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如何成为一个量化交易者
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评论: |来自: 量化基地
摘要: 许多学数学和统计学的高材生都有志成为量化交易者，但现今由于高频交易、算法交易和程序化交易的出现，使得量化交易的工作职位描述变得很宽泛。量化交易领域的工作需求很大，而且他们不仅仅需要在数据分析上有突出技 ...
许多学数学和统计学的高材生都有志成为量化交易者，但现今由于高频交易、交易和程序化交易的出现，使得量化交易的工作职位描述变得很宽泛。量化交易领域的工作需求很大，而且他们不仅仅需要在数据分析上有突出技能的人，也需要对自动交易系统更了解，可以构建和执行自动交易系统的人。&本文将介绍数学和统计背景的人如何成为量化交易者，哪些专业技能和培训可以帮助你成为一个宽客，哪些工作经验可以胜任量化交易工作和相关工作。量化交易者需要具备数据分析、数据挖掘和数据研究的能力，这些能力只是很小的一部分，也必须在其它领域精通：1、针对交易的特定计算机技能数学和统计在数据分析软件和平台应用很广泛。然而，它们在量化交易的应用却受限。例如：试算表在数据分析中运用很广泛，但是在专业量化平台，如MATLAB，进行交易和研究的特定分析可能需要更多培训和亲身经验。使用一些交易软件，无论是免费试用版还是完全版，都会给你实践经验。大学通常会对这些专业应用提供资源。编程语言相似性：高级即插即用交易软件市面上有很多，他们声称可以满足量化交易很多方面的要求。但是真正很好的却很少，大多数不能符合当前量化交易的动态实际需求。成功的量化交易者需要具备独立构想并建立交易系统的能力，这个只能够通过计算机编程实现。建立这些交易系统的常用编程语言是Perl、Python、和C++，交易者至少要熟悉其中一种。数学和统计课程里可能不提供编程课程，但是那些编程课程都可以在网上的交互式课程中找到。短期专业培训课程在网上都是可以找到的。2、熟悉市场数据量化交易需要都市场数据很熟悉，这个要求高于数据和统计的范畴，而且不仅仅停留在常见的开盘价、最高价、最低价和收盘价。宽客也需要对相关公司行为的市场数据和特定产品有一个全面的了解，需要了解这些行为对交易有什么影响，这些产品不仅仅局限在股票和债券，像认股权证、衍生品、柜台交易产品等等。市场数据只是很容易在网上可以获得。不同公司行为和关联话题的影响案例学习很容易获得，这些对数学和统计背景有志于学习量化交易的人来说是很容易的一件事。包括股票交易所在内的不同权威机构都有一些专业付费课程和证书提供，这些经历在简历上都是加分项，让你成为种子选手。对常见交易策略的理解：虽然宽客需要发掘和设计自己的交易策略，但是对常用的交易策略的理解也是必须的。它提供了量化交易的基础知识，这对有资质的人来说是一个很好的开始。3、熟悉风险管理概念特定标准，如场景分析、止损机制、交易资金限制等在交易系统中用来管理风险。因为这是量化交易的一个重要部分，所以你必须熟悉这些概念。风险管理本身就是一个很大的话题，所以你可以找到很多专业课程和模型来学习。熟悉这些基本概念和这些概念如何影响他们的系统可以满足量化交易者的需求。4、选择交易特定选修课程大多数数学和统计课程提供选修。有志成为宽客的需要通过选择交易/市场特定模型来获利。5、量化交易者的心态许多人立志成为量化交易者，但并不是每一个都符合量化交易者的要求。在大型交易公司的面试中，候选者需要被认定有交易者的性情。冒险精神、接受失败的能力、抗压能力、长时间工作在面试的时候都是一些考核指标。最好做一个自我评价，事先问一下自己是否适合这个高风险高回报的工作。只有你自己才能真实的评价你是否符合这个赚钱的工作。自己做生意也是另一个选择，但是成功失败都由你自己承担。6、建立一个标准/明确的交易规划上述欠缺补上以后，试着根据你自己的观念建立一个标准，将其作为明确的量化交易规划。这可以给你很好的有数学或统计支撑的讨论点，是你在量化交易工作中更胜一筹。总结有计算机自动化的帮助，交易领域有无限机遇。一方面，它让更多的观念和思想进入这个领域；另一方面，它形成了独特的计算机见交易，也就是说量化交易者的角色仅限于建立高风险的智能交易平台。根据以上所述，你自行做一个全面的自我评价可以帮助你决定你如何从一个数学/统计的高材生进入量化交易世界。
刚表态过的朋友 ()
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零基础开始学习量化投资应该掌握哪一门软件为主？R？matlab？python？还是？
支持楼主：、
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载入中......
求大神指点
我感觉应该是PYTHON 稍微好点吧，R的话偏数据分析，python其实就是一门语言了，MATLAB的话感觉比较复杂些，光下个软件都够大的。
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李洋：量化投资大数据处理-基于MATLAB实践
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李洋《量化投资大数据处理-基于MATLAB实践》目录：MATLAB简介量化投资的概念及简介量化投资中的各类数据量化投资大数据处理MATLAB实践
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MATLAB简介
MATLAB的全称是矩阵实验室（Matrix Laboratory），是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。在金融领域，使用MATLAB可以加速产品研究，减少开发时间，提高模型的仿真速度和控制项目成本，利用MATLAB以及相关产品，可以进行分析数据，评估风险、开发并优化策略等一系列金融建模工作。
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MATLAB包括拥有数百个内部函数的主工具箱和三十几种工具箱。工具箱又可以分为功能性工具箱和学科性工具箱。功能性工具箱用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科性工具箱是专业性较强的工具箱，其中金融领域相关的工具箱主要有：
–Datafeed Toolbox：金融数据工具箱
–Econometrics Toolbox：计量经济学工具箱
–Financial Derivatives Toolbox：金融衍生品工具箱
–Fixed-Income Toolbox：固定收益工具箱
–Optimization Toolbox：优化工具箱
–Statistics Toolbox：统计工具箱
通过这些工具箱，用户可以利用MATLAB进行交易策略实现和回测、投资组合优化和分析、资产分配、金融时序分析、期权价格和敏感度分析、现金流分析、风险管理、预测和模拟、利率曲线拟合和期限结构建模、Monte Carlo模拟、基于GARCH的波动性分析
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量化投资的概念及简介
量化投资的定义：量化投资是将人们总结出的投资思想，利用统计学、数学的方法，形成数学模型，借助计算机在海量历史数据中对模型进行验证，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”模型，严格按照这些策略所构建的量化模型运算结果来指导投资。
–量化投资是一种方法论。
–量化投资通常与基本面分析相结合。
–量化投资是以定量方法进行投资的各种技术综合。
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量化投资的五大优势
–纪律性：严格执行量化投资模型投资建议。
–系统性：包括多层次的量化模型、多角度的观察及含量数据的观察等。
–及时性：及时跟踪市场变化，不断发现新的提供超额收益的交易机会。
–准确性：准确客观评价交易机会，客服主观情绪偏差，妥善运用套利的思想。
–分散化：严格控制风险，充当准确地实现分散化投资目标。
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某量化交易员(Quant Trader)的一天
8:30-8:55 晨会8:55-9:00 交易服务器检查9:00-11:30 观察市场，监控程序和持仓情况13:00-15:15 观察市场，监控程序和持仓情况15:00-16:00 盘后分析，计算盈亏，持仓检查，冲击成本统计20:55-21:00 夜盘开盘前，交易服务器检查21:00-02:30 夜盘交易时段贯穿全天：国内外研报、paper研读、新策略开发、新策略回测；定期、不定期内部会议：内部组会、头脑风暴；参加外部量化、金工会议；
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量化投资的概念及简介
传统投资VS量化投资
–相同点：本质相同，都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础。
–不同点：传统投资依赖公司调研和个人经验及主观判断；量化投资依靠数理模型实现投资理念。
传统投资名人：巴菲特、索罗斯
–沃伦.巴菲特
–平均年回报约20%；
–2008年回报率约-15%。
–BerkshireHathaway：
量化投资名人：西蒙斯、David Shaw（D.E. Shaw创始人）
–詹姆斯.西蒙斯
–平均年回报约38.5%
–2008年回报率约80%
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量化投资的应用
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量化投资中的各类数据
行情类数据（股票、期货、期权）
–日线数据大小：MB级别（全市场股票所有历史日线前复权数据.mat文件192MB）
–分钟数据大小：MB-GB级别
–Tick数据大小：GB级别（全市场股票2005至今所有tick数据.mat文件86.8GB ）
基本面类数据（股票、期货、期权）
–财务指标数据大小：GB级别（全市场股票所有财务指标数据.mat文件4.75GB ）
–三张表数据大小：GB级别（全市场股票所有三张表数据.mat文件8.27GB ）
舆情类数据（股票、期货、期权）
–GB-TB级别
–百度PC端、移动端搜索数据
–新浪微博数据
–股吧数据
–网易、和讯、东方财富等各大财经网站相关文章数据
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量化投资大数据处理MATLAB实践
面对量化投资中的大数据，MATLAB中提高效率的方法。
–parfor：parallel for
–SPMD：single program, multiple data
–Access and change variables directly in MAT-files, without loading into memory
–把你的硬盘当作一块大的ROM使用
–CUDA：Compute Unified Device Architecture
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量化投资模型的参数优化
参数寻优考虑并行计算节省时间。
–matlabpool，parfor
目标函数的选择
–常见指标：夏普比率、收益风险比、胜率、最大回撤比例、年化收益率
–自定义指标
图形展示单独用函数实现，不与原始参数寻优计算耦合
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量化投资模型的参数优化
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量化投资模型的参数优化
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12月，值得收藏25份互联网总结报告2016年11月，有这25份互联网报告就够了
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