得一提的是,后面将要介绍的推进分析是一种模拟策略执行的回溯测试技术,读者可以在运行推进分析时有限度的了解到量化交易策略实际执行时的种种状态。
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想走量化投资方向,大概需要什么学历
申办条件一.举办者1、举办者由具有中华人民共和国国籍、有政治权利和完全民事行为能力,并在中国境内定居的公民担任。2、举办者如果是社会组织必须在拟办教育机构属地具备法人资格。二、董事会或理事会由举办者或者其代表、校长、教职工代表等五人以上并在三十日内以书面形式作出是否同意筹设的决定。三、举办者向教育局报送正式设立申请材料。四、连江县教育局组织民办学校设置委员会成员对申办机构进行实地考察评议,并向连江县民办学校审批委员会提出评议意见。五、对符合办学要求、安全条件的申办学校,正式发文批准设立,按规定颁发《中华人民共和国民办学校办学许可证》。六、举办者在收到办学批文和《中华人民共和国民办学校办学许可证》后,在一个月内民政部门办理教育类非企业单位登记手续、到质量技术监督部门申请机构代码、到物价部门办理《收费许可证》。办理时限举办者申请筹设民办非学历教育培训机构,自受理之日起三十日内以书面形式作出是否同意决定。举办者申请正式设立民办非学历教育培训机构,自受理之日起三个月内以书面形式作出是否批准的决定。
量化投资需要金融方面的知识吗
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