Python_量化投资领域, 平台, 交易策略, 项目全覆盖

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Python在量化领域的现状

就跟Java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。

而全球注册用户数最多的商业量化平台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在量化平台应用的绝对占有程度。

Python是数字华尔街上一颗冉冉升起的新星,Python非常适合开发分析工具和数量分析模型,这些分析工具和模型对于投资银行和对冲基金的交易策略来说至关重要。

Python的特点

1、简单易学Python是一门简单而又简约的语言。阅读好的Python程序感觉就像阅读英语。Python非常容易上手，学习曲线比较平缓。

2、高级语言垃圾自动处理且面向对象的高级语言。Python 具备所有脚本语言的简单和易用性，并且具有在编译语言中才能找到的高级软件工程工具。

3、扩展移植可与其他语言无缝对接并能实现跨平台。

4、开源项目只要能想到的，几乎都有现成的包能找到。

Python量化投资-从零基础到实战

12月上海现场培训_经管之家量化投资学院

时间：2018年12月8-9日 和 15-16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：上海市培训教室

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

讲师介绍：

王小川，华创证券研究所金融工程高级分析师，国内知名Python量化投资培训专家，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，热衷于量化投资和数据挖掘工作，有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。

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量化编程所需；
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“http://www.peixun.net/main.php?mod=buy&cid=906”，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：1143703950

Tel：010-68478566

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量化开山鼻祖西蒙斯(James Simons)，这哥们是数学教授出身，曾与著名数学家陈省身共同创立陈-西蒙斯三维几何定律。后来大概是多余的智商无处安放，开始跨界玩投资，研究证券市场的历史数据，然后他于1988年成立了著名的大奖章基金。之后就是见证奇迹的时刻了，随后的20年里，大奖章基金平均年回报率约35%，要知道 “股神”巴菲特在过去20年的平均回报率也仅仅是(只是相对而言)20%。

与西蒙斯同样闪耀的量化双子星座——大卫·肖(David E. Shaw)，也是一位横跨金融、计算机、化学、生物等多个领域的大牛。他是哥伦比亚大学计算机系任教出身，1988年创建了著名量化对冲基金D.E. Shaw，曾被福布斯杂志称为量化投资之王。由于钱越来越多而金钱带来的边际满足感递减，2001年，他成立了一个私立科研机构，雇了一大票生物、化学、计算机人才，研发了超级计算机(Anton)，并且利用这台计算机的超级运算能力，在Nature， Science，Cell等各种顶级学术期刊上发表了蛋白质折叠和分子动力学方面的成果，成为这些领域的标杆性成就。肖同学也在2012、2014年荣膺美国国家工程院院士和美国国家科学院院士。

更令人称奇的就是文森特·维奥拉(Vincent Viola)，2016年12月19日被美国总统川普先生提名为美国陆军部长的那一位。与此同时，他还有两个身份——高频交易公司Virtu Financial的创始人，以及北美冰球联盟佛罗里达美洲豹队的管理者。这位经常穿一条灰色棉布裤子和黑色衬衫的亿万富豪曾创造出资本市场的持续盈利奇迹。Virtu公司在2009到2014年，仅有一天出现过亏损。什么叫摧枯拉朽的操作，这就是。

殿堂级重量来宾，曾经让无数赌场闻风丧胆的一代赌神——爱德华·索普(Edward Oakley Thorp)，他年轻时迷上了“21点”(赌场的一种游戏)，于是在麻省理工学院当数学教授的业余时间，疯狂研究各种概率组合，不仅横扫拉斯维加斯各大赌场，大赚特赚，还顺手留下一本武林至高秘笈——《战胜庄家》。当战胜庄家已经变得毫无挑战性后，索普转战华尔街和股票权证市场，与同事一起，连续五年取得每年25%的稳定回报，并再次傲娇地祭出一本《战胜市场》，成为量化投资界人人顶礼膜拜之书。索普也于1969年辞职，与合伙人成立了史上第一家量化对冲基金，彻底跨界成为“量化对冲之父”。

看到没有，同志们，懂数学、懂计算机、懂生物、化学、军事、甚至赌博，或许唯一不必懂的便是经济。。。。。。不管你现在是什么专业，都不妨碍你未来都极有可能成为一名优秀的量化投资经理！

看看

看看！！！

为以后学习做个准备，现在我先把python学习一下再说……