入行量化投资_脚踏实地后的仰望星空

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    什么是量化投资？

　　最近十年来,量化投资成为了欧美资本市场发展的热点与焦点,一举成为了国际投资界兴起的一个新方法,发展势头迅猛,和基本面分析、技术面分析并称为三大主流方法。由于量化投资交易策略的业绩稳定,其市场规模和份额不断扩大,得到国际上越来越多投资者的追捧。

　　量化投资对于基金公司/资产管理公司而言,有着非常明显的价值:

　　首先是容易冲规模。一个有效的量化模型是可以在多个产品上进行快速复制,从而迅速做大规模。这个在巴克莱的指数增强系列产品上得到明显的体现。截止2011年底,巴克莱量化基金,管理规模超过1.6万亿美金,成为全球的资产管理公司。

　　其次是可以获得收益。利用量化对冲方式,构建与市场涨跌无关的产品,赚取市场中性的策略,适合追求稳健收益的大机构客户,例如保险资金、银行理财等。这个产品的代表性公司就是目前全球的对冲基金Bridgewater,旗下的旗舰产品Pure Alpha过去五年共赚取超过350亿美金。

　　第三是杜绝了内幕消息和老鼠仓。量化投资只利用公开数据,通过数学模型的运算,挖掘出隐藏在公开数据后面的信息,从而战胜市场,从方法论上就杜绝了内幕消息的可能。在交易过程中利用复杂的IT系统进行程序化交易,使得老鼠仓也无法成为可能。在国内金融市场监管日趋规范的情况下,量化投资这种方法必然会成为投资研究的主要方法。

　　量化投资的理论基础

　　说到量化投资的理论基础,就要从市场有效性假说说起,技术分析、基本面分析和量化分析代表了有效市场的三个不同的层次。在无效市场,技术分析是充分有效的,这在中国资本市场最初的十年得到很好的体现;当市场进入弱有效市场后,可以依靠基本面分析获得超额收益,2000年到2010年这十年基本上属于这个时代;当市场进入半强有效市场后,也就是从2010年开始我们可以观察到大部分基本面分析的产品已经无法获得超额收益,此时国内市场已经进入半强有效市场。当然当市场进入强有效市场后,则无论哪种方法均无法战胜市场,那时候只能被动指数化投资。

　　传统的有效市场假说认为,在半强有效市场,只能依靠非公开信息(内幕消息或者私人消息)来获得超额收益。但是我们可以知道的是,除了非公开信息并不是只有内幕消息和私人消息,还有另外一个获得非公开信息的方法:就是利用数据挖掘的方法,从公开的数据中挖掘出非公开信息,也就是量化投资的方法。这也就是在美国等成熟市场(基本上进入半强式有效市场状态),量化投资为啥可以得到蓬勃发展的原因。

　　随着中国市场有效性的提高,中国开始进入半强式有效市场阶段,再加上监管层对内幕消息的监管越来越严厉,使得通过这种方法获得非公开信息的方式越来越难,因此量化投资就成为了一个获得非公开信息的科学理论与技术。

　　量化投资是在半强式有效市场中的较好的分析理论,也几乎是可行的分析理论。

　　美好前景

　　中国经济经过30年的高速发展,各行各业基本上已经定型,能够让年轻人成长的空间越来越小了。未来十年,量化投资与对冲基金这个领域是少有的几个,可以诞生个人英雄的行业,无论是出生贵贱,无论是学历高低,无论是有无经验,只要你勤奋、努力。脚踏实地的研究模型,研究市场,开发出适合市场稳健盈利的交易系统,实现财务自由,并非遥不可及的梦想。

　　在中国目前的很多领域,赚钱已经变成一个非常困难的事情,但是在量化投资与对冲基金领域,是完全依靠自己的勤奋与努力。一个持续稳定赚取的模型,不是靠关系和背景就可以的,而是靠着自己的聪明才智和脚踏实地的工作。

　　所以,从事量化投资与对冲基金这个行业,不仅仅是为了实现财务自由,更重要的是人性的尊严!

　　最后还想说一句:

　　俱往矣,数风流人物,还看今朝!

                                                   （本文来源：和讯网）

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块	章	节	课时 （小时）
概述	量化投资概述	量化投资的定义 量化投资行业现状 量化投资行业展望	3
金融理论	金融基础知识	经济金融原理    证券及衍生品    期货及衍生品	12
python	基础	语言介绍和对比 安装、配置和IDE python基础和特性	12
	进阶	numpy   pandas scipy matplotlib …	12
	三方库	清单介绍	3
数学	概率论与数理统计	理论和python案例	6
	微积分	理论和python案例	3
	线性代数	理论和python案例	6
数据库	数据库	mysql、mongodb	6
大数据	大数据理论和技术	hadoop、spark	12
机器学习	机器学习理论	概念、类型、应用场景 监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 深度学习 迁移学习 其他	12
	机器学习技术	sklearn keras TensorFlow …	24
金融理论	金融专业知识	专业技能    证券估值    衍生品定价	12
量化相关软件	同花顺、通达信	软件使用 公式 指标 信号	3
	joinquant、ricequant、bigquant、uqerquant	介绍 数据 功能 案例	6
	TB、WH、TS、YT、MC	软件介绍 数据 功能 案例	6
	国泰安、天软、Wind	软件介绍 数据 功能 案例	6
python	量化相关库	tushare   talib …	12
模型案例	模型研发流程	1.模型原型    2.数据    3.模型模板    4.回测    5.优化    6.业绩评价	12
	择时模型:技术指标模型	1.模型原型：    ma,macd,sar,rsi,kdj,boll,kama,turtle,grid    2.数据类型、源和清洗    3.模型信号 4.历史回测    5.参数优化 6.业绩评价	12
	择时模型:K线形态与组合	1.模型原型：     希望之星,黄昏之星,红三兵,绿三兵,圆弧         底,“V”型底,“U”型底,“W”底,“M”顶    2.数据类型、源和清洗    3.模型信号 4.历史回测    5.参数优化 6.业绩评价	12
	择时模型:经典日内模型	1.模型原型：     hans123,r-breaker,hl-breaker,nhl-breaker,ap-cross,grid 2.数据类型、源和清洗    3.模型信号 4.历史回测    5.参数优化 6.业绩评价	12
	择时模型:机器学习模式识别	1.模型原型：     线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,SVM,神经网络 2.数据类型、源和清洗    3.模型信号 4.历史回测    5.参数优化 6.业绩评价	24
	因子模型:基本面因子	1.模型原型：因子模型、套利定价模型（APT） 2.数据类型、源和清洗        财务因子（盈利性、估值、现金流、成长性、营运能力、资本结构）     统计因子（换手率、波动率）     一致预期因子（分析师评级、盈利预测） 3.模型信号 4.历史回测    5.参数优化 6.业绩评价	12
	因子模型:技术因子	1.模型原型：因子模型 2.数据类型、源和清洗       技术因子 3.模型信号 4.历史回测    5.参数优化 6.业绩评价	12
	因子模型:数据挖掘另类因子	1.模型原型：因子模型 2.数据类型、源和清洗       事件    舆情    大数据 3.模型信号 4.历史回测    5.参数优化 6.业绩评价	12
	套利	1.无风险套利理论 2.无风险套利案例：   ETF套利   期现套利   跨期套利   跨品种套利   跨市场套利   期权套利   配对模型 3.统计套利原理 4.统计套利案例	12
	阿尔法对冲（alpha hedge）	capm 套利定价模型（APT） 案例	12
	聪明贝塔（smart beta）	同因子投资、阿尔法投资的相同和区别 产生背景 案例	12
	资产配置	Equal  Weight   risk parity   Minimum Variance   Markowitz Model   Black-Litterman Model   …	12
交易接口	交易接口	股票交易接口 期货交易接口 其他交易标的交易接口	12
量化系统	量化系统	rqalpha zipline vnpy …	24
量化交易经验分享	量化交易经验分享	交易分享 模型开发分享 技术分享	6
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课程咨询及报名：

魏老师

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学员要求：

1，本科大三及以上在读或本科以上学历毕业生；

2，本课程授课期间全勤且毕业时可以以团队为单位编写量化策略。

为什么选择经管之家的量化投资就业班：

1，通过专业，有针对性的课程迅速提升自己的量化投资技能；

2，通过量化投资领域从业的讲师授课，迅速掌握量化投资实战经验；

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投资也讲究一个快字，等大家都知道了，很多投资方法也就没那么有效、甚至失效了！

经管之家量化投资学院：http://q.peixun.net/

讲师及顾问团队：

蔡立耑

美国伊利诺伊大学金融硕士/华盛顿大学经济学博士。

亲身实践各种金融应用，主持研究团队与台湾知名大学与企业合作开展各种金融研究，例如量化投资、风险分析等。在统计套利、金融大数据等领域有丰富的操作经验与授课经验。带领的量化投资研究团队用多种编程语言实现了统计套利以及风险管理自动化程序。

李紫超

拥有多年的机构投资管理经验，涉及套利、做市、量化等交易领域。

精通套利模型(期现套利、跨期套利、α套利、量化对冲等)，CTA策略，因子策略、资产配置模型等模型和交易策略的研发和运用。

郑志勇

先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作。

专注于产品设计、量化投资相关领域的研究。尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究，同时也编著了多本教材。

覃智勇

曾在某世界500强金融业公司工作期间曾带队负责开发国内首款基于数据分析建模、随机模拟和最优化计算的金融年金产品，该产品销售额持续领跑同业市场多年，获得金融产品创新大奖。

培训或完成过项目的企业有中国人寿、陆金所、中国建设银行、汇丰银行、北京银行、渤海银行、宁波银行、吴江农商行、中国移动等。

王亚菲

CFA候选人，丰富的量化投资研究和实践经验。

就职于银华基金管理有限公司量化投资部，长期致力于金融领域大数据的机器学习和人工智能算法应用研究。

林东

CFA(注册金融分析师),FRM（金融风险管理师）,PMP (Project Management Professional，项目管理专业认证)。

2007年清华硕士毕业后加入花旗集团，工作地点包括北京、上海、新加坡。2010年加入瑞银证券资产管理部(UBS AM)，任职副董事。现任首创期货固定收益事业部(FICC)总经理。

王小川

申万金工高级分析师，在申万金工负责舆情挖掘、因子测试与事件等方向研究。

关注神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域，国内的MATLAB论坛管理员，近年在北京、上海、武汉等地举办多次数据分析与挖掘研讨会与培训，有丰富的实战技巧与培训经验。

张巍

微信订阅号“薇薇庄主”创始人。

毕业于HEC商学院，金融学硕士。 私人理财顾问，长期从事泛资管领域金融产品、大类资产研究、家庭资产配置等工作。

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量化投资就业前景如何？

Wind数据显示，2016年1月至今，有32家基金公司和具有公募基金资格的证券公司申报了59只名称中包含“量化”二字的基金，其中31只基金已经获批，6只为基金中基金（FOF）。产品的大量申报和发行也带来了人才缺口。据了解，南方基金、金鹰基金、浙商基金、富国基金等多家公司近期在招聘量化研究的实习生。

量化投资薪酬如何（北沪深）？

实习生（一周四天）：4000-8000元/月

经验1年以上：15000-25000元/月

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量化投资是在半强式有效市场中的最佳分析理论,也几乎是唯一可行的分析理论。

对量化蛮有兴趣的 学习下