零基礎(chǔ)接觸量化交易,需要從三方面來(lái)建立知識(shí)背景
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金融基礎(chǔ)
基礎(chǔ)的金融知識(shí)是理解投資原理以及量化交易如何盈利的核心,金融考試CFA/FRM/AQF都是金融行業(yè)中比較知名的資格考試。例如跟隨CFA一級(jí)或者AQF的學(xué)習(xí)大綱就能夠梳理一套較為全面基本的金融知識(shí)概覽。其中財(cái)報(bào)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)量、公司金融、投資組合、權(quán)益、衍生品這幾部分知識(shí)與量化交易的相關(guān)性比較強(qiáng)。
而針對(duì)量化金融的不同品類(lèi),可以針對(duì)性地學(xué)習(xí)證券知識(shí),通過(guò)相關(guān)金融考試之后,上手實(shí)操一些模擬股票、期貨交易。學(xué)習(xí)交易中的K線(xiàn)圖等技術(shù)指標(biāo)。
數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)
基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)量、概率論。對(duì)于入門(mén)新手來(lái)說(shuō),均值、風(fēng)險(xiǎn)、回歸、概率分布這些概念和理論的學(xué)習(xí)必不可少。如果你不知道方差是什么,不知道正態(tài)分布是什么,那么就需要在數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)這一方面進(jìn)行入門(mén)學(xué)習(xí)。
編程
至少掌握一門(mén)成熟的編程語(yǔ)言,也是入門(mén)量化的基礎(chǔ)。例如Java、Python、C++、Matlab等。在量化交易中,Python語(yǔ)言在中低頻交易中更為常見(jiàn),而高頻毫秒級(jí)交易則需要C++等語(yǔ)言來(lái)實(shí)現(xiàn)。
以 Python 為例,為了實(shí)現(xiàn)量化交易三大模塊的操作,除去 Python 的基礎(chǔ)語(yǔ)法學(xué)習(xí),在數(shù)據(jù)方面,還需要學(xué)習(xí)Pandas、Numpy、tushare以及一些爬蟲(chóng)庫(kù)等;在策略分析和執(zhí)行方面,也需要掌握Backtrader、VNPY、TA-lib、Pandas、matplotlib等基礎(chǔ)工具。
量化交易與人為主觀交易主要有以下幾方面的不同:
1. 理性與非理性:
人難以做到完全的理性,在做決策時(shí)通常會(huì)受到情緒、環(huán)境多方面的影響,有可能一件突發(fā)新聞,身邊的人隨口一提,就會(huì)影響判斷。而量化交易中,計(jì)算機(jī)會(huì)純客觀地執(zhí)行既定的策略。
2. 交易效率:
程序執(zhí)行的一瞬間和人為操作的幾十秒,突發(fā)事件來(lái)臨的時(shí)候,手速到底是拼不過(guò)計(jì)算機(jī)。
3. 信息廣度與深度:
量化金融交易策略通?;诤A康?、多維度數(shù)據(jù),而人為主觀的信息是碎片化的,可能是今天聽(tīng)朋友說(shuō)起這只股票不錯(cuò),可能是觀察了一段時(shí)間K線(xiàn)圖,甚至可能只是看了一篇新聞。當(dāng)然這也帶來(lái)了兩者在風(fēng)險(xiǎn)控制上的差別,傳統(tǒng)交易失控的可能性高。
4. 盯盤(pán)vs自由:
人為手動(dòng)的傳統(tǒng)交易需要長(zhǎng)時(shí)間專(zhuān)注盯盤(pán),也總有些不得不離開(kāi)電腦的時(shí)刻,而量化交易,則是只要有電,就能不知疲倦地自動(dòng)運(yùn)行。
以上就是【金融考試 | 零基礎(chǔ)怎么學(xué)習(xí)量化金融?】的全部解答,區(qū)別于普通投資按照過(guò)往經(jīng)驗(yàn)以及個(gè)人分析進(jìn)行投資判斷,量化金融交易重要的過(guò)程是將龐大的歷史數(shù)據(jù),包含歷史行情數(shù)據(jù)、基本面信息、新聞事件,輸入搭建好的量化策略模型進(jìn)行分析,并完成策略自動(dòng)化執(zhí)行,大家如果想學(xué)習(xí)相關(guān)內(nèi)容,歡迎來(lái)咨詢(xún)金程網(wǎng)校AQF基礎(chǔ)班。
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