股票量化投資培訓

⑴ 完全不懂金融，想學習量化投資需要學習哪些金融科目

我個人認為學習量化投資在金融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。

⑵ 國內散戶如何玩量化投資具體是什麼步驟呢

量化交易是指投資者將交易策略的邏輯與參數經過電腦程序運算後，將交易策略系統化，然後通過電腦自動下單來完成交易。

在量化交易過程中，散戶可以這樣做：

1、根據個股的歷史數據，進行多因子選股，比如，把市盈率、市凈率、市銷率等作為選股標准，選出一些價值被低估，或者處於合理區域的個股。

2、順勢交易，即在上漲的趨勢中買入，在下跌的趨勢中賣出。

3、進行合理的倉位管理，即採取漏斗型倉位管理法、矩形倉位管理法、金字塔形倉位管理法等，好應對個股後期的風險。

4、再根據個股的歷史走勢，尋找個股的支撐位和壓力位，把它們作為止損、止盈點，即在壓力位置，且獲得收益的時候及時賣出；在跌破支撐位時，且股票虧損的時候及時賣出股票，避免更大的損失。

量化投資的最終目標

是讓投資者做到知行合一，剋制人性的貪念，讓自己成為理性的投資者。優柔寡斷，是投資者面臨損失最常見的問題。量化投資的模型，將所有的數據模型化，不再給出多個方案選擇，只給自己定下唯一的參考標准。

量化投資的問題在於，當模型被市場打破後，在沒有找出根本的原因，是否能夠做到靜觀其變。即使錯過了機遇，也不為此而嘆息，以原則堅守為主。簡單的理解，將炒股的各種參數量化，像機器人一樣簡單，消除各種幻覺。不以虧損而恐慌，不以賺錢而自大，盈虧有道。

如果想在股市中長期生存，請給自己設置一個模型！

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書名：Python與量化投資

作者：王小川

豆瓣評分：6.8

出版社：電子工業出版社

出版年份：2018-3

頁數：424

內容簡介：

本書主要講解如何利用Python進行量化投資，包括對數據的獲取、整理、分析挖掘、信號構建、策略構建、回測、策略分析等。本書也是利用Python進行數據分析的指南，有大量的關於數據處理分析的應用，並將重點介紹如何高效地利用Python解決投資策略問題。本書分為Python基礎和量化投資兩大部分：Python基礎部分主要講解Python軟體的基礎、各個重要模塊及如何解決常見的數據分析問題；量化投資部分在Python基礎部分的基礎上，講解如何使用優礦（uqer.io）回測平台實現主流策略及高級定製策略等。

本書可作為專業金融從業者進行量化投資的工具書，也可作為金融領域的入門參考書。在本書中有大量的Python代碼、Python量化策略的實現代碼等，尤其是對於量化策略的實現代碼，讀者可直接自行修改並獲得策略的歷史回測結果，甚至可將代碼直接實盤應用，進行投資。

作者簡介：

王小川，華創證券研究所金融工程高級分析師，國內知名MATLAB、Python培訓專家，MATLABSKY創始人之一，人大經濟論壇CDA課程Python金牌講師。從事量化投資相關的工作，承擔了部分高校的統計課程教學任務，長期研究機器學習在統計學中的應用，精通MATLAB、Python、SAS等統計軟體，熱衷於數據分析和數據挖掘工作，有著扎實的理論基礎和豐富的實戰經驗。著有《MATLAB神經網路30個案例分析》和《MATLAB神經網路43個案例分析》。

陳傑，華創證券研究所金融工程團隊負責人，擁有CFA、FRM資格。從2009年開始從事量化開發工作。在入職華創之前，曾擔任申萬宏源研究所金融工程首席分析師。

盧威，華創證券研究所金融工程分析師，前優礦網量化分析師，為優礦網資深用戶，在優礦網分享過多篇高質量的量化研究報告，擅長使用Python進行量化投資研究。

劉昺軼，上海交通大學工學碩士，研究方向為斷裂力學、流體力學，擅長Python編程、統計建模與Web開發，現為量化投資界新兵，正在快速成長。

秦玄晉，上海對外經貿大學會計學碩士，有兩年量化投資經驗，研究方向為公司金融。

蘇博，上海財經大學金融信息工程碩士，主要研究方向為金融大數據分析。

徐晟剛，復旦大學西方經濟學碩士，數理功底深厚，熱愛編程與策略研究，精通Python、MATLAB等編程語言，有3年金融工程策略研究經驗，擅長擇時和事件類策略。

⑷ 什麼是量化投資有哪些常見的量化投資策略

量化投資是在投資過程中運用數學、統計學、信息技術等知識。投資者會收集股票的數據，然後依靠計算機系統強大的信息處理能力，用先進的數學模型代替人工的主觀判斷，從而在控制風險的前提下實現最大回報。

量化投資流行的原因，甚至帶有主觀的投資趨勢，這必然具有量化投資的優勢。總而言之，有以下幾點：它基於數理統計，更接近一門科學，讓未來更容易預測和感知，可以全年實時監控所有市場和交易，而人類不能。它避免了人的情感，完全由機器自動化，嚴格執行紀律。過程和風險更加可控。這些優勢逐漸將量化投資帶入我們的視野，並被越來越多的投資者所接受。

⑸ 什麼是量化投資如何做到程序化交易

所謂量化投資是將投資環節標准化的交易方式，主要包括選股、買入、賣出三個環節，而真正的量化投資是完全自動化交易，不需要人為參與，投資者只要監管程序是否正常運行，參數設置是否合理，指標選擇是否在既定目標范圍內。

量化投資的形成過程十分簡單，就是一個想法，通過程序化語言變成現實，比如低市盈率投資，當市盈率低於5倍時買入，高於10倍時賣出，具體步驟如下：
首先確定自己的投資理念，是價值投資或是趨勢投資，如果是價值投資，你要通過什麼指標來確定這個價值是高還是低，同樣趨勢投資也要找到判斷趨勢的指標，不管是技術的還是財務的，都要是明確的指標，可以量化的。
其次還要有配套的交易策略，交易策略是根據投資理念的再細化的過程，包括買賣的時機，買賣的數量，倉位的安排等。市場上主要的量化策略有：多因子選股策略、相對價值對沖策略、網格交易策略、事件驅動策略、指數增強策略、日內回轉交易策略、行業輪動策略、趨勢投資策略以及多策略等。
在確定了指標和數量之後，再進行量化建模，將以上過程變成機器語言，也就是程序化，比如趨勢投資確定KDJ日線金叉買入，死叉賣出，數量為總資產的10%，就可以通過這些條件寫進程序。
最後，對編好的程序進行驗證修改，量化交易軟體有文華財經、蝸牛股票量化分析軟體、方正證券量化交易平台等。
因此量化交易的門檻也是很高的，因為具備編程的能力投資者就寥寥無幾，何況其核心並不在編程，而是對投資的理解，如何取捨相關指標，將其組合成新，打磨成無鋒的重劍。
量化交易的優勢是不言而喻的：自動程序化，不受情緒干擾；劣勢也是明顯的：無法做到靈活變通，因此現實投資中可以綜合運用，在選股環節可以一半藉助系統，在交易環節可以完全交給機器，投資人可以真正從盤面中解脫出來，專注於投資的本職工作：選擇、研究、思考。
對於普通投資者來說，可以不懂編程，確定標准通過系統選股，然後只需要確定買入賣出的明確指標即可，最後盤後跟蹤行情，盤前委託交易，到達則下單，不到不動。

⑹ 股票量化是什麼

股票量化即「量化交易」有兩層含義：一是狹義的，指量化交易的內容，將交易條件轉化為程序，自動下單；第二，廣義上是指系統交易方式，是一個綜合的交易系統。也就是說，根據一系列的交易條件，一個智能的輔助決策系統，將豐富的經驗與交易條件相結合，在交易過程中管理風險控制。
通過量化交易制定策略的方法極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
具體如何理解股票量化交易，量化交易至少應該包括五個方面的要素：
(1)買入和賣出的信號系統。
(2)牛市還是熊市的方向指引，比如用200天移動平均線分辨熊市中系統風險的規避。
(3)頭寸管理以及資金管理。
(4)風險控制，運用信號源來確定止損位置，利用資產曲線和權益曲線來加以判定和管理。
(5)投資組合，不一樣的投資品種、不相同的交易系統(不同功能和參數，有快有慢)以及不相同時間周期組合，現分散組合，讓交易賬戶波動更加穩定。以上就是關於如何理解股票量化交易的全部講解。
量化投資和傳統的定性投資本質上是一樣的，都是建立在低效或弱有效市場的理論基礎上。兩者的區別在於：量化投資管理是「定性思維的定量應用」，更強調數據。
從量化交易的角度來看，目前國內多採用監督式機器學習。例如，我們將投資交易比作裝配廠。手工交易就像工人手工完成的傳統裝配工作。量化交易就像把工廠改造成全自動裝配車間。雖然在整個，組裝過程中沒有人的參與，但是設計師應該指定機器在頂級設計中應該在什麼時候做什麼。

⑺ 如何量化炒股

用Excel表格完成就可以，數據在股票軟體里可以下載日數據和分鍾數據，剩下的就是看你如何分析了，就是開盤價，最高價，最低價和收盤價，還有成交量和成交手數，還有流通盤和股票總股本，這些數據如何進行相加，如何計算出你自己的買入點和賣出點，就看你自己的經驗了。每個人不一樣。你的想法很對，以後不量化就是賠錢，不過，量化需要你有數學的頭腦，和編程的天賦，否則，你也很難研究出來。如果這條路不通，就是你要具備當老闆的能力，看市場准，抓行業准。如果二者都沒有，就退出股票吧，做其他行業去。

⑻ 量化投資,如何量化呢

量化投資技術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。
1·量化選股

量化選股就是採用數量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類
2·量化擇時

股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。
3·股指期貨

股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為,股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。
4·商品期貨

商品期貨套利盈利的邏輯原理是基於以下幾個方面 ：
（1）相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價。
（2）由於價格的波動性，價格差價經常出現不合理。
（3）不合理必然要回到合理。
（4）不合理回到合理的這部分價格區間就是盈利區間。
5·統計套利

有別於無風險套利,統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利,是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利在方法上可以分為兩類,一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的β值等於零的前提下實現alpha 收益，我們稱之為β中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協整關系建模，我們稱之為協整策略。
6·期權套利

期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關期權交易的組合，具體包括：水平套利、垂直套利、轉換套利、反向轉換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。
7·演算法交易

演算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格、甚至可以包括最後需要成交的證券數量。根據各個演算法交易中演算法的主動程度不同，可以把不同演算法交易分為被動型演算法交易、主動型演算法交易、綜合型演算法交易三大類。
8·資產配置

資產配置是指資產類別選擇，投資組合中各類資產的適當配置以及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術的結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。
它突破了傳統積極型投資和指數型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產類股票公開數據的統計分析上，通過比較不同資產類的統計特徵，建立數學模型，進而確定組合資產的配置目標和分配比例。

⑼ 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。

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• 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。