我們都知道，傳統(tǒng)的投資依靠人腦，基于知識和經(jīng)驗(yàn)來做投資決策;那么讓電腦來做投資決策的量化投資，則是依靠著數(shù)學(xué)模型，甚至是人工智能。
在很多領(lǐng)域，電腦的水平還遠(yuǎn)遠(yuǎn)比不過人腦。在投資上，電腦真的能比人腦做的更好嗎?我們先來看一組數(shù)據(jù)。
人腦投資的代表是股神巴菲特，他投資50多年，平均每年的收益率是19-20%。
量化投資的代表是數(shù)學(xué)家西蒙斯，他管理的“大獎?wù)禄?rdquo;從1988年到2015年，平均每年的收益率約為40%。同期，巴菲特的收益率是平均每年16%，代表美國股市平均水平的標(biāo)普500指數(shù)平均每年的收益率是10%。
也就是說，量化投資完勝人腦投資。
估計(jì)很多人會想，既然量化投資完勝人腦投資，那我干脆就把錢都用來買量化基金得了，干嘛還費(fèi)時費(fèi)力自己去盯盤?萬一瞎忙一通最后還不賺錢，豈不尷尬。
如果真的這么做，大概率是吃虧的。
往遠(yuǎn)了說，唐代李節(jié)在其《餞潭州疏言禪師詣太原求藏經(jīng)詩序》中，提到了“知其然而不知其所以然”。意思就是：只知道事物的表面現(xiàn)象，不知事物的本質(zhì)及其產(chǎn)生的原因。這樣做，往往是不行的。
往現(xiàn)實(shí)點(diǎn)說，不學(xué)點(diǎn)量化投資的真知識，還真就做不好量化投資。舉幾個例子：
首先，不是貼著“量化”兩個字就是量化基金。因?yàn)?，隨著量化投資的流行，很多基金和其他類型的理財(cái)產(chǎn)品為了包裝自己，不管是不是真的量化投資，不管團(tuán)隊(duì)的量化投資能力強(qiáng)不強(qiáng)，統(tǒng)統(tǒng)都說自己是量化投資。
面對成千上萬只魚龍混雜的理財(cái)產(chǎn)品，如果你不懂一些量化投資的知識，你是沒辦法分辨哪些靠譜，哪些不靠譜的。
其次，量化投資不是萬靈藥，它并不能保證你每天都能賺錢，甚至連每年賺錢都不一定能保證。
如果你不了解量化投資的知識，你一定會滿懷期望的買入，又很快失望的把它賣掉——即使你買到的量化基金其實(shí)是靠譜的。因?yàn)槟悴恢懒炕顿Y的優(yōu)勢和短板，所以很難對量化投資建立正確的預(yù)期。
再其次，人們對于量化投資的認(rèn)知和使用，都在持續(xù)的快速升級。把所有工作都交給電腦來做真的是最優(yōu)的方式嗎?
1997年IBM的深藍(lán)電腦戰(zhàn)勝了國際象棋大師卡斯帕羅夫。
隨后，卡斯帕羅夫開始探究，如何可以用人機(jī)合作的方式，同時發(fā)揮人腦和電腦的優(yōu)勢。
結(jié)果在2005年的一場國際象棋比賽中，他發(fā)現(xiàn)了一個特別有意思的結(jié)果。當(dāng)時的參賽者包括特級大師和頂尖計(jì)算機(jī)，但最后的贏家卻是兩名美國業(yè)余國際象棋愛好者以及他們同時操控的三臺計(jì)算機(jī)。
這讓卡斯帕羅夫得出結(jié)論：人機(jī)合作的方式可能比頂尖的電腦更厲害。學(xué)習(xí)一些量化投資的知識，也是我們在投資領(lǐng)域的“人機(jī)合作”實(shí)踐，可以讓我們更好的把自身優(yōu)勢和量化投資的優(yōu)勢結(jié)合起來，獲得更好的收益。
那么想要學(xué)習(xí)量化投資應(yīng)該怎么做呢?在此背景下，量化金融分析師證書應(yīng)運(yùn)而生，看看AQF量化投資課程有哪些內(nèi)容？
量化金融基礎(chǔ)知識-課程體系
本課程內(nèi)容以學(xué)習(xí)主流交易策略為核心，提供金融基礎(chǔ)知識、量化投資理論、Python編程知識、Python金融數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、量化交易策略回測五個模塊的教學(xué)。學(xué)習(xí)完成后，可以參加《量化金融基礎(chǔ)知識》水平認(rèn)證考試。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。
金融基礎(chǔ)知識：本部分重點(diǎn)介紹在進(jìn)行量化投資時需要應(yīng)用到的核心金融基礎(chǔ)知識，包含數(shù)量分析、投資組合理論、財(cái)務(wù)報表分析、權(quán)益類投資產(chǎn)品、固定收益類投資產(chǎn)品、衍生產(chǎn)品等。
量化投資理論：本部分重點(diǎn)介紹對于量化投資原理進(jìn)行全面基礎(chǔ)性介紹，幫助候選人構(gòu)建量化金融分析思維并夯實(shí)理論基礎(chǔ)。除此之外，通過常見量化交易策略模型案例，幫助候選人全面了解量化投資全流程。
Python 編程基礎(chǔ)：本部分重點(diǎn)介紹對于Python編程語言的核心語法進(jìn)行全面基礎(chǔ)性介紹，幫助候選人掌握基礎(chǔ)編程技能，對數(shù)據(jù)分析常用庫NumPy、Pandas等進(jìn)行全面深入講解，幫助候選人掌握基本Python數(shù)據(jù)分析方法。
Python 金融數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：本部分重點(diǎn)介紹Python常用數(shù)據(jù)獲取及存儲方法、常用金融數(shù)據(jù)處理方法、金融時間序列分析方法，并通過金融數(shù)據(jù)處理分析實(shí)戰(zhàn)案例，幫助候選人深入理解金融數(shù)據(jù)分析的常用方法。
量化交易回測方法：本部分重點(diǎn)介紹通過演示經(jīng)典量化交易策略的Python實(shí)現(xiàn)與回測過程，幫助候選人構(gòu)建量化交易策略的基本開發(fā)思路。并通過期權(quán)定價、最優(yōu)化投資組合等案例，幫助候選人全面了解量化金融的實(shí)操方法。
量化金融專業(yè)知識與實(shí)務(wù)-課程體系
量化金融專業(yè)知識與實(shí)務(wù)課程，是為想深入學(xué)習(xí)量化金融的各類人士打造的一款線上實(shí)訓(xùn)課程。課程內(nèi)容根據(jù)《量化金融專業(yè)知識與實(shí)務(wù)》水平認(rèn)證考試大綱編寫。課程以實(shí)務(wù)應(yīng)用為導(dǎo)向，以主流交易策略為教學(xué)核心，通過案例教學(xué)，帶領(lǐng)學(xué)員熟練掌握Python語言編程，提升策略開發(fā)能力，掌握基本人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并將其運(yùn)用于量化交易策略的開發(fā)中。
數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)：本部分重點(diǎn)介紹量化金融常用數(shù)據(jù)庫，并詳細(xì)介紹SQLite數(shù)據(jù)庫以及使用SQL語言操作數(shù)據(jù)庫的方法。幫助候選人掌握實(shí)務(wù)中使用SQL語言的方法。
量化交易策略的Python實(shí)現(xiàn)與回測：本部分在《量化金融基礎(chǔ)知識》量化交易回測方法之上，進(jìn)一步提高了對候選人量化交易策略開發(fā)與回測能力的評價標(biāo)準(zhǔn)，要求候選人能夠獨(dú)立完成特定策略開發(fā)與回測流程的編寫。
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)策略：本部分對于目前較為成熟且常用的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)策略進(jìn)行了系統(tǒng)性介紹，幫助候選人熟悉并掌握基本的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以及應(yīng)用于量化交易策略開發(fā)對方法。
量化交易實(shí)盤：本部分介紹面向?qū)ο缶幊?OOP)思想，以及使用面向?qū)ο蠓椒ù罱炕灰灼脚_的方法。詳細(xì)介紹優(yōu)礦平臺和IB平臺的實(shí)操方法，幫助候選人了解常用量化交易平臺的操作方法，構(gòu)建面向?qū)ο蟮木幊趟季S。
量化風(fēng)控實(shí)戰(zhàn)：本部分介紹銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融公司等金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行信用風(fēng)險和市場風(fēng)險建模的方法，幫助候選人了解基本風(fēng)險控制量化方法。
AQF量化投資優(yōu)勢
系統(tǒng)性
AQF證書內(nèi)容全面涵蓋了量化金融領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識，并且充分地吸收了國際量化金融的前沿和最新發(fā)展，學(xué)習(xí)模塊包括Python語言編程基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)、金融知識基礎(chǔ)和量化投資多平臺模擬交易等。
實(shí)戰(zhàn)性
AQF證書將量化投資交易的理論知識與實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)相銜接，運(yùn)用編程技術(shù)將主流量化分析思想用于實(shí)踐，旨在達(dá)成系統(tǒng)、完善的量化投資證書體系，讓學(xué)員認(rèn)識現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場景。
前瞻性
AQF證書旨在結(jié)合最主流的算法和經(jīng)典量化交易策略思想，提供前沿的科學(xué)知識服務(wù)。
以上就是【為什么學(xué)習(xí)量化?投資者，應(yīng)該學(xué)點(diǎn)量化投資知識!】的全部解答，關(guān)于考試報名時間及條件，大家如果想要詳細(xì)了解，建議咨詢專業(yè)的老師，另外還有免費(fèi)試聽課程及資料領(lǐng)取哦。
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