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