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量化金融分析師(AQF)|量化交易需要具備什么技能?

發(fā)表時間: 2018-07-01 09:18:39 編輯:jc

量化投資就是利用計算機技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析和采用一定的數(shù)學(xué)模型去構(gòu)建一個投資交易的策略,并讓策略運用到實際投資交易中。

量化金融分析師(AQF)|量化交易需要具備什么技能?

一、什么是量化投資?

量化投資就是利用計算機技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析和采用一定的數(shù)學(xué)模型去構(gòu)建一個投資交易的策略,并讓策略運用到實際投資交易中。

二、量化交易的鼻祖

說到量化交易,就不得不提量化投資的鼻祖——華爾街傳奇人物詹姆斯·西蒙斯(JamesSimons)。

西蒙斯通過將數(shù)學(xué)理論巧妙融合到投資的實戰(zhàn)之中,由其運作的大獎?wù)禄?Medallion)在1989-2009的二十年間,平均年收益率為35%,若算上44%的收益提成,則該基金實際的年化收益率可高達60%,比同期標(biāo)普500指數(shù)年均回報率高出20多個百分點,即使相較金融大鱷索羅斯和股神巴菲特的操盤表現(xiàn),也要領(lǐng)先十幾個百分點。最為難能可貴的是,縱然是在次貸危機全面爆發(fā)的2008年,該基金的投資回報率仍可穩(wěn)穩(wěn)保持在80%左右的驚人水準(zhǔn)。西蒙斯通過將數(shù)學(xué)模型和投資策略相結(jié)合,逐步走上神壇,開創(chuàng)了由他扛旗的量化時代。

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三、量化交易最重要的三大技能,缺一不可

1、計算機編程技術(shù)

編程語言:python、R、matlab、C/C++等其中最為主流的是python,國內(nèi)許多量化平臺也是基于python開發(fā),因為python開發(fā)策略效率高,有大量的科學(xué)計算庫,例如pandas、numpy、scipy、statistics、scikit-learn庫等

2、金融知識

量化交易屬于金融行業(yè)里面的一個細(xì)分領(lǐng)域,當(dāng)然少不了需要熟悉金融投資,例如股票、期貨、期權(quán)等金融衍生品的投資等

3、數(shù)學(xué)知識

如果說計算機技術(shù)和金融知識是量化交易的基石,那么數(shù)學(xué)知識則是量化交易中靈魂,因為量化交易中往往需要運用到高等數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、線性代數(shù)、概率論、離散數(shù)學(xué)等

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