做量化只會閉門造車是不行的，想要真的了解量化，不僅要在這個行業(yè)深耕，還要多和行業(yè)內(nèi)的大佬交流。不過對于0基礎(chǔ)入行金融量化的同學來說，常見的量化名詞要掌握，今天金程網(wǎng)校就給大家整理了一些常見的量化名詞及注解，初學量化的可以收藏好，隨時拿來用。

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1、選股：選出好的股票。

2、擇時：確定交易買賣時機。

3、倉位管理：在整個金融量化投資交易過程中，對持倉比率的管理。

4、止盈：也稱停利、止賺，即在目標價位掛單出貨。

5、止損：在能夠承受的風險損失價位掛單出貨。

6、凱利法則：用來決定每次下單手數(shù)的一種技術(shù)，屬于資金管理。

7、風險平價理論：通過調(diào)整各類資產(chǎn)的權(quán)重以實現(xiàn)組合中各類資產(chǎn)的風險貢獻基本均衡。

8、行業(yè)中性：構(gòu)建投資組合，使得組合在各個行業(yè)上的暴露程度與基準指數(shù) 在各個行業(yè)上的暴露相等。

9、風格中性：構(gòu)建投資組合，使得組合在各個風格因子上的暴露程度與基準指數(shù)在各個因子上的暴露相等。

10、CAPM模型：資本資產(chǎn)定價模型，研究的重點在于探求風險資產(chǎn)收益與風險的數(shù)量關(guān)系：即為了補償某一特定程度的風險，投資者應(yīng)該獲得多少的報酬率。

11、Black-Scholes期權(quán)定價模型：由布萊克與斯科爾斯在20世紀70年代提出，為期權(quán)定價提供了理論基礎(chǔ)。

12、MM理論：該理論由莫迪格利安尼（Modigliani）和默頓·米勒（Miller）提出。核心思想：公司價值與公司資本結(jié)構(gòu)無關(guān)。

13、動量：認為股票價格走勢強者越強、弱者越弱。

14、反轉(zhuǎn)：股價朝原來趨勢的相反方向移動分為向上反轉(zhuǎn)和向下反轉(zhuǎn)，股價由多頭行情轉(zhuǎn)為空頭行情，或由空頭行情轉(zhuǎn)為多頭行情。

15、參數(shù)調(diào)優(yōu)：對策略中含有的參數(shù)進行優(yōu)化。

16、過度擬合：模型對歷史數(shù)據(jù)擬合地較好，但是實際預測準確性低，泛化能力不強。

17、未來函數(shù)：在當下的時間點運用了未來的信息。

18、幸存者偏差：另譯為“生存者偏差”、“存活者偏差”、“沉默的數(shù)據(jù)”等等，是指只能看到經(jīng)過某種篩選而產(chǎn)生的結(jié)果，而沒有意識到篩選的過程，因此忽略了被篩選掉的關(guān)鍵信息。

19、偷價漏價：它也是一個常見的量化名詞，偷價是指以一個不切實際的價格去進行成交，往往會高估策略的收益。

20、夏普比率：表明量化投資組合每承受一單位總風險，會產(chǎn)生多少的超額報酬。它是市場上最常見的衡量比率：若為正值，代表基金報酬率高過波動風險；若為負值，代表基金操作風險大過于報酬率。

21、最大回撤：在選定周期內(nèi)任一歷史時點往后推，產(chǎn)品凈值走到最低點時的收益率回撤幅度的最大值。最大回撤用來描述買入產(chǎn)品后可能出現(xiàn)的最糟糕的情況。

18、年化收益：將收益折算為以年為單位的收益率。

19、數(shù)據(jù)挖掘：從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。

20、機器學習：從歷史數(shù)據(jù)中發(fā)掘規(guī)律，并對未來數(shù)據(jù)進行預測的學習算法，屬于人工智能一個子領(lǐng)域。

21、深度學習：深度學習是機器學習的一個子集，包含多層感知器就是一種深度學習結(jié)構(gòu)。

以上就是【0基礎(chǔ)入行金融量化，常見的量化名詞要掌握！】的全部解答， 暫時就先盤點到這里，大家如果還有其他的意見，可以私信金程網(wǎng)校補充，另外給大家準備了一些量化學習的資料，大家可以點擊下方鏈接免費領(lǐng)取。

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