量化投資matlab股票

『壹』 matlab做量化投資分析，怎麼學

MATLAB是數學建模常用的軟體,先學習數學建模,用於數學研究。
除此之外,還要學習編程,課程是C語言。

『貳』 Python 與 Matlab 哪一個對量化投資和分析更有幫助

現在分析全線轉R/python，未來有可能上Julia。
別問為什麼不用matlab了。R/python組合好處在於開源，數據workflow相當容易搭建起來，另外背靠學術界，有相當多的新統計工具可以試。說R速度慢根本不是問題，機器好一點就行了。超大型的數據甚至可以跑R/hadoop。
MATLAB的完全就不能比。
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另外說在「工程上MATLAB有而R/python沒有」我覺得是十分奇怪的。就比如，目前新工具而言比如deep learning來說。python上有Theano/pylearn2/對接caffe，MATLAB的deep learning我目前只知道一個Toolbox。舊的工具R/python上也不缺。

另外我看有答案把MATLAB能直接發送交易信號作為MATLAB賣點。我覺得貴司策略和交易是不是定位不太清晰。為了保證可靠的性能和策略管理的便利性，我想除了個人投資者沒有人會選擇開著MATLAB下單。

『叄』 量化投資方面，國內外都有哪些好的論壇或者網站

國內人氣比較旺，適合非編程用戶，做的好的就果仁網；編程類的有聚寬、優礦和米筐
國外比較著名的quantopian、quantpedia，matlab等

『肆』 《量化投資技術分析實戰——解碼股票與期貨交易模型》epub下載在線閱讀，求百度網盤雲資源

《MATLAB量化投資實戰視頻》網路網盤資源免費下載

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『伍』 量化投資的投資參考

很多朋友問過，在微量網做量化投資領域工作之餘順手認真整理了一下，個人觀點，特指「量化組合投資領域」，僅供各位朋友參考

預備知識

預備知識包括：數學、計算機、投資學。
數學方面至少包括微積分、線性代數、優化理論、概率統計基礎、線性回歸等知識點。當然，數學專業出身最佳，肯定滿足條件，一般理工科也都基本滿足要求，即使有所欠缺，花一點時間也就自學補上了。
計算機方面有兩點：一是要會編程，MATLAB、C++、Java、Python、R等語言或軟體只要會用一種就行，但要求比較熟練，有過幾萬行代碼的經驗；二是了解資料庫和SQL語言，因為量化投資中涉及對海量數據的管理和分析，所以需要建立和維護資料庫，並用SQL從資料庫按各種形式查詢數據。
投資學方面只要通過大學的《投資學》課程就好，像William Sharpe等3人合著的《投資學》，還要好幾部其它優秀的《投資學》教程都可以。要是能夠通過CFA，那就最好了，知識面更廣。
入門階段
Barra USE3 handbook
Barra是量化投資技術提供商，是量化投資先驅。其經典的美國股票風險模型第3版（USE3）手冊，詳細介紹了股票市場多因子模型的理論框架和實證細節。手冊共幾十頁，不太長，描述規范清晰，不陷入無意義的細節，非常適合於入門。

系統學習階段
系統化學習1：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Ludwig Chincarini
偏學術風格。
偏學術界的作者撰寫的關於量化股票組合投資的系統教程。尤其是前幾章概述部分寫得非常精彩、易懂、准確。把該領域的各個方面高屋建瓴地串講了一遍。後面部分的章節似乎略有些學術了，但也值得一讀。
由於其較高的可讀性，適於初學者學習。
系統化學習2：Active Portfolio Management（APM）， Grinold & Kahn
偏業界風格。
業界先驅所著，作者均曾任Barra公司的研究總監。本書深度相對較深，描述也偏實踐，介紹了許多深刻的真知。並且書中很多論述精彩而透徹。該書被奉為量化組合投資業界聖經。不過該書有些章節撰寫得深度不一，初學者容易感到閱讀起來有點困難。所以推薦：首次閱讀不必糾結看不懂的細節，只要不影響後續閱讀就跳過具體細節；有一定基礎後，建議經常反復閱讀本書。
系統學習3：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Qian & Hua & Sorensen
APM的補充。
業界人士所著。針對性地對APM沒有展開講的一些topic做了很好的深入探討。建議在APM之後閱讀。該書風格比較數學，不過對數學專業背景的人並不太難。撰寫文字也比較流暢。
註：修行上述3本葵花寶典是否要割捨些什麼？主要是與親友坐在一起聊天喝茶的時光、一些睡覺的時間以及購書需要上千元錢（建議讀英文原著）；好消息是，練成之後，不僅錢可以賺回來，空閑時間也會多起來。

實踐階段
券商賣方金工研究報告：多因子模型、選股策略、擇時策略
系統學習上面的材料之後，你已經有了分辨能力，這是看數量眾多的券商賣方金工研究報告，就可以庖丁解牛，分辨真偽，總能篩選出優質信息積累下來了。
最推薦的入行過程：學習上述材料的同時，搜集數據編程實現，理論付諸實踐！
課外讀物
以下兩本是我曾任職的對沖基金的老闆推薦的，真心不錯！文筆都很贊，引人入勝，而且論述准確而深刻：
《投資革命》（Capital ideas），Bernstein著：描述了現代投資理論歷經數十年從學界走向業界，並最終推動投資革命過程中的人和事。
《富可敵國》（More Money Than God），Sebastian Mallaby著：生動而深刻地講述了全球各類著名對沖基金的發展史，非常有趣，其中不乏量化相關的對沖基金，如文藝復興、D.E.Shaw等
總結

數學、計算機、分析框架等工具都只是量化投資的形，優質投資想法才是靈魂。所以在修煉上述量化投資的基本功的同時，請不要忘記向有洞察力、有獨立思考的其它派系的投資專家學習，無論他/她是價值投資、成長投資、漲停板敢死隊、技術分析、主題投資、逆向投資、各類套利。將你自己想出的或者從別人那裡習得的投資想法或者去微量網親自先使用一下，用量化框架驗證、改進、去偽存真，並最終上實盤創造價值。

『陸』 什麼是量化投資

量化投資是指藉助現代統計學和數學的方法，利用計算機技術來進行交易的證券投資方式。量化投資從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種"大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可以持續的、穩定且高於平均收益的超額回報。
量化投資起源於上世紀七十年代的股票市場，之後迅速發展和普及，尤其是在期貨交易市場，程序化逐漸成為主流。有數據顯示，國外成熟市場期貨程序化交易已佔據總交易量的70%-80%，而國內則剛剛起步。交易者的情緒波動等弊端越來越成為盈利的障礙，而程序化交易天然而成的精準性、100%執行率則為它的盈利帶來了優勢。
量化交易的優勢：
1.嚴格的紀律性
量化交易有著嚴格的紀律性，這樣做可以克服人性的弱點，如貪婪、恐懼、僥幸心理，也可以克服認知偏差。我們的每一個決策都是有理有據的，特別是有數據支持的。系統會顯示出當時被選擇的這只股票與其他的股票相比在成長面上、估值上、資金上、買賣時機上的綜合評價情況。
2.完備的系統性
完備的系統性表現在多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選個股三個層次上我們都有模型次是多角度，量化交易的核心投資思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度。
3.妥善運用套利的思想
量化交易正是在找估值窪地，通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會。定定性投資大部分時間在琢磨哪一個企業是偉大的企業，那個股票可以翻倍的股票。與定性投資不同，量化投資大部分精力花在分析哪裡是估值窪地。
4.靠概率取勝
這表現為兩個方面，一是在定量投資不斷的從歷史中挖掘有望在未來重復的歷史規律並且加以利用。二是在股票實際操作過程中，運用概率分析提高買賣成功的概率。
編輯於 2021-09-18
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『柒』 用Python怎麼做量化投資

本文將會講解量化投資過程中的基本流程，量化投資無非這幾個流程，數據輸入------策略書寫------回測輸出
其中策略書寫部分還涉及到編程語言的選擇，如果不想苦惱數據輸入和回測輸出的話，還要選擇回測平台。
一、數據
首先，必須是數據，數據是量化投資的基礎
如何得到數據？

Wind：數據來源的最全的還是Wind，但是要付費，學生可以有免費試用的機會，之後還會和大家分享一下怎樣才Wind里摘取數據，Wind有很多軟體的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
預測者網：不經意間發現，一個免費提供股票數據網站 預測者網，下載的是CSV格式
TB交易開拓者：Tradeblazer，感謝@孫存浩提供數據源
TuShare：TuShare -財經數據介麵包，基於Python的財經數據包，利用Python進行摘取
如何存儲數據？
Mysql
如何預處理數據？

空值處理：利用DataFrame的fill.na()函數，將空值（Nan）替換成列的平均數、中位數或者眾數
數據標准化
數據如何分類？
行情數據
財務數據
宏觀數據
二、計算語言&軟體

已經有很多人在網上詢問過該選擇什麼語言？筆者一開始用的是matlab，但最終選擇了python
python：庫很多，只有你找不到的，沒有你想不到，和量化這塊結合比較緊密的有：
Numpy&Scipy：科學計算庫，矩陣計算
Pandas：金融數據分析神器，原AQR資本員工寫的一個庫，處理時間序列的標配

Matplotlib：畫圖庫
scikit-learn：機器學習庫
statsmodels：統計分析模塊
TuShare：免費、開源的python財經數據介麵包

Zipline：回測系統
TaLib：技術指標庫
matlab：主要是矩陣運算、科學運算這一塊很強大，主要有優點是WorkSpace變數可視化

python的Numpy+Scipy兩個庫完全可以替代Matlab的矩陣運算
Matplotlib完克Matlab的畫圖功能
python還有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的調試功能，能代替Matlab的WorkSpace變數可視化
推薦的python學習文檔和書籍
關於python的基礎，建議廖雪峰Python 2.7教程，適合於沒有程序基礎的人來先看，涉及到python的基本數據類型、循環語句、條件語句、函數、類與對象、文件讀寫等很重要的基礎知識。

涉及到數據運算的話，其實基礎教程沒什麼應用，python各類包都幫你寫好了，最好的學習資料還是它的官方文檔，文檔中的不僅有API，還會有寫實例教程
pandas文檔
statsmodels文檔
scipy和numpy文檔
matplotlib文檔

TuShare文檔
第二，推薦《利用Python進行數據分析》，pandas的開發初衷就是用來處理金融數據的
三、回測框架和網站
兩個開源的回測框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

『捌』 金融工程，量化投資學什麼軟體好Python還是Matlab

個人覺得還是都會比較好。技多不壓身。量化投資用Matlab 和 C++,一個建模一個執行，足夠了。實在不愛用Matlab的話，R和Python也行。

選擇python推薦可以閱讀：《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。

選擇MATLAB推薦閱讀：《問道量化投資：用MATLAB來敲門》主要講述以MATLAB為分析工具的量化投資，由「MATLAB入門」、「MATLAB量化投資基礎」和「MATLAB量化投資相關函數詳解」3篇組成。入門篇讓零編程基礎的讀者快速掌握強大的數值計算和模擬分析工具MATLAB；量化投資基礎篇簡要介紹相關的投資策略及模型，重點講述MATLAB中的模型實現及應用；函數詳解篇對MATLAB的金融工具箱、衍生品工具箱和固定收益工具箱中的全部函數一一進行詳解，以幫助讀者快速掌握這些函數。

『玖』 matlab做量化投資分析，怎麼學

Matlab是一個高級的矩陣/陣列語言，它包含控制語句、函數、數據結構、輸入和輸出和面向對象編程特點。用戶可以在命令窗口中將輸入語句與執行命令同步，也可以先編寫好一個較大的復雜的應用程序（M文件）後再一起運行。新版本的MATLAB語言是基於最為流行的C++語言基礎上的，因此語法特徵與C++語言極為相似，而且更加簡單，更加符合科技人員對數學表達式的書寫格式。使之更利於非計算機專業的科技人員使用。而且這種語言可移植性好、可拓展性極強，這也是MATLAB能夠深入到科學研究及工程計算各個領域的重要原因。

溫馨提示：以上解釋僅供參考。
應答時間：2021-10-09，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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