楼主: 资料狂人
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资料狂人 在职认证  发表于 2018-10-10 09:48:29 |显示全部楼层
巴菲特之道.jpg
股神-沃伦•巴菲特
1. 要在别人贪婪的时候恐惧,而在别人恐惧的时候贪婪。

2. 如果你没有持有一种股票10年的准备,那么连10分钟都不要持有这种股票。


3. 只有退潮时,你才知道谁是在裸体游泳。


4. 拥有一只股票,期待它明天早晨就上涨是十分愚蠢的。



金融炼金术.jpg
金融大鳄-乔治•索罗斯
1. 炒作就像动物世界的森林法则,专门攻击弱者,这种做法往往能够百发百中。

2. 我生来一贫如洗,但决不能死时仍旧贫困潦倒。

3. 在股票市场上,寻求别人还没有意识到的突变。

4. 承担风险,无可指责,但同时记住千万不能孤注一掷。





大投机家.jpg
投机奇才-安德烈•科斯托兰尼
1. 价格密集盘整之后的突破,通常是值得冒险的交易机会。

2. 股票永远不会太高,高到让你不能开始买进,也永远不会太低,低到不能开始卖出。

3. 那些最有名气的上市公司的股票最容易投机过度。

4. 在长达80年的证券交易中,我至少学到一点:投机是种艺术,而不是科学。





华尔街45年.jpg

技术分析大师-威廉·江恩

1.不在成交量大增之后买进,不在成交量大减之后卖出。


2.当你一旦完全掌握角度线,你就能够解决任何问题,并决定任何股票的趋势。


3.图表能反映出一切股市或公司股民的总体心理状况。


4.不要一次性买进,傲慢就是罪过。






最富足的投资.jpg

环球旅行投资家-吉姆•罗杰斯

1. 决不赔钱,做自己熟悉的事,等到发现大好机会才投钱。

2. 当所有人都疯狂的时候,你必须保持冷静。

3. 获得成功之后往往会被胜利冲昏头脑,这种时候尤其需要平静地思考。

4. 赚钱和理想融合是最美妙的事情。







少数派报告.jpg

股市伯乐-菲利普·费舍

1.你永远也不可能做到了解自己或市场的方方面面。


2.现金流是任何公司的重要健康指标。


3.追求资本大幅成长的投资任,应淡化股利的重要性。


4.买进真正优秀的成长股时,除了考虑价格,还不能忘时机因素。






战胜华尔街.jpg

金史上的传奇-彼得·林奇

1.周期性行业的股票要在市盈率高时买进,市赢率低时卖出。


2.买进有盈利能力企业的股票,在没有极好的理由时不要抛掉。


3.不进行研究的投资,就像打扑克从不看牌一样,必然失败。


4.炒股要有自信,没有自信就会失败。








股市之神.jpg

日本股神-是川银藏

1.每日盯牢经济与股市行情的变动,必须是自己下工夫研究。


2.投资人的心境必须和乌龟一样,慢慢观察,谨慎买卖。


3.不可太过于乐观,不要以为股市会永远涨个不停,而且要以自有资金操作。


4.在我进入之前,我就知道该何时退出了。






世纪炒股赢家.jpg

美国共同基金之父-罗伊·纽伯格

1.投资的成功是建立在已有的知识和经验基础上的。


2.时机可能不能决定所有事情,但时机可以决定许多事情。


3.股票显然是所有追求长期增长的投资者的首选资产。


4.别人的鞋子不合自己的脚。









川哥的书.jpg

Python与量化投资

写作初衷:

为了更好地推动量化投资在中国的普及与发展,我们编写了《Python与量化投资:从基础到实战》一书,本书兼顾了Python语言与量化策略的编写,既可以为不懂Python语言的读者提供零基础入门,也可以为有Python基础的读者提供量化策略建模参考。

细心的读者不难发现,本书量化投资策略部分的介绍篇幅远大于Python语言的介绍篇幅,这也可看出我们出版本书的初心。






按照这本书的逻辑与脉络,王小川老师10月北京与经管之家量化投资学院合作开设

Python量化投资-从零基础到实战现场培训

作者亲临现场授课4天,带你更高效掌握Python量化投资的思想与策略实战

时间:2018年10月27-28日 和 11月3-4日 (共四天两个周末)
安排:上午9:00-12:00;下午1:30-4:30;答疑4:30-5:00
地点:北京市海淀区厂洼街3号丹龙大厦附近

学费:5000元 / 4000元 (仅限全日制在读本科生及硕士生优惠价);食宿自理

我要报名


课程特色
1:现场教学,可现场和老师互动,解决从业疑惑;
2:课程内容丰富,囊括了许多量化投资的理论知识;
3:基础班从零开始,快速掌握Python金融编程所需;
4:教学过程深入浅出, 以实例与实作印证所学;
5:可操作性强,将所介绍理论在实战中一一展示,即学即用,在实战中搭建课程的整体脉络。

课程大纲:
第一天:Python语言基础与金融统计分析

Part1:Python语言学习与应用

1、Python语言简介

2、运算符与表达式

3、Python控制流

4、Python函数

5、Python模块

6、异常处理与文件操作

7、Python绘图

8、Numpy篇

9、Pandas篇

10、数据库连接

Part2:金融统计分析概论

1、统计学理论   

(1)统计学概论   

(2)描述性统计   

(3)参数估计   

(4)假设检验   

2、多变量相关性分析

3、线性回归模型

案例分析:

案例一:大型股票数据库读取股票数据

案例二:A股市场股票数据绘图

案例三:交易数据描述性统计

案例四:非金融专业数据获取方法


第二天:

Part1:金融数据处理高级编程

1、Pandas深入分析

2、金融因子数据生成

3、常见的金融数据整理方式

Part2:量化投资概述

1、投资策略回顾与比较   

2、基本面、技术分析和量化的联系与区别   

3、量化投资概述

4、量化投资风险与管控

Part3:量化投资Python平台介绍

1、数据获取

2、回测框架介绍

3、回测注意问题。

案例分析:

案例一:市盈率手动计算

案例二:Panel数据的存储与提取

案例三:简单的均线穿越策略实现


第三天:

Part1:市场描述策略

描述性研究

Part2:高级交易策略

1、CTA策略

2、大师选股策略

3、市场中性选股策略

4、技术指标类策略

5、资产配置策略

Part3:时间序列模型

1、什么是时间序列数据  

2、时间序列的平稳性检验与白噪声探讨  

3、时间序列平滑  

4、【SMA、WMA EWMA】

5、金融时间序列建模预测

6、【ARMA、ARIMA模型】

7、波动的集聚效应  

案例分析:

案例一:如何通过各种数据描述当前市场状态

案例二:CTA策略

案例三:经典大师选股策略

案例四:市场中性选股策略

案例五:技术指标类选股策略

案例六:资产配置策略

案例七:时间序列策略


第四天:

Part1:投资组合基本概念

1、超额Alpha选股

2、CAPM模型

3、三因子模型选股

Part2:投资组合构建

1、单因子测试

2、多因子测试

3、常见的组合构建方法

Part3:数据挖掘算法在量化投资中的运用

1、逻辑回归与涨跌预测   

2、支持向量机模型与涨跌预测  

3、聚类与股票配对  

Part4 舆情分析与关注度模型

1、文本挖掘概述   

2、文本处理技巧

3、中文分词

案例分析:

案例一:单因子全套测试代码

案例二:组合构建案例

案例三:文本数据处理案例


报名流程:

1:点击“我要报名”,网上填写信息提交;
2:给予反馈,确认报名信息;
3:网上订单缴费;
4:开课前一周发送课程电子版讲义,软件准备及交通住宿指南。


优惠:

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

以上优惠不叠加。


联系方式:

魏老师

QQ:28819897142881989714

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org



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stata SPSS
资料狂人 在职认证  发表于 2018-10-10 09:50:10 |显示全部楼层

王小川:

华创证券研究所金融工程高级分析师,国内知名MATLAB、Python培训专家,MATLABSKY创始人之一。从事量化投资相关的工作,承担了部分高校的统计课程教学任务,长期研究机器学习在统计学中的应用,精通MATLAB、Python、SAS等统计软件,热衷于数据分析和数据挖掘工作,有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。






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资料狂人 在职认证  发表于 2018-10-10 09:52:48 |显示全部楼层
Python量化投资邀请函.pdf (287.81 KB)   欢迎大家报名参加


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weinamaleny 在职认证  发表于 2018-10-10 09:56:12 |显示全部楼层

回帖奖励 +2

量化投资的学习实战经验的分享必不可少,王老师从事量化投资多年,成功的经验及策略实战的快速掌握就在Python量化投资现场班中!
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资料狂人 在职认证  发表于 2018-10-10 09:59:32 |显示全部楼层
常用的量化投资的工具有R/MATLAB/Python,各有利弊,选择Python的优势在于:

首先,开放,各种平台可以用,开源各种分析工具包,时间系列,机器学习等都方便。文件处理,网络,数据库对接都很容易。

其次,有不同的开源包或者接口支持不同的功用,性能不是问题。

再次,Python已成为人工智能时代成为流行的语言之一。


更简单,更通用,能做更多的事情,

这也是本次量化投资现场培训选择Python授课的主要原因
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资料狂人 在职认证  发表于 2018-10-10 10:01:12 |显示全部楼层

       就跟JavaScript在web领域无可撼动的地位一样,Python也已经在金融量化投资领域占据了重要位置,从各个业务链条都能找到相应的框架实现。

       在量化投资(证券和比特币)开源项目里,全球star数排名前10位里面,有7个是Python实现的。从数据获取到策略回测再到交易,覆盖了整个业务链。


       商业量化平台Uqer优矿,也同样是基于Python实现和提供服务的。国内后来的其他量化平台,例如RiceQuant和JoinQuant,也主推Python环境。可见Python在量化平台应用的占有程度。




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13126585051 发表于 2018-10-10 10:22:35 |显示全部楼层

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可以的
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月下0-0 学生认证  发表于 2018-10-10 10:51:41 |显示全部楼层

回帖奖励 +2

谢谢楼主的分享!
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lou5515 发表于 2018-10-10 10:59:35 |显示全部楼层

回帖奖励 +2

谢谢楼主分享!
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hifinecon 发表于 2018-10-10 11:06:55 |显示全部楼层

回帖奖励 +2

very nice, thanks
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GMT+8, 2018-10-15 23:36