【在线交流】MATLAB与Python讲师，申万金工高级分析师王小川6.3在线交流

王老师好！18年应届硕士，本硕都是数学统计学，也在券商资管FOF投资部门和基金公司量化投资部门做过实习。
做的事情就是做一些金融数据分析回归之类的，看研报重复策略，但觉得自己还是能力不够。
请您指点下我应该继续往哪个方向努力呢？另外您对金融行业量化相关的职业选择有什么指导呢？
今年的行情马上要找工作是不是要哭一哭麻烦王老师，谢谢！

王老师，您好，请问智能创投也是量化投资的一种吗？学习这个，需要掌握哪些机器学习的知识呢，机器学习和数据挖掘是一个概念吗？零编程基础的话，是学Python还是MATLAB，或者R呢？谢谢回复！

王老师想问一下读个金融或者金工博士对于去券商及基金就业有帮助吗？年龄比较大，35岁毕业的话，以前没有这方面的工作经验，都是银行的，本硕都是经济大类但是非金融……

王博您好，饭团版主从前经常向我提到您，因此久仰大名！在您的指导下，他的编程技术突飞猛进，一毕业就留在了天风自营，击败了各路名校的竞争对手。我就比较菜一些，目前在一家金融科技公司里面做量化策略，开发智能投顾系统，严格意义上不算金融行业人士。
俗话说得好，内行看门道，外行看热闹。最近智能投顾比较火，我们IT人员也想凑凑热闹。我们正在开发一款股票端智能投顾，致力于将卖方报告转化成买方报告，然后做成科技产品提供资讯服务。我主要负责资产配置，下面人负责择时和选股，用的是机器学习算法。我做资产配置主要基于经典的投资组合理论，自上而下选股，先做行业&现金配置，再做行业内个股配置。正因为我不是专业的投研人员，所以在模型开发中有很多困惑的地方得请教王博：
1、资产配置模型一般都需要估计资产的预期收益率，之前做基金端智能投顾的时候用历史收益率效果很好，但在股票端效果很差，是不是因为股票市场和基金市场的价格形态存在差异呢？莫非基金市场动量效应比较显著，股票市场反转效应比较显著？你们研究所有没有做过这方面的实证研究？
2、资产配置模型成功的关键就在于对资产未来收益率和相关性的准确估计，这当中经典马科维茨模型的假设存在严重缺陷，所以需要引入Black Litterman模型对收益率等进行修正，其中会用到分析师一致预期，这部分数据如何爬取和挖掘？
3、资产配置不是一劳永逸的事，投资组合需要根据市场状况（不）定期再平衡，这就涉及到调仓算法，目前市面上有哪几种比较好用的调仓算法？阈值如何来设定？如果在调仓过程中，原有股票正处在停牌或跌停的状态怎么处理？
4、无论是在调仓算法中设置阈值还是在资产配置模型中设置约束条件都不可避免地需要用到人为设定的参数，如何在优化这些参数的同时避免过度拟合以及数据窥视偏差？
5、在做历史回溯的时候，股票名称、行业、ST状态的变化会对资产配置结果造成影响，一律用最新的股票基本信息来做回测肯定结果是不真实的，那如何在模型回测中考虑这些历史变化？
6、最后一个问题比较大，也涉及到我们的宗旨：如何在量化策略中加入各种交易细节，将纸上谈兵的卖方策略转化成切实可行的买方策略？MATLAB和Python在大数据研究和实盘交易领域孰优孰劣？
问题可能比较多，也提得非常业余，希望能得到王博的耐心指点，非常感谢！

qwirt 发表于 2017-6-2 15:19
最近想学matlab，自己下载了该软件，发现很难，主要是用来解决论文书写中一些理论模型的数学运算，可自己是 ...

MATLAB真心已经不难了，尤其是MATLAB的帮助，非常系统，只要耐心的看下去，一定能看懂的。

长松3 发表于 2017-6-2 17:23
王老师好！18年应届硕士，本硕都是数学统计学，也在券商资管FOF投资部门和基金公司量化投资部门做过实习。
...

今年的量化前景确实不乐观，市值因子的反转导致了非常多的量化基金回撤。
只做回归可是远远不够的，尽量多的接触各种策略，包括机器学习等。
职业选择的话，我个人倾向于先来卖方学习锻炼。

太史公 发表于 2017-6-3 10:42
王老师，您好，请问智能创投也是量化投资的一种吗？学习这个，需要掌握哪些机器学习的知识呢，机器学习和数 ...

都是概念上的问题，智能创投目前不单单是仅在量化投资领域有应用，并且智能创投目前的应用炒作嫌疑比较多。
机器学习是数据挖掘的方法之一，也有其他数据挖掘方法。
零基础直接推荐Python。

710471301 发表于 2017-6-3 14:13
王老师想问一下读个金融或者金工博士对于去券商及基金就业有帮助吗？年龄比较大，35岁毕业的话，以前没有这 ...

这个说实在的，比较难。现在卖方买方都呈现越来越年轻化趋势，尤其没有工作经验的，还没有人介绍，难。

Crsky7 发表于 2017-6-3 17:55
王博您好，饭团版主从前经常向我提到您，因此久仰大名！在您的指导下，他的编程技术突飞猛进，一毕业就留在 ...

7版主好：
   在解释下，云峰是我非常好的朋友，看到你是在上海，本打算这周约出来聊聊天，一起谈谈量化的，挖挖你的。当时看到这么多问题就没回复，结果周末培训忘记了，非常抱歉。
   资产配置自上而下没有问题，先解决大类，然后是行业，最后才是个股。

1. 并没有做此类研究，我觉得你需要看是什么基金吧，另外，股票市场波动大，如果是对冲基金的话，肯定不会用这么大的波动，也就是有一定的动量；
2. 分析师一致预期数据其实各家都有做，Wind，通联等，做的最好的是gogoal（朝阳永续），时间、所在单位、分析师个人三个维度加权分析师预期。
3. 没太看懂，你是说最简单那种比如格雷厄姆的50：50股票债券组合，当股票涨时，卖掉一部分股票买入债券保持股票5成的比例，而股票跌时，卖掉一部分的债券买入股票，这样动态平衡的好处在于可以一定程度上做到资产的高卖低买么。调仓股票处于停牌或者跌停是经常遇到，可以等能交易的时候再买或者下一个调仓日在处理。
4.都是好问题，哈哈，各种模型都有参数，参数设置多少，我觉得需要做到：1 参数含义的深入理解，根据当前市场状态来定义参数 2 参数优化，比如GA PSO搞起。
5. 这是回测平台要做的事情，这个不难，前提是取到当时股票的行业等，在程序里想到，我觉得你能编出来。
另外，SWS行业确实变动比较大，比较尴尬，用Wind行业吧。
6.一个好的团队需要的三类人：策略、交易、IT，策略负责测试各种想法，回测可用，虚拟盘OK的策略考虑进入交易环节，IT主要做数据库等技术支持，卖方策略确实很多都在纸上谈兵，转化需要理解策略，并且顺利连接自己的交易系统，股票PB，期货CTP等，实盘不会用MATLAB或者Python搞的，都是JAVA和C++。另外，大数据研究推荐Python，Theano，tensorflow对Python支持好。

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