有人用量化交易賺到錢嗎？這還真有，一位從事量化交易的實(shí)戰(zhàn)者，他將他的實(shí)戰(zhàn)心得寫成一個(gè)量化交易系列，從文中你會(huì)對(duì)整個(gè)量化交易的框架、流程、以及策略思路的來(lái)源地都有相應(yīng)地說(shuō)明。接下來(lái)就和小編一起來(lái)看看量化交易應(yīng)該如何入門吧，以及如何用量化交易賺到人生第一桶金！

在此文中我將為你們介紹一些端對(duì)端量化交易系統(tǒng)的基本概念，希望借此幫助到兩類讀者：一類是希望在基金公司中找到量化交易相關(guān)工作的人，另一類是那些希望能自行利用算法進(jìn)行交易的“散戶”。

量化交易是量化金融中非常復(fù)雜的一個(gè)領(lǐng)域。要通過(guò)面試或者制定自己專屬的交易策略，需要花費(fèi)大量時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)。不僅如此，你還需要粗略會(huì)些編程技能，至少要會(huì)MATLAB，R語(yǔ)言或者Python其中一種語(yǔ)言。然而，隨著策略交易頻率的增加，技術(shù)方面相關(guān)性更強(qiáng)了，因此熟悉C語(yǔ)言或C++就更為重要。

量化交易系統(tǒng)由四個(gè)主要部分組成：

策略識(shí)別-尋找策略，利用優(yōu)勢(shì)以及決定交易頻率

策略回測(cè)-獲取數(shù)據(jù)，分析策略性能以及消除偏差

執(zhí)行系統(tǒng)-與經(jīng)紀(jì)(開(kāi)戶)公司對(duì)接，自動(dòng)化交易以及最小化交易成本。

風(fēng)險(xiǎn)管理-較優(yōu)資本配置，“押注規(guī)模”/凱利公式以及交易心理。

我們先來(lái)看看如何確定交易策略。

策略識(shí)別

所有的量化交易過(guò)程都是在研究初期就開(kāi)始了的。這個(gè)研究過(guò)程包括尋找策略，看看這個(gè)策略是否與你正在運(yùn)行的其他策略組合相融，獲取測(cè)試策略所需的所有數(shù)據(jù)，并試圖優(yōu)化策略以獲得更高的回報(bào)和/或更低的風(fēng)險(xiǎn)。如果你是以“散戶”的身份運(yùn)行交易策略，還需要考慮自己的資金要求，以及每項(xiàng)交易成本是如何影響策略的。

與人們普遍認(rèn)為的相反，通過(guò)各種公開(kāi)渠道尋找可盈利的策略是非常簡(jiǎn)單的。學(xué)術(shù)界會(huì)定期發(fā)表理論交易結(jié)果(盡管大部分是交易成本總額)，量化金融的博客通常會(huì)詳述其使用的策略，行業(yè)期刊也會(huì)概述基金采用的部分策略。

你可能會(huì)問(wèn)，為什么個(gè)人和企業(yè)都這么熱衷于討論自己的盈利策略呢，尤其是知道其他人都想來(lái)“分一杯羹”的情況下，可能這個(gè)策略長(zhǎng)期來(lái)看就未必還能盈利了。原因在于，他們其實(shí)不會(huì)討論他們使用的確切的參數(shù)設(shè)置和微調(diào)方法。這些優(yōu)化手段是將相對(duì)平庸的策略轉(zhuǎn)為獲取高額收益的關(guān)鍵。實(shí)際上，創(chuàng)建自己獨(dú)特策略的較佳方法之一，就是找到相似的方法，然后自己進(jìn)行調(diào)優(yōu)。

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很多你接觸到的策略通常都是劃分到均值回歸和趨勢(shì)追蹤/動(dòng)量這兩類里的。均值回歸策略是一種希望利用“價(jià)格序列”(如兩個(gè)相關(guān)資產(chǎn)之間的價(jià)差)上的長(zhǎng)期均值的存在以及圍繞該均值的短期波動(dòng)終會(huì)回歸的策略。動(dòng)量策略試圖利用投資者心理和大型基金結(jié)構(gòu)，搭上市場(chǎng)趨勢(shì)的順風(fēng)車，這種順風(fēng)車可以在一個(gè)方向聚集動(dòng)量，并跟隨趨勢(shì)，直到趨勢(shì)逆轉(zhuǎn)。

定量交易的另一個(gè)非常重要的方面是交易策略的頻率。低頻交易(LFT)通常指持有資產(chǎn)超過(guò)一個(gè)交易日的策略。

相對(duì)應(yīng)的是高頻交易(HFT)，通常指持有資產(chǎn)不超過(guò)一個(gè)交易日的策略。超高頻交易(UHFT)指的是以秒和毫秒為單位進(jìn)行資產(chǎn)交易的策略。作為散戶，高頻交易和超高頻交易當(dāng)然也有可能，但只在對(duì)交易的“技術(shù)棧”和訂單動(dòng)態(tài)有詳細(xì)了解的情況下才可實(shí)現(xiàn)。因此在這篇介紹性文章中不會(huì)過(guò)多涉及。

一旦確定了某個(gè)或某套策略組合，就需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)其盈利能力進(jìn)行測(cè)試，這就屬于回測(cè)的范疇了。

策略回測(cè)

回測(cè)的目的是提供證據(jù)，以證明通過(guò)上述過(guò)程確定的策略在應(yīng)用于歷史數(shù)據(jù)和樣本外數(shù)據(jù)時(shí)是能獲得收益的。這就為該策略在“現(xiàn)實(shí)世界”中的表現(xiàn)設(shè)定了預(yù)期。然而，由于種種原因，回測(cè)并不能完全保證策略的成功。這或許是量化交易中最為微妙的領(lǐng)域了，因?yàn)檫@其中有許多的偏差，需要經(jīng)過(guò)深思熟慮盡量消除偏差。

我們會(huì)討論一些常見(jiàn)的偏差類型，比如前瞻性偏差，幸存者偏差和優(yōu)化偏差(也稱“數(shù)據(jù)透視”偏差)?；販y(cè)中的其他重要領(lǐng)域還包括歷史數(shù)據(jù)的可用性和清洗程度，考慮實(shí)際的交易成本和選擇一個(gè)穩(wěn)定的回測(cè)平臺(tái)。我們將在后面的執(zhí)行系統(tǒng)部分討論交易成本。

一旦確定了一項(xiàng)策略，就應(yīng)該獲取歷史數(shù)據(jù)用于測(cè)試，或更進(jìn)一次用于改進(jìn)策略。在所有種類的投資中都擁有大量的數(shù)據(jù)供應(yīng)商。它們的售價(jià)會(huì)因數(shù)據(jù)質(zhì)量、深度和實(shí)效性而有所區(qū)別。開(kāi)始量化交易，最傳統(tǒng)的開(kāi)始手段(至少是散戶開(kāi)始的手段)是使用雅虎今日的免費(fèi)數(shù)據(jù)集。在此我不會(huì)過(guò)多講述這些供應(yīng)商，而是集中于討論處理歷史數(shù)據(jù)集時(shí)可能會(huì)遇到的一般問(wèn)題。

對(duì)歷史數(shù)據(jù)的主要關(guān)注點(diǎn)在于準(zhǔn)確性/清洗程度，幸存者偏差和企業(yè)行動(dòng)(如股息和股票分割)的調(diào)整：

準(zhǔn)確度和數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量掛鉤，即它是否包含錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。有時(shí)，錯(cuò)誤很容易被識(shí)別，比如使用窄帶濾波器(spike filter)，在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中挑出錯(cuò)誤的“高峰”并予以糾正。而有的時(shí)候又會(huì)很難發(fā)現(xiàn)。這時(shí)我們通常需要有兩個(gè)或以上的供應(yīng)商，來(lái)檢驗(yàn)雙方的數(shù)據(jù)。

幸存者偏差通常是免費(fèi)或廉價(jià)數(shù)據(jù)集的一種“特征”。數(shù)據(jù)集具有幸存者偏差意味著它不包含不再進(jìn)行交易的資產(chǎn)。就股票而言，指的就是那些退市或破產(chǎn)的股票。這一偏差意味著，在這樣的數(shù)據(jù)集中，任何股票策略都會(huì)比在“現(xiàn)實(shí)世界”中表現(xiàn)更佳，因?yàn)闅v史的“贏家”已經(jīng)被預(yù)先挑選出來(lái)了。

企業(yè)行動(dòng)包括企業(yè)進(jìn)行的“后手”活動(dòng)，這些活動(dòng)通常會(huì)導(dǎo)致原始價(jià)格的階躍函數(shù)變化，不應(yīng)被包含在價(jià)格回報(bào)的計(jì)算中。股息和股票分割的調(diào)整是這類變化的罪魁禍?zhǔn)?。在每一個(gè)這類動(dòng)作中都需要進(jìn)行一次反向調(diào)整。我們必須非常小心，不要將股票分割和真正的回報(bào)調(diào)整混為一談。很多交易員都被這類企業(yè)行動(dòng)坑了一把。

為了執(zhí)行回測(cè)程序，我們得使用軟件平臺(tái)。你可以使用專用的回測(cè)軟件，如Tradestation，或是數(shù)字平臺(tái)，如Excel或MATLAB，或者使用編程語(yǔ)言如Python或C++進(jìn)行自定義實(shí)現(xiàn)。

我不會(huì)Tradestation類似的軟件或是Excel和MATLAB這類工具做過(guò)多研究，因?yàn)槲蚁嘈趴梢源罱ㄒ粋€(gè)完整的自用技術(shù)棧，原因如下：這樣做的一個(gè)好處是，哪怕是使用最先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)策略，都可以緊密地集成化回測(cè)軟件和執(zhí)行系統(tǒng)。特別是對(duì)于高頻交易策略而言，使用自定義實(shí)現(xiàn)是至關(guān)緊要的。

回測(cè)系統(tǒng)時(shí)，必須能量化其性能表現(xiàn)。量化策略的“工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)”指標(biāo)是最大回撤率和夏普率。最大回撤率是指賬戶權(quán)益曲線在特定時(shí)間段內(nèi)(通常是每年)的最大峰谷跌幅，通常以百分比的形式出現(xiàn)。

由于許多統(tǒng)計(jì)因素的影響，低頻交易策略的最大回撤率通常會(huì)比高頻交易策略高。歷史回測(cè)會(huì)找出過(guò)去的最大回撤率，對(duì)未來(lái)的最大回撤率會(huì)有很大指導(dǎo)作用。第二個(gè)衡量指標(biāo)是夏普率，定義是超額回報(bào)的平均值除以這些超額回報(bào)的標(biāo)準(zhǔn)差。

在這里，超額回報(bào)指的是戰(zhàn)略回報(bào)高于預(yù)設(shè)基準(zhǔn)，比如標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)或是三個(gè)月的短期國(guó)庫(kù)券。請(qǐng)注意，年化回報(bào)通常不是衡量的指標(biāo)，因?yàn)榕c夏普率不同，它沒(méi)有考慮策略的波動(dòng)性。

一旦策略通過(guò)回測(cè)并被認(rèn)為是基本沒(méi)有偏差，還有了好的夏普率和最低限度的回撤率，是時(shí)候建立一個(gè)執(zhí)行系統(tǒng)了。

執(zhí)行系統(tǒng)

執(zhí)行系統(tǒng)是指將一系列由策略生成的交易發(fā)送給經(jīng)紀(jì)去執(zhí)行的系統(tǒng)。盡管實(shí)際上交易生成可以是半自動(dòng)或全自動(dòng)的，執(zhí)行機(jī)制會(huì)是全手動(dòng)、手動(dòng)的(如“點(diǎn)擊一次”)或全自動(dòng)的。對(duì)于低頻交易策略，手動(dòng)和半手動(dòng)技術(shù)是非常常見(jiàn)的。對(duì)于高頻交易策略，必須搭建一個(gè)全自動(dòng)的執(zhí)行機(jī)制，(由于策略和技術(shù)的相互依賴)，該機(jī)制通常與交易生成器緊密耦合。

搭建執(zhí)行系統(tǒng)時(shí)較優(yōu)先考慮的是與經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)的對(duì)接，最小化交易成本(包括傭金、時(shí)延和差價(jià))以及實(shí)時(shí)系統(tǒng)和回測(cè)系統(tǒng)性能之間的差異。

與經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)的對(duì)接實(shí)現(xiàn)方式有很多，可以和直接打給你的交易員，或是編寫一個(gè)全自動(dòng)化的高性能程序編程接口(API)。理想情況下是希望盡可能地自動(dòng)化執(zhí)行交易操作。能讓你有時(shí)間關(guān)注于進(jìn)一步的研究，并且允許你同時(shí)運(yùn)行多個(gè)策略，甚至更高頻的策略(實(shí)際上如果沒(méi)有自動(dòng)執(zhí)行，高頻交易基本上是不可能實(shí)現(xiàn)的)。

上述常用的回測(cè)軟件，如MATLAB、Excel和Tradestation，使用較低頻率和較簡(jiǎn)單的策略時(shí)表現(xiàn)尚可。然而，如果要執(zhí)行高頻交易策略的話，必須要用C++等高性能語(yǔ)言編寫搭建一個(gè)自用執(zhí)行系統(tǒng)。說(shuō)個(gè)題外話，在我以前工作的基金機(jī)構(gòu)中，我們有個(gè)10分鐘的“交易循環(huán)”，每10分鐘下載一次新的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，然后在同一時(shí)間段內(nèi)基于該信息進(jìn)行交易，使用的是優(yōu)化后的Python腳本。若是分鐘級(jí)或秒級(jí)的數(shù)據(jù)，我相信C語(yǔ)言或C++會(huì)更理想。

在更大的基金機(jī)構(gòu)中，優(yōu)化執(zhí)行往往不是量化交易員的職責(zé)。然而在小公司或是高頻交易型公司，交易員就是執(zhí)行者，因此需要更廣泛的技能組合。請(qǐng)記住，如果你想在基金機(jī)構(gòu)工作，你的編程技術(shù)和你的統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)同樣重要，甚至更重要。

另外一個(gè)在執(zhí)行層面需關(guān)注的重要問(wèn)題是如何最小化交易成本。交易成本通常由三個(gè)部分組成，傭金(或納稅)，由經(jīng)紀(jì)機(jī)構(gòu)、交易所和證監(jiān)會(huì)(或其他類似的政府監(jiān)管機(jī)構(gòu))規(guī)定收取的費(fèi)用;時(shí)延，即打算提交訂單的時(shí)間和實(shí)際提交訂單的時(shí)間差;差價(jià)，即交易證券買賣價(jià)格的差別。請(qǐng)注意，差價(jià)不是恒定的，而是取決于當(dāng)前市場(chǎng)上的流動(dòng)性(如買賣訂單是否可用)。

交易成本會(huì)區(qū)分開(kāi)擁有良好夏普率的可盈利策略和擁有較差夏普率的不可盈利策略。使用回測(cè)較難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出交易成本。根據(jù)策略的頻率，需獲得歷史的交易數(shù)據(jù)，其中包括買賣價(jià)格的勾選數(shù)據(jù)?；谶@些原因，大型基金機(jī)構(gòu)的整個(gè)量化團(tuán)隊(duì)都會(huì)致力于優(yōu)化執(zhí)行情況。

考慮這樣的場(chǎng)景：某基金機(jī)構(gòu)需要拋售大量交易(這樣做的原因有很多)。拋售如此大的份額到市場(chǎng)上，會(huì)迅速地壓低價(jià)格，從而得不到較佳執(zhí)行。因此將訂單慢慢流入市場(chǎng)的算法是存在的，盡管這樣做會(huì)導(dǎo)致基金機(jī)構(gòu)時(shí)延的風(fēng)險(xiǎn)。除此之外，還有一些針對(duì)這些必然性并利用其效率低下的其他策略。這就屬于基金結(jié)構(gòu)套利的范疇。

執(zhí)行系統(tǒng)最后一個(gè)主要問(wèn)題是關(guān)于策略性能和回測(cè)性能的差異的。產(chǎn)生差異的原因有很多。我們?cè)诳紤]回測(cè)時(shí)，已經(jīng)深入討論過(guò)前瞻性偏差和優(yōu)化偏差的問(wèn)題了。然而，有些策略在部署之前并不能很好地測(cè)試出這些偏差。這主要發(fā)生在高頻交易中。

在執(zhí)行系統(tǒng)和交易策略本身都可能存在漏洞，這些漏洞并不會(huì)在回測(cè)時(shí)出現(xiàn)，但卻會(huì)出現(xiàn)在實(shí)時(shí)交易中。在策略實(shí)施后，市場(chǎng)可能會(huì)出現(xiàn)制度變化。新的監(jiān)管環(huán)境、不斷變化的投資者情緒和宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象都可能導(dǎo)致市場(chǎng)行為的變化，從而改變你策略的盈利能力。

風(fēng)險(xiǎn)管理

量化交易的最后一塊拼圖是風(fēng)險(xiǎn)管理流程。“風(fēng)險(xiǎn)”包括了之前討論的各種偏差。還包括了技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，比如交易所的突然故障。還包括了經(jīng)紀(jì)風(fēng)險(xiǎn)，比如經(jīng)紀(jì)公司破產(chǎn)(這并非不可能，鑒于最近對(duì)曼氏金融這類情況的恐慌情緒)。

簡(jiǎn)而言之，風(fēng)險(xiǎn)涵蓋所有可能干涉交易實(shí)施的因素，來(lái)源可能有很多。很多作者用了整本書去講述量化策略的風(fēng)險(xiǎn)管理，所以在這我不會(huì)展開(kāi)講述所有可能的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源。

風(fēng)險(xiǎn)管理還包括了所謂的較優(yōu)資本配置，這是投資組合理論的分支。通過(guò)這種方式，資本被分配到一系列不同的策略以及策略中的交易上。這是個(gè)復(fù)雜的領(lǐng)域，依賴于一些高深的數(shù)學(xué)。與較優(yōu)資本配置和策略杠桿相關(guān)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)稱為凱利公式。因?yàn)檫@是一篇介紹性文章，我不會(huì)深入講述其計(jì)算方法。凱利公式對(duì)回報(bào)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)作出了一些假設(shè)，在金融市場(chǎng)上未必成立，因此交易員在對(duì)其實(shí)施上通常持保守態(tài)度。

風(fēng)險(xiǎn)管理的另一關(guān)鍵組成部分是管理個(gè)人心理狀況。在交易過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)有許多的認(rèn)知偏差。雖然在算法交易中，大家公認(rèn)這不算是大問(wèn)題，前提是讓策略獨(dú)自完成決策。

一個(gè)常見(jiàn)的認(rèn)知偏差是損失厭惡，即在處于損失狀態(tài)，由于損失的痛苦，人們通常不愿進(jìn)行斬倉(cāng)處理。同樣，還會(huì)發(fā)生由于害怕?lián)p失已經(jīng)獲得的足夠多的利潤(rùn)，從而提前取出利潤(rùn)。另外一個(gè)常見(jiàn)的認(rèn)知偏差是近期偏差。

當(dāng)交易員著眼于近期事件而非長(zhǎng)遠(yuǎn)時(shí)，這種認(rèn)知偏差就會(huì)出現(xiàn)。當(dāng)然還有另外一對(duì)經(jīng)典的情緒偏差——恐懼和貪婪。這通常會(huì)導(dǎo)致杠桿過(guò)低或過(guò)高，從而導(dǎo)致崩盤(例如賬戶權(quán)益趨于零或更糟)或減少收益。

總結(jié)

可以看出，量化交易是一個(gè)極其復(fù)雜但很有趣的量化金融領(lǐng)域。在這篇文章中，我只涉及到其皮毛，但篇幅已經(jīng)很長(zhǎng)了。有很多我只提了一兩句的內(nèi)容，都有很多對(duì)應(yīng)的書籍和論文針對(duì)該內(nèi)容詳細(xì)展開(kāi)。因此在申請(qǐng)量化交易崗位前，必須進(jìn)行大量的基礎(chǔ)性研究工作。

至少你要在統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方面有廣泛的背景，并利用如MATLAB、Python或R等編程語(yǔ)言進(jìn)行實(shí)現(xiàn)的大量實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。在更高頻的更復(fù)雜的策略中，所需技術(shù)可能還包括Linux內(nèi)核修改，C語(yǔ)言/C++，其它語(yǔ)言和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)延遲等。

如果你有興趣嘗試搭建自己的算法交易策略，我的首要提議是善于編程。我個(gè)人偏好是盡可能多地去搭建自己的數(shù)據(jù)采集器，策略回測(cè)和執(zhí)行系統(tǒng)。如果你的資金要冒險(xiǎn)投資，那么對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行過(guò)全面測(cè)試并了解其缺陷和特定問(wèn)題后，你晚上睡覺(jué)才能安眠吧?將此外包給供應(yīng)商，雖然短期內(nèi)可以節(jié)省時(shí)間，但長(zhǎng)期來(lái)看代價(jià)是昂貴的。

量化金融分析師(簡(jiǎn)稱AQF，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。

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課程適合人群：

金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進(jìn)一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用;

非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客;

金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略;

個(gè)人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實(shí)務(wù)技能，從模型開(kāi)發(fā)，回測(cè)，策略改進(jìn)，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

(點(diǎn)擊上圖了解課程詳情)

量化金融分析師AQF核心課程體系：

1、《量化投資基礎(chǔ)》

主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識(shí)，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。

2、《Python語(yǔ)言編程基礎(chǔ)》

包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語(yǔ)法、變量類型、基本函數(shù)、基本語(yǔ)句、第三方庫(kù)、金融財(cái)務(wù)實(shí)例等內(nèi)容。旨在為金融財(cái)經(jīng)人提供最需要的編程方法。

3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對(duì)交易模型、波動(dòng)擴(kuò)張模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)(隨機(jī)森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。

4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)》

旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識(shí)，包括過(guò)濾器，進(jìn)入信號(hào)，退出信號(hào)，倉(cāng)位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個(gè)人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。

5、《量化實(shí)盤交易》

旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過(guò)程中的一些問(wèn)題提供較優(yōu)解決方案。

>>>點(diǎn)擊咨詢AQF課程費(fèi)用相關(guān)問(wèn)題

掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國(guó)主要金融市場(chǎng)及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制;

2、熟知國(guó)內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點(diǎn)和內(nèi)在運(yùn)行機(jī)制;

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細(xì)節(jié)及其背后的交易哲學(xué);

4、掌握金融、編程和建模知識(shí)基礎(chǔ)，擁有量化交易實(shí)盤操作能力;

5、具備獨(dú)立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型設(shè)計(jì)的基本框架，以及風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)組合理論的實(shí)際運(yùn)用;

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實(shí)現(xiàn)餓完整量化投資決策過(guò)程;具備量化投資實(shí)戰(zhàn)交易能力。

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