量化投資需要把數(shù)據(jù)、策略、系統(tǒng)、執(zhí)行四個(gè)方面綜合起來完成一個(gè)有機(jī)的整體。你用了這些學(xué)科的知識(shí)去構(gòu)建一個(gè)數(shù)理模型,一個(gè)投資決策模型,這是一個(gè)相對(duì)客觀和理性的系統(tǒng),是可以被應(yīng)用于投資的DI一步到zui后一步的。

Python核心量化工具:Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas

基本面選股與擇時(shí)判斷買賣點(diǎn):

對(duì)于股票市場(chǎng),量化投資主要包括量化選股、量化擇時(shí)、算法交易、股票組合配置、資金或倉位管理、風(fēng)險(xiǎn)控制等。

選股的目標(biāo)是從市場(chǎng)上所有可交易的股票中,篩選出適合自己投資風(fēng)格的、具有一定安全邊際的股票候選集合,通常稱為“股票池”,并可根據(jù)自己的操作周期或市場(chǎng)行情變化,不定時(shí)地調(diào)整該股票池,作為下一階段擇時(shí)或調(diào)倉的基礎(chǔ)。

量化選股的依據(jù)可以是基本面,也可以是技術(shù)面,或二者的結(jié)合。

擇時(shí)的目標(biāo)是確定股票的具體買賣時(shí)機(jī),其依據(jù)主要是技術(shù)面。取決于投資周期或風(fēng)格(例如中長(zhǎng)線、短線,或超短線),擇時(shí)策略可以從比較粗略的對(duì)股票價(jià)位相對(duì)高低位置的判斷,到依據(jù)更*的技術(shù)指標(biāo)或事件消息等作為信號(hào)來觸發(fā)交易動(dòng)作。

一般來說,擇時(shí)動(dòng)作的產(chǎn)生可以基于日K線(或周K線),也可以基于日內(nèi)的小時(shí)或分鐘級(jí)別K線,甚至tick級(jí)的分時(shí)圖等。

Python在金融學(xué)中的應(yīng)用,*廣泛,還可以開發(fā)出各種基于Python的金融和衍生品分析軟件等。

融躍本著為學(xué)員服務(wù)的理念,精心打造了一款適合金融從業(yè)者學(xué)習(xí)的《Python實(shí)操課程》,該課程是利用Python的語言的智能性、簡(jiǎn)潔性、高效性與金融的專業(yè)實(shí)戰(zhàn)相結(jié)合,使學(xué)習(xí)該語言的學(xué)員,具備語言匯編能力,將錯(cuò)綜復(fù)雜的金融數(shù)據(jù)進(jìn)行模塊化梳理,進(jìn)而建立科學(xué)的金融模型,協(xié)助做出*的投資決策,旨在幫助金融從業(yè)人員增強(qiáng)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

本課程的三步走特色:

Python

1、程序設(shè)計(jì)與模擬

(1)掌握簡(jiǎn)單語法

(2)熟悉環(huán)境配置

(3)編寫簡(jiǎn)單程序

(4)進(jìn)行模擬設(shè)計(jì)

2、數(shù)據(jù)透視機(jī)分析

(1)梳理數(shù)據(jù)模型

(2)掌握數(shù)據(jù)分析

(3)細(xì)化數(shù)據(jù)抓取

(4)深化數(shù)據(jù)解剖

3、金融建模及決策

(1)經(jīng)典模型再現(xiàn)

(2)匯編交易策略

(3)模擬衍生定價(jià)

(4)債券組合管理