既然说到用数学模型,那数学和统计学的知识是必不可少的。由于国内金融市场尚不完备,一些衍生品交易受到限制,所以相较国外市场,能用到的数学/统计学知识也要少一些。对于非理工背景的投资者,需要补充基础的高等数学,线性代数,概率论,统计学,最优化理论等等学科的知识,这些内容可以在高校教科书中找到。对于一些新兴的利用机器学习的交易策略,还需要了解一些数据挖掘的知识。但既然是入门,这部分自然不是必要的。
另外,计量经济学的应用尤其广泛。进行策略研究时经常要面对大量的时间序列、面板数据。虽然在实践过程中更加注重策略结果,只要能赚钱的策略就是好策略,但在严谨的计量理论的支持下,回归结果更准确,能更好的刻画数据背后的关系,故往往更容易得到与预期相近的结果。其中,时间序列回归与截面、面板回归的逻辑与假设均有较大区别,且广泛用于刻画及预测金融资产的收益,波动。计量经济学的书籍推荐伍德里奇的《计量经济学导论:现代观点》;时间序列推荐布鲁克斯的《金融计量经济学导论》。
想学量化交易?做好这五点准备 /main/viewthread.php?tid=346169
很好入门,多学多看。
学习量化交易,一定要理解它的风险性从何而来。
首先是一二级市场“级差”风险,其次是交易员操作风险,最后是系统软件的风险。
第二种风险是交易员操作失误。这同时也牵扯到第三种风险,系统软件风险,每个交易员在系统中都有相应的交易权限,包括数量、金额。
有个业内资深人士带路会事半功倍,尤其对金融爱好者而言,一些理解上的细微偏差,都可能导致整体概念上的错误认识。
比如我就是通过资深人士带着入门的。除了学习量化收益,还学了很多投资理财方面的知识,有各种理财偏好,每个群体对应了不同的投资类型……推敲过后,我选择了无界财富,因为他们风控模式可以看出,比如国有金融机构风控、银行存管这些,比较稳健的方式。
所以说,他不仅是学我习量化交易的前辈,还是我理财的入门引导人,他多次提醒我们不要盲目跟风,以自己的风险承担能力来选择。如果偏好稳健的方式,同样可以选择无界财富这类稳健平台作为入门。
首先,对于这个行业要有所了解,当然必备的K线知识是绝对不能少的里面的内容能很形象的讲述K线形态的特性,在不同的市场情况以及技术面基本面情况下,K线的基本形态以及组合形态都能给与不同程度提示。
然后,结合K线基础通过一些实例来具体将该技术进行应用,这样在后面实际的操作实战中则会有很好的作用,当然我刚才说的情况是在具体实战应用中的,结合该书会有事半功倍的效果。
第三,在以上有基础有实例的情况下大概学习3-6个月逐渐的适应该应用机制,那么后期做单则会更为稳重,注重理论与实践结合的效果。
第四,在形成自己的投资风格与投资理论前应该有相应的专业语言来进行支持,这样计划有助于给和相关理论工具给具体投资以相应准确的指导。
第五,当做这个大约有9个月时,通过相应的书籍形成自己的投资风格与投资理论,后期会逐步职业化与专业化,当然这是我个人的看法,这个过程中有相应的具体的工具理论与知识。
由于国内金融市场尚不完备,一些衍生品交易受到限制,所以相较国外市场,能用到的数学/统计学知识也要少一些。对于非理工背景的投资者,需要补充基础的高等数学,线性代数,概率论,统计学,最优化理论等等学科的知识,这些内容可以在高校教科书中找到。对于一些新兴的利用机器学习的交易策略,还需要了解一些数据挖掘的知识。但既然是入门,这部分自然不是必要的。
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心态、内功非常重要,最重要的是工具和策略原学福慧投资法(又名原学道行投资法)原学博大精深,原学不仅是出世的学问,也是入世的学问!原学不仅研究“道”,也研bai究“术”!不仅研究“体”,也研究“用”。
原学是“体”与“用”结合最好的世间学问!du原学无用无不用!原学用于投资,独创原学福慧投资法(原学道行投资法),就是“体”与“用”充分结合的最好例证!俗话说:“zhi小隐隐于野,大隐隐于市”。我们原学还要加一句:“超隐隐于投资”!投资市场(股票、期货、期权等)存于世间几百年时间,不乏很多有效的方法,但是成功者却寥寥无几,乏善可陈。
其根本原因不在于投资方法的是dao否有效,而在于投资者的“心”!在于投资者在投资过程中如何有效地控制住“本我”,做到投资过程中不起心不动念!这比学习证券投资方法要难上千倍!原学福慧投资法(原学道行投资法)不仅教大家最有效的证券投资“术”,还要花更多的时间教大家证券投资“道”,教大家“内投资禅”,提高投资者的道行,在物欲横流的投资中禅定,在禅定中投资!容保证投资者在投资赚钱的过程中还能“明心见性”!最终还能将投资利润回馈社会,兼济天下,天下为公。
计算机、数学、金融, 这三种知识 是必须的,其中计算机主要的是编程技术,数学涵盖的比较多,有统计、数学建模等,金融方面需要有最基础的金融知识(证券交易方面)。
再者就是找一个好的量化平台了,以前的都是程序员,也是宽客,自己写代码,写软件编写平台,接入交易所进行量化交易,但是这样需要有比较高的编程技术。由于底层协议比较复杂,往往很费力费时。
不过现在有了很多 客户端的软件,网络的平台比如 BotVS 量化平台,这些都把底层很好的封装,有统一的操作接口,量化学习者只用把精力放在 量化策略、模型、数据分析上了。大概就是这样。
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