量化投資在最近的40年之所以取得如此巨大的發(fā)展，得益于其不同于傳統(tǒng)定性投資的理念和處理方法，量化投資相比傳統(tǒng)投資方法的優(yōu)勢主要表現(xiàn)在以下幾個方面：
(一)科學(xué)驗(yàn)證
與傳統(tǒng)定性投資相比，定量投資更加強(qiáng)調(diào)對投資思想的科學(xué)驗(yàn)證。例如，一些投資者認(rèn)為管理質(zhì)量好、產(chǎn)品質(zhì)量高的公司的股票更有可能帶來長期回報(bào)。而另一些投資者卻認(rèn)為在中國這樣的新興市場，利用市場情緒和技術(shù)分析更能取得高市場回報(bào)。兩種投資者都分別給出一些成功的案例來支持自己的投資邏輯。
那么，這兩個投資理念哪個更有效呢?量化投資方法會基于歷史數(shù)據(jù)對這兩種投資思想進(jìn)行驗(yàn)證，通過構(gòu)建兩個不同的投資模型，分別反映上述兩種投資思想，以驗(yàn)證這些思想的長期有效性，而不僅僅在某一時期某種市場甚至某些個別事例上正確。量化投資策略研究人員會采用長期歷史數(shù)據(jù)和大量股票進(jìn)行研究，只有在多數(shù)情況下有效的思想并通過有效性檢驗(yàn)的策略，才會在最終的投資模型中被采用。
(二)紀(jì)律性
雖然量化投資模型是由人根據(jù)不同的投資邏輯設(shè)計(jì)的，然而具體交易訂單的執(zhí)行卻完全由模型獨(dú)立執(zhí)行。通常投資者在形成自已的投資邏輯時會比較理性，但在模型的執(zhí)行階段卻不可避免地受制于人性的弱點(diǎn).表現(xiàn)出對投資不利的貪婪和恐懼。基于對量化投資模型思想的信任，量化投資會嚴(yán)格執(zhí)行模型所產(chǎn)生的交易單，僅在特殊的情況下對交易單進(jìn)行個別修改。
這種由模型確定交易的過程能幫助我們克服交易中的人性弱點(diǎn)。總之，量化投資以先進(jìn)的數(shù)學(xué)模型替代人為的主觀判斷，借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理能力具有更大的投資穩(wěn)定性，極大地減少投資者情緒的波動影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策。
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(三)妥善運(yùn)用套利的思想
量化投資正是在找估值洼地，通過全面，系統(tǒng)性的掃描捕捉錯誤定價(jià)、錯誤估值帶來的機(jī)會。傳統(tǒng)投資管理人大部分時間在分析哪家企業(yè)是偉大的企業(yè)、哪只股票是可以翻倍的股票;與定性投資經(jīng)理不同，定量基金經(jīng)理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一個品種被低估了，買入低估的，賣出高估的，在低風(fēng)險(xiǎn)下獲得顯著的收益。
(四)以大概率分散化獲勝
量化投資通過不斷地從歷史數(shù)據(jù)中挖掘擁有較大概率在未來重復(fù)的歷史規(guī)律并且加以利用。另外，量化投資策略依靠優(yōu)化配置準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)分散化投資大量的股票取勝，而不是依靠一只或幾只股票取勝，從而在有效控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下實(shí)現(xiàn)收益率的最大化。
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AQF課程內(nèi)容以學(xué)習(xí)主流交易策略為核心，提供Python語言編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)、金融知識基礎(chǔ)、量化投資策略實(shí)現(xiàn)和量化投資多平臺模擬交易五個模塊的教學(xué)。在市面課程中，本課程具備課程體系完整、課程內(nèi)容豐富、課程內(nèi)容銜接合適等優(yōu)勢。
大家也會問說學(xué)完了這量化交易培訓(xùn)，那我能有什么收益呢?
1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機(jī)制;
2、熟知國內(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)及其背后的交易理論;
4、掌握金融、編程和建模知識基礎(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“策略思想→策略編寫→策略實(shí)現(xiàn)”的完整量化投資決策過程。
除了學(xué)習(xí)收益外，量化投資學(xué)習(xí)時長大家也是很關(guān)注的地方，量化金融實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目(AQF)課程學(xué)習(xí)周期3個月，分三階段開展課程，階段課程時長為1個月。
課程內(nèi)容包括量化金融分析師AQF實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目(線上)及線上答疑，分三階段開展課程。
第一階段(1個月)：Python編程基礎(chǔ)+金融知識基礎(chǔ)
零基礎(chǔ)到入門，線上課程+線下面授。通過大量金融數(shù)據(jù)和金融案例的初步學(xué)習(xí)，了解Python編程核心基礎(chǔ)。課程內(nèi)容主要包括：Python語言環(huán)境的搭建、編程基礎(chǔ)、編程進(jìn)階(Numpy / Pandas配對交易實(shí)戰(zhàn)策略)、金融數(shù)據(jù)的獲取及相關(guān)處理、Python實(shí)戰(zhàn)金融應(yīng)用(統(tǒng)計(jì)分析、資產(chǎn)組合、風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)定價(jià))、量化交易策略(SMA經(jīng)典策略、CTA交易策略、基于爬蟲技術(shù)的事件驅(qū)動策略、大宗商品&股票市場聯(lián)動策略、基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測股市漲跌)
第二階段(1個月)：量化金融進(jìn)階課程
中級進(jìn)階課程，主要涉及基于Python的經(jīng)典量化投資策略的深入學(xué)習(xí)等。包含了最負(fù)有盛名、最前沿的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、配對交易模型、Alpha模型、機(jī)器學(xué)習(xí)各種模型等內(nèi)容。
第三階段(1個月)：量化金融高階課程
量化高階課程，課程內(nèi)容包括量化交易系統(tǒng)設(shè)計(jì)及量化實(shí)盤交易的學(xué)習(xí)。第三階段高階課程旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識，包括過濾器、進(jìn)入信號、退出信號、倉位管理等詳細(xì)內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計(jì)涵蓋個人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。量化實(shí)盤交易旨在為解決實(shí)際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解方案。
通過第三階段的學(xué)習(xí)，學(xué)員將獲得報(bào)名參與量化金融分析師AQF證書考試資格。
AQF課程設(shè)置了解下~
第一部分：前導(dǎo)及課程介紹
1.AQF核心課程
2.量化策略的Python實(shí)現(xiàn)和回測
3.整體代碼介紹
第二部分：量化投資基礎(chǔ)
1.量化投資背景及決策流程
2.量化擇時
3.動量及反轉(zhuǎn)策略
4.基金結(jié)構(gòu)套利
5.行業(yè)輪動與相對價(jià)值
6.市場中性和多因子
7.事件驅(qū)動
8.CTA_1(TD模型)
9.統(tǒng)計(jì)套利_低風(fēng)險(xiǎn)套利
10.大數(shù)據(jù)和輿情分析
11.機(jī)器學(xué)習(xí)
12.高頻交易和期權(quán)交易
13.其他策略和策略注意點(diǎn)
第三部分：Python編程知識
Python語言環(huán)境搭建：
1.Python語言環(huán)境搭建
Python編程基礎(chǔ)：
1.python數(shù)字運(yùn)算和Jupyter notebook介紹 >>>更多AQF課程有疑問的點(diǎn)我咨詢
2.字符串
3.Python運(yùn)算符
4.Tuple和List
5.字典
6.字符串格式化
7.控制結(jié)構(gòu)_1.For循環(huán)
8.函數(shù)
9.全局和局部變量
10.模塊
11.Python當(dāng)中的重要函數(shù)
第四部分：量化交易策略模塊
第五部分：面向?qū)ο蠛蛯?shí)盤交易
第六部分 實(shí)盤模擬交易
第七部分：基于優(yōu)礦的進(jìn)階學(xué)習(xí)
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