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量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看,按照管理资产的规模,全球排名前四以及前六位中的五家资管机构,都是依靠计算机技术来开展投资决策,由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。 [1]  事实上,互联网的发展,使得新概念在世界范围的传播速度非常快,作为一个概念,量化投资并不算新,国内投资者早有耳闻。但是,真正的量化基金在国内还比较罕见。同时,机器学习的发展也对量化投资起了促进作用。 展开全文
量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令,以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看,按照管理资产的规模,全球排名前四以及前六位中的五家资管机构,都是依靠计算机技术来开展投资决策,由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。 [1]  事实上,互联网的发展,使得新概念在世界范围的传播速度非常快,作为一个概念,量化投资并不算新,国内投资者早有耳闻。但是,真正的量化基金在国内还比较罕见。同时,机器学习的发展也对量化投资起了促进作用。
信息
外文名
Quantitative Investment
过    程
择时、套利、交易,配置,风控
区    别
模型
中文名
量化投资
量化投资企业
米筐科技,盈宽实验室,微量网
代表人物
詹姆斯·西蒙斯
量化投资概念举例
量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型,对于量化投资中模型与人的关系,大家也比较关心。打个比方来说明这种关系,我们先看一看医生治病,中医与西医的诊疗方法不同,中医是望、闻、问、切,最后判断出的结果,很大程度上基于中医的经验,定性程度上大一些;西医就不同了,先要病人去拍片子、化验等,这些都要依托于医学仪器,最后得出结论,对症下药。医生治疗病人的疾病,投资者治疗市场的疾病,市场的疾病是什么?就是错误定价和估值,没病或病得比较轻,市场是有效或弱有效的;病得越严重,市场越无效。投资者用资金投资于低估的证券,直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。但是,定性投资和定量投资的具体做法有些差异,这些差异如同中医和西医的差异,定性投资更像中医,更多地依靠经验和感觉判断病在哪里;定量投资更像是西医,依靠模型判断,模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前,我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描,然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
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  • 量化投资

    2017-05-25 07:38:00
    量化投资 作者:刘慧媛 文章来源:部分摘录于《解读量化投资》与《量化投资—策略与投资》 量化投资在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大,得到了越来越多的投资者认可。 ...

    量化投资

    作者:刘慧媛
    文章来源:部分摘录于《解读量化投资》与《量化投资—策略与投资》

        量化投资在海外的发展已有30多年的历史,其投资业绩稳定,市场规模和份额不断扩大,得到了越来越多的投资者认可。

    量化投资过程有:择时,套利,交易,配置,风控。


     

     

    一.量化投资的投资策略: 


     

     

    量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股,量化选股,股指期货套利,商品期货套利,统计套利,算法交易,资产配置,风险控制等。

    (1)量化选股:

        量化选股就是采用数量的方法判断公司是否值得买入的行为,根据某个方法,如果该公司满足了该方法的条件,则放入股票池,如果不满足,则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种,总的来说,可以分为公司估值法。趋势法和资金发三大类。

    (2)量化择时:

    股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关,如果有效市场理论或有效市场假说成立,股票价格充分反映了所有相关的信息,价格变化服从随机游走,股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中,存在经典线性相关之外的非线性相关,从而拒绝了随机游走的假设,指出股价的波动不是完全随机游走的,它貌似随机,杂乱,但在其复杂表面的背后,却隐藏着确定性的机制,因此存在可预测成分

    3)股指期货:

           利用股指期货市场存在的不合理价格,同时参与股票期货与股票现货市场交易,或者同时进行不同期限,不同类别股票指数合约交易,以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种.股票期货套利的研究主要包括现货构建,套利定价,保证金管理,冲击成本,成分股调整等内容。

    (4)商品期货:

        商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面:

    2.由于价格的波动性,价格差价经常出现不合理。

    1.相关商品在不同地点,不同时间对应都有一个合理的价格差价。

    4.不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。

    3.不合理必然要回到合理。

    (5)统计套利:

          有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利,其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模,目标是在组合的ß值等于零的前提下实现alpha收益,我们称之为ß中性策略;另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模,我们称之为协整策略。

    (6)期权套利:

            期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约,希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样,是多种相关期权交易的组合,具体包括:水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。

    (7)算法交易:

    算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易,它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中,程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同,可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。

    (8)资产配置:

    资产配置是指资产类别选择,投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。

    量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合,极大地丰富了资产配置的内涵,形成了现代资产配置理论的基本框架。

    它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限,将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上,通过比较不同资产类的统计特征,建立数学模型,进而确定组合资产的配置目标和分配比例

    二.程序化交易策略的基本流程: 

    三.量化投资的设计理念:

    文章来源于《百度文库》 

    市场上,针对不同的投资市场,投资平台和投资标的,量化策略师按照自己的设计思想,设计了不同的量化投资模型。这些量化投资模型,一般会经过海量数据仿真测试,模拟操作等手段进行试验,并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置,实现风险最小化和收益最大化。但是潜在的风险,可能来自以下几个方面:

    1:历史数据的完整性,行情数据的完整性都可能导致模型对行情数据的不匹配。行情数据自身风格转换,也可能导致模型失效,如交易流动性,价格波动幅度,价格波动频率等。这一点是目前量化界最难克服的。

    2:模型设计中没有考虑仓位和资金配置,没有安全的风险评估和预防措施,可能导致资金、仓位和模型的不匹配,而发生爆仓现象。

    3:网络中断,硬件故障也可能对量化投资产生影响。4:同质模型产生竞争交易现象导致的风险。

    5:单一投资品种导致的不可预测风险。

    规避或减小风险的策略包括以下几点:

    (1)、保证历史数据的完整性。(2)、在线调整模型参数,在线选择模型类型。(3)、在线监测和规避风险。

    (4)、严格利用最大资金回撤设计仓位和杠杆。(5)、备份操作。(6)、不同类型量化模型组合。(7)、不同类型标的投资组合。

    四.量化投资的四大特点:

     其实,定量投资和传统的定性投资本质上是相同的,二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础,而投资经理可以通过对个股估值,成长等基本面的分析研究,建立战胜市场,产生超额收益的组合。不同的是,定性投资管理较依赖对上市公司的调研,以及基金经理个人的经验及主观的判断,而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。

    1.纪律性: 

          所有的决策都是依据模型做出的。我们有三个模型:一是大类资产配置模型、二是行业模型、三是股票模型。根据大类资产配置决定股票和债券投资比例;按照行业配置模型确定超配或低配的行业;依靠股票模型挑选股票。

    2.系统性:

    具体表现为“三多”。首先表现在多层次,包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度,定量投资的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据,就是海量数据的处理。

    3.套利思想 :

         定量投资正是在找估值洼地,通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。

    4.概率取胜:

    这表现为两个方面,一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组股票取胜,而不是一个或几个股票取胜量化投资

    五.总结:

      中国股市一直以来主要以定性投资为主要手段,但是相对于中国A股市场不一定是最有效的。以分析市场的基本面来的股市投资。对于国外成熟的资本市场非常有效,但对于中国股市由于发展历史较短,有效性偏弱,市场上被错误定价的股票性对较多,所以完全靠定性投资手段分析市场的基本面不是很有效,因为股市不是有效的反应市场的基本面,恰恰留给量化投资策略去发现市场的无效性,寻找超额收益的潜力和空间,同样量化投资可以很好的中国股市的非基本面引导规律,通过他的系统,及时,准确,分散性的优点很好的捕捉到国内市场的各种投资机会。 

    量化投资未来的发展趋势

     

    深圳清华大学研究院骆新中

     

    骆驼商业分析】“量化投资在未来股市的机会”:

     

    中国股市一直以来主要以定性投资为主要手段,但是相对于中国

    A

    市场不一定是最有效的。

    以分析市场的基本面来指导的股市投资,

    于国外成熟的资本市场非常的有效,

    但对于中国股市由于发展历史较

    短,

    有效性偏弱,

    市场上被错误定价的股票相对较多,所以完全靠定

    性投资手段分析市场的基本面不是很有效,

    因为股市不是有效的反应

    市场的基本面,

    恰恰留给量化投资策略去发现市场的无效性、

    寻找超

    额收益的潜力和空间巨大,

    同样量化投资能很好的抓住中国股市的非

    基本面引导规律,通过它的系统性、及时性、准确性、分散性的优点

    很好的捕捉到国内市场的各种投资机会。

    量化投资未来的发展趋势

     

    深圳清华大学研究院骆新中

     

    骆驼商业分析】“量化投资在未来股市的机会”:

     

    中国股市一直以来主要以定性投资为主要手段,但是相对于中国

    A

    市场不一定是最有效的。

    以分析市场的基本面来指导的股市投资,

    于国外成熟的资本市场非常的有效,

    但对于中国股市由于发展历史较

    短,

    有效性偏弱,

    市场上被错误定价的股票相对较多,所以完全靠定

    性投资手段分析市场的基本面不是很有效,

    因为股市不是有效的反应

    市场的基本面,

    恰恰留给量化投资策略去发现市场的无效性、

    寻找超

    额收益的潜力和空间巨大,

    同样量化投资能很好的抓住中国股市的非

    基本面引导规律,通过它的系统性、及时性、准确性、分散性的优点

    很好的捕捉到国内市场的各种投资机会。

     

     

     

     

     

     

     

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/zwz123456/articles/6901838.html

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    金融量化投资的课程,这个是基于python的聚宽平台编写的投资策略
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    一、了解

    为什么选择Python?

    其他选择:Excel、SAS/SPSS、R

    量化投资第三方相关模块

    NumPy:数组批量计算

    pandas:表计算与数据分析

    Matplotlib:图表绘制

    如何使用Python进行量化投资

    自己编写:NumPy+pandas+Matplotlib+……

    在线平台:聚宽、优矿、米筐、Quantopian、……

    开源框架:RQAlpha、QUANTAXIS

    1.Ipython基础功能

    Ipython:交互式的python命令行

    安装:pip install ipython

    使用:ipython

    与Python解释器的使用方法一致

    具体用法

    2.Ipython高级功能

    TAB键自动完成

    ?:内省、命名空间搜索

    !:执行系统命令

    丰富的快捷键

    3.魔术命令

    魔术命令:以%开始的命令

    %run:执行文件代码

    %paste:执行剪贴板代码

    %timeit:评估运行时间

    %pdb:自动调试

    4.IPython Notebook

    使用命令历史

    获取输入输出结果

    目录标签系统

    IPython Notebook

    In [28]: 3+2

    Out[28]: 5

    In [29]: _

    Out[29]: 5

    In [30]: __

    Out[30]: 5

    In [31]: ___

    Out[31]: 5

    5.安装jupyter

    执行命令:jupyter-notebook

    notebook 界面从上而下由四个区域组成:notebook 的名称(点击即可修改)、提供保存、导出、重载 notebook以及重启内核等选项的工具栏、快捷键Toolbar、notebook 的内容编辑区。

    File:

    New Notebook打开新笔记

    Checkpoint(记录点,类比不同版本)

    Revert to Checkpoint返回到某一个记录点

    Download as: ipynb、py、md、html、pdf

    Edit:

    包括复制、粘贴、删除、合并、移动等cell区域的操作

    View:

    Toggle Header是否显示头部信息,包括文件名和上次保存时间

    Toggle ToolBar是否显示工具栏

    Cell ToolBar

    Insert:

    Insert Cell Above上方插入一个cell区域

    Insert Cell Below 下方插入一个cell区域

    Kernel:

    Restart和Reconnect相关

    Change Kernel:换Python环境

    Help:一些教程链接

    二、Ipython快捷键

    三、魔法命令

    四、Ipython调试器命令

    展开全文
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    原标题:新人如何学习量化投资

    目前,随着国内量化投资产业的发展,股票量化投资以其资金容量大,客户群体庞大,市场有效性弱,政策市等特点,一直是量化投资领域的重点与难点。 股票量化分为量化选股和交易择时, 前者解决买什么股票,后者解决何时进出的问题, 本课程介绍利用python丰富的量化分析库,在浩瀚的金融数据中利用量化分析的方法寻找ALPHA。期货的话,中国就只有 50个左右的品种,而且有自动化交易接口,没有庄家,没有内幕。单一品种,人一多,就有了规律。

    下图是spss modeler 做的, M0 豆粕,未来10天的变化,预计未来10天(2017-9-4 之后10天)会有 涨 50块钱。也做过很多股票模型,训练集合 测试集合都很好,不过就是验证集非常差。

    bc759dd82eafd92697431351da1bdfbe.png

    说说新人如何学习量化:

    首先你有很多的业余时间,本科以上学历,最好理工科

    需要学的数学理论,《统计学》、《概率论与数理统计》、《微积分》、《线性代数》 这几本书,大学都应该学习过。

    需要会基本的股票买卖,期货买卖,看过基本相关的入门知识,理论比较丰富

    如果做量化,应该不是 巴菲特那套价值投资,而是另外一个理论方向 量化投资,所以他的书,就不需要去过多研究了

    学习python,比如爬虫,编程

    学习数据库,先学习MySQL,最好再学习下 mongdb

    学习机器学习相关理论知识,《机器学习》、《神经网络》

    学习的主要战场在 Python,说说需要学习的东西:

    编程部分:基础编程,面向对象,爬虫

    数据分析:numpy,pandas,matplotlib,

    界面开发:如果你要开发产品,那就需要学习下

    机器学习:sklearn,keras(或者难度更大的 tensorflow)

    特征计算:Ta-lib,你可以计算 macd,obv,rsi ,cci等,简直好用

    实盘接口:vn.py 这个 包,可以获得期货数据,可以实盘交易

    如果你是资金量不是大到 操作不过来,可以不用程序化交易。有简便方法,可以通过 python 爬数据,爬了以后 通过 spss modeler 来做 数据清洗 和建模评估,通过手动交易就行了。

    我在 去年,做过一套spss modeler 的课程,蓝色框起来的部分做金融的话不需要看。如果需要的,加我微信 mimitab 发给你,百度云下载(非免费)。

    0cb28a263e813f4397e7cead6d932065.png

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  • 为量化小白提供俯瞰的视角观察量化投资,了解量化投资的几种投资策略流派,了解量化投资的方法。属于科普类小文。
  • 课程介绍 课程内容的设置或者教学目标 课程特色: 1. 项目化教学。每位同学在课程结束时,都能有自己的策略。... 多个A股量化投资策略实证,分享 策略、回测、数据可视化、实盘接口等解决方案及代码
  • 量化投资书籍.txt

    2019-06-21 23:53:53
    最新量化投资的数据,由潜入深,帮助掌握量化投资的核心
  • 量化投资讲义.pdf

    2019-08-28 16:14:00
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  • 邢不行Python量化实操 - 数字货币量化投资入门零基础也能学无需编程基础小白从零上手,大量实战案例作为配套作业量化投资从字面上来理解是可量化的投资,也称定量投资,我们可以从量化投资起源感受一下:我们为什么...

    邢不行Python量化实操 - 数字货币量化投资入门

    零基础也能学

    无需编程基础小白从零上手,大量实战案例作为配套作业

    量化投资从字面上来理解是可量化的投资,也称定量投资,我们可以从量化投资起源感受一下:

    我们为什么要做量化交易

    什么是量化交易?

    量化交易就是用先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从过去众多的数据中选择能带来收益的,可能性比较大的事件以制定策略,减少投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

    简单的说,量化就是结合数学方法、计算机技术以及金融知识,选择收益的可能性最大最好的股票、期货、数字货币等产品,制定投资决策。

    从全球市场的参与主体来看,按照管理资产的规模,全球排名前四以及前六位中的五家资管机构,都是依靠计算机技术来开展投资决策,由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。

    币圈是否适合量化交易?

    首先数字货币交易具备以下特点,使得量化交易与数字货币交易的契合度非常高。 ①无涨跌停限制;7*24*365不间断交易;②门槛极低,几美金也可以下单,用户都可以申请交易所API;③不限制交易次数,手续费低;④.市场繁荣,期货现货市场都很活跃;⑤数字货币交易平台众多,交易量较大,具有一定的资金承载量,对于量化投资而言有着更多的套利操作机会。以上都复合金融交易市场及衍生品的特点。所以币圈非常适合进行量化交易。

    量化交易的优势?

    纪律性:机器交易无情绪,严格按照按照策略执行。

    系统性:多层次、多角度、多数据

    套利思想:金融市场都存在套利的机会,套利都是无风险的。

    概率取胜:根据比较成熟的策略和大数据分析来进行交易。

    为什么我们韭菜需要做量化交易

    不知道市场走向,总是凭感觉?

    管不住手,要去追涨杀跌?

    空仓时,USDT还会被收割;

    一入场,币价就跌,一出场,币价就涨……

    交易所赚手续费,庄家们割韭菜,做合格韭菜不容易,那我们韭菜该怎么生存?

    适用人群:

    对量化投资、数字货币感兴趣的同学

    邢不行简介:

    经管之家论坛(原人大经济论坛)量化投资版块版主,著有热门系列教程《量化小讲堂》。

    全额奖学金毕业于香港科技大学,多年量化投资经验,实战经验丰富!

    2017年6月进入币圈后投入较多精力。搬砖、套利、选币、多空择时等,各种交易都参与。

    邢不行是在2017年6月进入币圈,他将之前在股票市场近十年的量化投资经验应用于此。他在量化界可谓是声名远播,五个学量化的人里,有四个都会推荐他。他硕士毕业于香港科技大学,并获得全额经学金。此外,他还是经管之家论坛(原人大经济论坛)量化投资板块版主,著有热门系列教程《量化小课堂》,有近10年的交易经验,也有多年授课经验。

    其实,邢不行的量化投资经验可以追溯到在南京大学就读期间,在那时他便开始借鉴巴菲特的投资理论,分析上市公司财报。而后,他在阅读书籍中看到有效的炒股方法,就用过往数据进行测试。那时,他还不知道这就是量化投资。

    在数据越发繁杂的时候,邢不行开始学习编程。第一套选股的策略编程就已告捷,首次尝试实盘交易时,他在当天买入,次日便涨了。

    放眼十余年的经验,邢不行也攒下了一个教训。在2015年,股票市场曾有过一波牛市,在牛市快到顶点时,其实已经稍微有些下滑。当时系统发出要平仓卖出的信号。“我整个人已经陷入了一个思路,认为这个市场不会跌,只会继续涨。因此,在程序快要下单平仓之时,他却主动关闭了程序,导致了不少损失。

    “操作过程中并不提倡手动干预。”邢不行更加坚信量化投资是有一套客观的操作规律的。除此之外,邢不行还提及量化投资的另一特点,即通过历史数据回测这套规律的可行性。

    从量化交易到课程输出,始于人大经济论坛的帖子。2017年,邢不行在人大经济论坛发帖分享多年累积的量化投资经验。期间,不少网友通过微信向邢不行请教问题,也有网友提出需求:“要不要完整地讲一讲量化投资?”

    从20个人的课程尝试起,邢不行开始讲授量化投资课程。得益于自己多年实盘经验的积累,课程得到了很多学员的好评。一位小白学员表示学到熟练使用编程,只花了2个月时间,并能将之运用到日常工作中。还有一位设计师零编程基础,却在一个多月后,开始开发自己的交易系统,实盘来赚取收益。邢老师在量化交易方面的积累不言而喻。

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  • 问道量化投资

    2015-02-22 11:47:10
    用matlab来做量化投资,很有用的书籍
  • CIQ 量化投资

    2014-06-21 11:34:52
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空空如也

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