量化投资matlab股票

‘壹’ matlab做量化投资分析，怎么学

MATLAB是数学建模常用的软件,先学习数学建模,用于数学研究。
除此之外,还要学习编程,课程是C语言。

‘贰’ Python 与 Matlab 哪一个对量化投资和分析更有帮助

现在分析全线转R/python，未来有可能上Julia。
别问为什么不用matlab了。R/python组合好处在于开源，数据workflow相当容易搭建起来，另外背靠学术界，有相当多的新统计工具可以试。说R速度慢根本不是问题，机器好一点就行了。超大型的数据甚至可以跑R/hadoop。
MATLAB的完全就不能比。
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另外说在“工程上MATLAB有而R/python没有”我觉得是十分奇怪的。就比如，目前新工具而言比如deep learning来说。python上有Theano/pylearn2/对接caffe，MATLAB的deep learning我目前只知道一个Toolbox。旧的工具R/python上也不缺。

另外我看有答案把MATLAB能直接发送交易信号作为MATLAB卖点。我觉得贵司策略和交易是不是定位不太清晰。为了保证可靠的性能和策略管理的便利性，我想除了个人投资者没有人会选择开着MATLAB下单。

‘叁’ 量化投资方面，国内外都有哪些好的论坛或者网站

国内人气比较旺，适合非编程用户，做的好的就果仁网；编程类的有聚宽、优矿和米筐
国外比较着名的quantopian、quantpedia，matlab等

‘肆’ 《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《MATLAB量化投资实战视频》网络网盘资源免费下载

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‘伍’ 量化投资的投资参考

很多朋友问过，在微量网做量化投资领域工作之余顺手认真整理了一下，个人观点，特指“量化组合投资领域”，仅供各位朋友参考

预备知识

预备知识包括：数学、计算机、投资学。
数学方面至少包括微积分、线性代数、优化理论、概率统计基础、线性回归等知识点。当然，数学专业出身最佳，肯定满足条件，一般理工科也都基本满足要求，即使有所欠缺，花一点时间也就自学补上了。
计算机方面有两点：一是要会编程，MATLAB、C++、Java、Python、R等语言或软件只要会用一种就行，但要求比较熟练，有过几万行代码的经验；二是了解数据库和SQL语言，因为量化投资中涉及对海量数据的管理和分析，所以需要建立和维护数据库，并用SQL从数据库按各种形式查询数据。
投资学方面只要通过大学的《投资学》课程就好，像William Sharpe等3人合着的《投资学》，还要好几部其它优秀的《投资学》教程都可以。要是能够通过CFA，那就最好了，知识面更广。
入门阶段
Barra USE3 handbook
Barra是量化投资技术提供商，是量化投资先驱。其经典的美国股票风险模型第3版（USE3）手册，详细介绍了股票市场多因子模型的理论框架和实证细节。手册共几十页，不太长，描述规范清晰，不陷入无意义的细节，非常适合于入门。

系统学习阶段
系统化学习1：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Ludwig Chincarini
偏学术风格。
偏学术界的作者撰写的关于量化股票组合投资的系统教程。尤其是前几章概述部分写得非常精彩、易懂、准确。把该领域的各个方面高屋建瓴地串讲了一遍。后面部分的章节似乎略有些学术了，但也值得一读。
由于其较高的可读性，适于初学者学习。
系统化学习2：Active Portfolio Management（APM）， Grinold & Kahn
偏业界风格。
业界先驱所着，作者均曾任Barra公司的研究总监。本书深度相对较深，描述也偏实践，介绍了许多深刻的真知。并且书中很多论述精彩而透彻。该书被奉为量化组合投资业界圣经。不过该书有些章节撰写得深度不一，初学者容易感到阅读起来有点困难。所以推荐：首次阅读不必纠结看不懂的细节，只要不影响后续阅读就跳过具体细节；有一定基础后，建议经常反复阅读本书。
系统学习3：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Qian & Hua & Sorensen
APM的补充。
业界人士所着。针对性地对APM没有展开讲的一些topic做了很好的深入探讨。建议在APM之后阅读。该书风格比较数学，不过对数学专业背景的人并不太难。撰写文字也比较流畅。
注：修行上述3本葵花宝典是否要割舍些什么？主要是与亲友坐在一起聊天喝茶的时光、一些睡觉的时间以及购书需要上千元钱（建议读英文原着）；好消息是，练成之后，不仅钱可以赚回来，空闲时间也会多起来。

实践阶段
券商卖方金工研究报告：多因子模型、选股策略、择时策略
系统学习上面的材料之后，你已经有了分辨能力，这是看数量众多的券商卖方金工研究报告，就可以庖丁解牛，分辨真伪，总能筛选出优质信息积累下来了。
最推荐的入行过程：学习上述材料的同时，搜集数据编程实现，理论付诸实践！
课外读物
以下两本是我曾任职的对冲基金的老板推荐的，真心不错！文笔都很赞，引人入胜，而且论述准确而深刻：
《投资革命》（Capital ideas），Bernstein着：描述了现代投资理论历经数十年从学界走向业界，并最终推动投资革命过程中的人和事。
《富可敌国》（More Money Than God），Sebastian Mallaby着：生动而深刻地讲述了全球各类着名对冲基金的发展史，非常有趣，其中不乏量化相关的对冲基金，如文艺复兴、D.E.Shaw等
总结

数学、计算机、分析框架等工具都只是量化投资的形，优质投资想法才是灵魂。所以在修炼上述量化投资的基本功的同时，请不要忘记向有洞察力、有独立思考的其它派系的投资专家学习，无论他/她是价值投资、成长投资、涨停板敢死队、技术分析、主题投资、逆向投资、各类套利。将你自己想出的或者从别人那里习得的投资想法或者去微量网亲自先使用一下，用量化框架验证、改进、去伪存真，并最终上实盘创造价值。

‘陆’ 什么是量化投资

量化投资是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化投资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，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
量化投资起源于上世纪七十年代的股票市场，之后迅速发展和普及，尤其是在期货交易市场，程序化逐渐成为主流。有数据显示，国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%，而国内则刚刚起步。交易者的情绪波动等弊端越来越成为盈利的障碍，而程序化交易天然而成的精准性、100%执行率则为它的盈利带来了优势。
量化交易的优势：
1.严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况。
2.完备的系统性
完备的系统性表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度。
3.妥善运用套利的思想
量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票可以翻倍的股票。与定性投资不同，量化投资大部分精力花在分析哪里是估值洼地。
4.靠概率取胜
这表现为两个方面，一是在定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析提高买卖成功的概率。
编辑于 2021-09-18
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‘柒’ 用Python怎么做量化投资

本文将会讲解量化投资过程中的基本流程，量化投资无非这几个流程，数据输入------策略书写------回测输出
其中策略书写部分还涉及到编程语言的选择，如果不想苦恼数据输入和回测输出的话，还要选择回测平台。
一、数据
首先，必须是数据，数据是量化投资的基础
如何得到数据？

Wind：数据来源的最全的还是Wind，但是要付费，学生可以有免费试用的机会，之后还会和大家分享一下怎样才Wind里摘取数据，Wind有很多软件的借口，Excel，Matlab，Python，C++。
预测者网：不经意间发现，一个免费提供股票数据网站 预测者网，下载的是CSV格式
TB交易开拓者：Tradeblazer，感谢@孙存浩提供数据源
TuShare：TuShare -财经数据接口包，基于Python的财经数据包，利用Python进行摘取
如何存储数据？
Mysql
如何预处理数据？

空值处理：利用DataFrame的fill.na()函数，将空值（Nan）替换成列的平均数、中位数或者众数
数据标准化
数据如何分类？
行情数据
财务数据
宏观数据
二、计算语言&软件

已经有很多人在网上询问过该选择什么语言？笔者一开始用的是matlab，但最终选择了python
python：库很多，只有你找不到的，没有你想不到，和量化这块结合比较紧密的有：
Numpy&Scipy：科学计算库，矩阵计算
Pandas：金融数据分析神器，原AQR资本员工写的一个库，处理时间序列的标配

Matplotlib：画图库
scikit-learn：机器学习库
statsmodels：统计分析模块
TuShare：免费、开源的python财经数据接口包

Zipline：回测系统
TaLib：技术指标库
matlab：主要是矩阵运算、科学运算这一块很强大，主要有优点是WorkSpace变量可视化

python的Numpy+Scipy两个库完全可以替代Matlab的矩阵运算
Matplotlib完克Matlab的画图功能
python还有很多其他的功能
pycharm（python的一款IDE）有很棒的调试功能，能代替Matlab的WorkSpace变量可视化
推荐的python学习文档和书籍
关于python的基础，建议廖雪峰Python 2.7教程，适合于没有程序基础的人来先看，涉及到python的基本数据类型、循环语句、条件语句、函数、类与对象、文件读写等很重要的基础知识。

涉及到数据运算的话，其实基础教程没什么应用，python各类包都帮你写好了，最好的学习资料还是它的官方文档，文档中的不仅有API，还会有写实例教程
pandas文档
statsmodels文档
scipy和numpy文档
matplotlib文档

TuShare文档
第二，推荐《利用Python进行数据分析》，pandas的开发初衷就是用来处理金融数据的
三、回测框架和网站
两个开源的回测框架
PyAlgoTrade - Algorithmic Trading

Zipline, a Pythonic Algorithmic Trading Library

‘捌’ 金融工程，量化投资学什么软件好Python还是Matlab

个人觉得还是都会比较好。技多不压身。量化投资用Matlab 和 C++,一个建模一个执行，足够了。实在不爱用Matlab的话，R和Python也行。

选择python推荐可以阅读：《量化投资：以python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。《量化投资：以Python为工具》一共分为5 部分，第1 部分是Python 入门，第2 部分是统计学基础，第3 部分是金融理论、投资组合与量化选股，第4 部分是时间序列简介与配对交易，第5 部分是技术指标与量化投资。《量化投资：以Python为工具》首先对Python 编程语言进行介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法，并灵活运用Python 解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础和类型等方面；最后讲述如何在Python 语言中构建量化投资策略。

选择MATLAB推荐阅读：《问道量化投资：用MATLAB来敲门》主要讲述以MATLAB为分析工具的量化投资，由“MATLAB入门”、“MATLAB量化投资基础”和“MATLAB量化投资相关函数详解”3篇组成。入门篇让零编程基础的读者快速掌握强大的数值计算和模拟分析工具MATLAB；量化投资基础篇简要介绍相关的投资策略及模型，重点讲述MATLAB中的模型实现及应用；函数详解篇对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数一一进行详解，以帮助读者快速掌握这些函数。

‘玖’ matlab做量化投资分析，怎么学

Matlab是一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的，因此语法特征与C++语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。

温馨提示：以上解释仅供参考。
应答时间：2021-10-09，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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