量化投资

其实CQF的报考条件并不复杂，报名属于是申请审核制的，很像国外的硕士课程。具体的报考要求有以下几点：报考人员应对金融具有浓厚的兴趣，并具备一定的金融投资分析技能。1、具备一定的数学水平。2、具备基本的英语阅读能力。3、对报考人员学历和行业没有额外的限制如果数学或者编程基础偏弱，CQF也安排了相关前导课，Primer，可以提早报名，提前看课来预习和准备。在哪里报名学习CQF量化投资分析师？目前国内是和高顿教育合作，提交报名表给到高顿的课程顾问老师，然后高顿会协助提交给协会来申请报名，报名审核确认之后，协会才会给到报名确认文件和付款链接。注：报名成功后，会收到CQF协会发的邮件。CQF量化投资分析师报名流程步骤有哪些？第1步，在线申请：高顿教育顾问将协助您在线提交报名资料；第2步，报名确认：如果符合报名条件，48小时内您将收到邮件确认的初步录取通知；第3步，最终录取：我们将要求您提交一份简短的报名表，接受您的入学申请。首次付款后，您可以访问课程并开始学习。CQF量化投资分析师报名费用多少？CQF量化投资分析师报名在美国是2万美金左右；在英国和欧洲不包括VAT（增值税）大概是1.6万美金，加上VAT也是2万美金左右；在国内，目前的价格是65800元（包括考试费用、高顿的中文辅助课程、教材费用），相对便宜很多，后续价格即将上调。CQF量化投资分析师一年有几次考试机会？CQF项目一共包含3次考试和最终的project，一年分两个时间段，1月和6月，每门考试的开始时间如下：第一次考试：完成第一门和第二门必修课；第二次考试：完成第三门必修课；第三次考试：第5门必修课开始两周之后；FinalProject：在第5门必修课程接近尾声的时候开始。前面三次考试持续的时间为两周，FinalProject约为两个月。前面三次考试为总分权重的20%，最后的project为40%。

一般情况下每年的3月份6月份，10月份12月份都会有考试；一年可以考4次，具体的考试时间要去官网进行查询

CQF量化投资分析师要求学员具备一定的数学水平，一般为大二高数的难度。如果是研究生毕业，之前考试考过数3或者数4就都没问题。如果是本科学生，最低要求是高数能及格。其实CQF的报考条件并不复杂，报名属于是申请审核制的，很像国外的硕士课程。具体的报考要求有以下几点：报考人员应对金融具有浓厚的兴趣，并具备一定的金融投资分析技能。1、具备一定的数学水平。2、具备基本的英语阅读能力。3、对报考人员学历和行业没有额外的限制。如果数学或者编程基础偏弱，CQF也安排了相关前导课，Primer，可以提早报名，提前看课来预习和准备。CQF报名流程步骤有哪些？1、在线申请：高顿教育顾问将协助您在线提交报名资料；2、报名确认：如果符合报名条件，48小时内您将收到邮件确认的初步录取通知；3、最终录取：我们将要求您提交一份简短的报名表，接受您的入学申请。首次付款后，您可以访问课程并开始学习。CQF一年有几次考试机会？CQF项目一共包含3次考试和最终的project，一年分两个时间段，1月和6月，每门考试的开始时间如下：第一次考试：完成第一门和第二门必修课；第二次考试：完成第三门必修课；第三次考试：第5门必修课开始两周之后；FinalProject：在第5门必修课程接近尾声的时候开始。前面三次考试持续的时间为两周，FinalProject约为两个月。前面三次考试为总分权重的20%，最后的project为40%。数学不好能报考CQF吗？高数在CQF考试中占据的比重较大，很多小伙伴担心自己的数学基础不好，所以迟迟不去参加cqf的考试。但是，其实即使大家的数学基础不好，也并不意味着不能报考参加CQF考试。在CQF报考条件中，协会并没有硬性要求大家的数学能力水平，毕竟CQF是与数理实务有关的证书，所以要求数学水平必须要达到一定高度，在学习CQF才会更加得心应手。对于数学功底不好的考生，CQF学习起来自然就会比较吃力。不过CQF也为数学和编程基础比较弱的学员安排了相关前导课，因此对于想报考CQF但自己数学水平不太好的考生，可以提前巩固好自己的数学基础，提早报名、看课来预习和准备。

CQF量化投资分析师的报考条件，首先必须是大学本科以上的学历，然后还得有两年以上的工作经验，才能够报考

量化基本步骤的知识学习以及巩固练习。这一步国内有很多网站都推出文字版或视频版的教程，学习资源非常多。此外，大多网站还提供数据源和回测平台，可供入门者小试牛刀，去除繁复的底层代码环节，直接将想法付诸于实践。推荐网站：国内的网站功能基本都比较齐全，如优矿、Ricequant 和 Joinquant等多个平台都推出了官方教程，如果不喜欢文字版的还可以观看Ricequant近期推出的官方教学视频，但缺点是字较小，看不清教学中的代码。除了官方视频之外，这些网站上还会有用户贴出一些非常有用的学习资料。

光大交易失误导致市场波动的事件引起了大家的广泛关注。量化投资一时间成为众矢之的，但量化投资当真具备轻易撬动市场的力量吗?事实上，近些年，不论是在美国，日本，还是新兴市场(比如台湾)， 都出现过交易失误，或者某种策略引发市场波动的现象。人们或多或少把它们和量化投资联系起来，这种说法是值得商榷的。 在上市公司数目众多，海量信息充斥市场的时代，投资者需要一种能迅速有效地汇集各种数据，并进行客观分析的投资方法，量化投资是适应了时代的需求而应运而生的。作为一种投资手段，量化投资本身是中性的，真正起作用的是模型背后的人，是“地球上最美丽的花朵”----人的思维。 量化投资本身就包含了很多流派。有以基本面为主，持仓时间在几个月到一年左右的基本面量化;也有注重短期投资，持仓几天到几周，以识别各种形态，找出统计规律的统计套利;甚至日内交易数次甚至几毫秒交易一次，不持仓过夜的高频交易。在投资的资产类别上，有仅投资权益类资产的，也有跨资产类别的。从业人员结构上，基本面量化的以经济， 金融 ，会计的背景为主，而统计套利的以数学，物理，信号处理，统计等背景为主。在模型所用的编程工具上， 简单的比如Excel， 复杂的比如SAS， R， MATLAB， JAVA， C++，有的甚至为了追求计算速度， 直接将程序写在芯片上。 当股价出现异动时，各种类型的量化投资者会有不同的反应。基本面量化的投资者会忽略短期的波动，除非这种波动持续下去会导致基本面的变化;统计套利的投资者会面临两种选择，如果相信趋势会持续，就会跟上去做趋势(trend following)，或者判断为某种噪音或扰动，很快会回到均衡(mean reverting)，就会做反向。这种决策取决于各自的量化模型。做趋势的可能会放大波动，而做反向的反而会抵消这种波动。 具体到统计套利的使用上，主要以投资银行的自营盘和对冲基金为主。虽然套利机会稍纵即逝，需要迅速的执行，他们都有很严格的风险控制。比如，每个策略可以动用的资金量，杠杆比例，止损程度，等等。这些指标都是在实时动态监控，而不是仅仅为了满足盘后结算的需要。 笔者以前工作过的BGI，一直致力于基本面量化投资，其风险控制是非常严格的。每笔交易，从研究员检查模型，基金经理产生交易清单，复核，审批到交易员的执行，对交易进程的跟踪，交易成本的评估都有严谨的流程，并建立在统一的内部平台上。所以，这样的量化投资其核心是控制风险的基础上追求收益，并不具备操纵市场的能量。 作为一个新鲜事物，量化投资在中国备受瞩目，各方都给予了很高的期待。同样的，作为一种投资方式，如果使用不当，的确也会给我们带来新的挑战。我们应该扬长避短，不能将洗澡水和孩子一起泼出去。

基本都是自己封装CTP接口，程序端实现多账户、多策略的行情信号接收和委托提交/回报处理。也可以用 QuantBox/QuantBox_XAPI · GitHub 这样的封装的比较好、多接口统一API的项目直接整合到程序化平台的项目中使用。通过程序接口用证券、期货账号登录后订阅品种的行情，证券、商品期货、股指期货、期权（全真模拟，9号就有实盘行情）都可以接收交易所的快照数据（例如商品、股指都是500ms一个快照，数据结构也比较完整）。然后交易平台可以把行情数据广播给各个策略程序，程序根据量化策略的逻辑判断是否下单？挂单的方式如何？挂单失败是否追单？如何追单？策略程序判断要下单，则提交指令到程序化交易平台，平台把各个帐号各个品种中策略的逻辑持仓汇总为实际持仓，然后通过接口提交委托，并且处理委托回报。行情数据一方面广播给策略程序，一方面自己存数据库，存下来的数据通过完整性检测后，可以自己合成低频率的数据，如1分钟、30分钟、1小时、日度等等，这些数据会被用于策略回测，也可以用于市场微观结构的观察和研究，例如可以通过优化挂单方式来降低交易滑点。目前量化投资做的比较好的是微量网www.wquant.com

分析方法: 技术分析有很多主观成分，不同人对同一图表有不同结论。 “大师”辈出。量化投资依赖客观数据统计。收益来源:技术分析着重于单个股的波段操作。量化投资是多股票之间的轮动。重视多种投资标的之间的配置和轮动。讲究风险对冲。分析工具:技术分析使用同花顺、大智慧金融终端。 量化投资你要使用量加，进行科学的选股。什么是量化投资呢?其实，就如同中医和西医的区别，中医靠经验，讲究“望、闻、问、切、听”，西医靠指标，通过一系列的检查数据综合判断病情。量化投资无非就是用指标和公式驱动投资和交易。

光大保德信的金昉毅博士觉得，相比被动指数，量化投资的优势主要是在超额收益的部分。同样的贝塔，但是指数增强有增强的作用。相比主动管理基金的优势在于量化投资的贝塔更透明、稳定。

1、认识上，国外历史悠久，业绩比较稳定，得到了众多的投资机构的认同。国内差一些，当然以长信量化先锋的产品也是很好的。2、数据。国外有更多的数据可以使用，也有更多的衍生品来构建模型。3、政策规定。我们上层建筑有些人畏量化如虎。4、氛围。国外有quantopian等量化平台活跃了整体的气氛，让更多人可以参与量化交易，我国发展差些，当然也有Ricequant量化交易平台这样的杰出代表。

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术、大数据等手段作出投资决策的投资方法。

所谓量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。简单理解量化投资是由一群精通数学、统计学、计算机的学霸们，他们去找看似没有规律的股票市场中运行的规律，然后搭建投资模型，最后按照其方法去投资，所以量化资金就是买量化基金的钱。按照量化级的划分方式分，有均匀量化和非均匀量化。均匀量化：ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n份。非均匀量化：ADC输入动态范围的划分不均匀，一般用类似指数的曲线进行量化。非均匀量化是针对均匀量化提出的，因为一般的语音信号中，绝大部分是小幅度的信号，且人耳听觉遵循指数规律。为了保证关心的信号能够被更精确的还原，我们应该将更多的bit用于表示小信号。常见的非均匀量化有A律和μ率等，它们的区别在于量化曲线不同。拓展资料： 一个普遍的误区是大家都认为量化交易全都是高频交易甚至超高频交易，其实量化资金是有分类区别的：第一类：指数增强类量化，这种策略目的是跑赢追踪的指数如沪深300、中证500，交易频率并不高，基本以一周或一月为单位换手一次。第二类：量化中性类：对做多的股票标的同时融券卖出进行量化对冲。第三类：量化对冲类：通过股指期货或期权等衍生品做对冲进行交易。第四类也是最后一类才是大家所认为的进行高频交易的量化，但是第四类在量化资金中的占比只有10%-20%，第一类占比50%，第二类和第三类占比30%左右。综合来看，现在A股每日成交量中量化资金占比最多就30%-40%，并没有所说的有一半以上那么夸张。_

可以考虑使用艾德一站通app，艾德一站通app是港美股持牌券商【艾德证券期货】的官方交易软件，目前艾德一站通app已上线AI智能选股、智能诊股两大核心功能，自上线以来的8个月间，累计成功率超过80%。该系统由艾德金融科技团队完全自主研发，致力于利用AI人工智能技术辅助港美股投资者以提升交易效率。【艾德一站通】智能选股在每日港股开市初期，通过基本面数据，以及近期表现，利用数据分析、人工智能等技术，结合技术分析等多维度策略，精确筛选出具有关注价值的股票列表，在8月抓住了多只优质个股的走势异动，并将其选入股票池，在选中期间，选中股票多数都能达到目标价。操作环境:下载艾德一站通APP6.0.0 手机版本华为note65g余额宝APPV10.8智能投资平台1、蚂蚁集团蚂蚁集团是支付宝的母公司，也是全球领先的金融平台，旗下的余额宝非常受用户欢迎，只要把钱转进去就能获得收益，还能购买货币基金，也可以随时消费，非常方便灵活。2、腾讯理财通腾讯理财通是腾讯在2014年上线的官方理财平台，依托微信为广大用户提供安全可靠的理财服务，目前以上线有货币基金、债券基金等多种优质的多元化理财产品。3、京东金融京东金融是京东数科旗下致力于消费者提供专业金融服务的平台，其携手400多家银行，100多家基金公司，提供的众多优质的理财产品和信贷服务。4、陆金所陆金所是平安集团旗下知名的线上财富管理平台，致力于为广大客户提供安全有效的金融咨询服务和理财产品，还能够为投资者智能推荐与之风险承受能力相匹配的产品

列式存储算标配，天生支持多线程不错，但哪些场景有效还是未知数。最有趣的是他们搞了一套表达式引擎和缓存，你可以把布林带这样的计算交给底层引擎去完成，然后把表达式的计算结果缓存下来，缓存的数据和其他因子数据等效访问。这个方法大大简化了算法研究中的数据生成过程，还是很棒的。遗憾的是这套框架目前支持的数据类型还不够，除非你只用价格这样的数量数据，文本数据、非标准化的数据没办法纳入框架。整体而言还算不错的尝试，但性能好不好还是要看模型使用的算法。研究过许多量化平台的存储底层存储，大多都用的现成的HDF5或者bcolz，稍微厉害点在bcolz上改改，性能也基本就到极限了，但加上其他非标准化非价格数据的存储，整体速度会被拖慢几个数量级。而微软对AI的底层基础设施要求非常清楚，就是快且灵活，只有这样才能满足算法飞轮的快速运转，才能成为真正的生产力工具，目前是没有工具能达到这个要求的，我自己也搞过两次，都失败了，要兼顾的地方太多。这套系统相比国内外的其他系统而言算是一大进步，但也算不上多创新，不过至少可以期待。

Quantopian当年那么火，Point72给他投资，SteveCohen的资源给他用，今年还是倒闭了。原因是量化平台的盈利模式是有问题的，第一，它不专业，第二，因为不专业，用它的人不赚钱。Point72旗下的Cubist很赚钱，但Cubist不会把infra给Quantopian用，因为能赚钱的infra是稀缺资源。所以Quantopian的框架在专业人士看来非常业余。也正是因为业余，专业的人不用，业余的人用Quantopian的赚不了钱，因此无法和平台分成，所以这样的平台无法盈利。微软的高管去量化界也有先例，微软前COOKevinTurner曾到CitadelSecurities担任CEO，但是没有太大建树，最终Griffin任命赵鹏，是赵鹏将CitSec发扬光大。所以说，程序员在不懂套路的情况下，直接跨界去做投资，难度极大。不是因为程序员技术不行，主要是他们不懂投研体系。好的程序员只有在培训以后才能成为好的QR。打个比方，JamesSimons何等样人，他很早就想做股票，一群科学家一直不得要领，摸索了好几年没什么进展，当时PDT和DEShaw股票都比RenTech做得好得多。最后RenTech是靠PDT的前雇员把统计套利的策略框架做好，然后另一个既懂架构，又懂股票的程序员，把策略细节调好，才有了这么牛比的大奖章。拿统计套利来说，谈谈为什么微软的这个QLib平台注定不行。统计套利类策略的核心是信号。怎么从各种数据源里挖掘有意义的信号，如何检验信号的有效性，这些都是统计学的范畴。A股简单的量价信号目前仍然很好用，只要是懂套路的机构，近两年超额30个点没什么问题。可是美股做统计套利可没这么容易，大部分简单的量价信号都是没用的，大奖章returnonGMV也做不到10个点。成熟市场里，不了解市场就想挖一些信号是很难的。模型上，有机器学习的程序员在调参上的确有一些优势，但是label怎么处理，feature怎么engineering这种问题，一般人可能就找不到北了。其他方面，风格怎么控，算法怎么下单，这些都需要实战经验。不了解市场，想靠机器学习里一些fancy的算法搞个印钞机，太难。现在好多家私募都说深度学习多么有用，的确会有点用，但是绝对没有那么神，事实上大家做得都差不多，不算很深，深度学习真要那么有用，谁会到处说？量化这行，真正有用的东西，虽然最终都会被同行知道，但很少有人会在公开场合大说特说的。综上，量化策略涉及到统计、数据挖掘、交易、市场理解、机器学习等各个方面，光靠一套机器学习算法库，再加上一个优化器，就想搅动市场，没这么容易的。

量化投资是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化投资从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种"大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。量化投资起源于上世纪七十年代的股票市场，之后迅速发展和普及，尤其是在期货交易市场，程序化逐渐成为主流。有数据显示，国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%，而国内则刚刚起步。交易者的情绪波动等弊端越来越成为盈利的障碍，而程序化交易天然而成的精准性、100%执行率则为它的盈利带来了优势。量化交易的优势：1.严格的纪律性量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况。2.完备的系统性完备的系统性表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度。3.妥善运用套利的思想量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票可以翻倍的股票。与定性投资不同，量化投资大部分精力花在分析哪里是估值洼地。4.靠概率取胜这表现为两个方面，一是在定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析提高买卖成功的概率。编辑于 2021-09-18股票怎么开通t十0交易_ 股票双向交易平台 高杠杆根据投资相关内容为您推荐股票股票怎么开通t十0交易-上配天眼-快人一步!帮你查-投资更安全-数据挖掘-实时检测--安全检查-风险曝光为您的安全增添安全。1www.peitianyan.com广告量化交易中的机器学习和大数据根据文中提到的量化投资为您推荐金融专业人员如何应用机器学习和大数据技术来解决投资问题并提高投资绩效。下载 MATLAB 白皮书，了解更多!ww2.mathworks.cn广告更多专家量化投资什么意思律师1对1在线解答问题5分钟内响应 | 万名专业答主马上提问最美的花火 咨询一个法律问题，并发表了好评lanqiuwangzi 咨询一个法律问题，并发表了好评garlic 咨询一个法律问题，并发表了好评188****8493 咨询一个法律问题，并发表了好评篮球大图 咨询一个法律问题，并发表了好评动物乐园 咨询一个法律问题，并发表了好评AKA 咨询一个法律问题，并发表了好评— 你看完啦，以下内容更有趣 —嘉实优质核心两年持有期混合型基金，9月1日隆重首发价值成长兼备，11年实战投资，嘉实基金平衡风格投资总监亲自担纲;二年持有期，重点布局四大投资方向:创新科技，医疗服务，消费升级，进口替代!

量化投资模型是一种基于数据分析和统计学方法的投资策略，它可以帮助投资者在股票交易中提高效率和准确性。以下是一些建议：1. 收集数据：量化投资模型需要大量的数据，包括股票价格、财务数据、市场数据等。可以通过股票交易平台、金融数据提供商等途径获得。2. 设计模型：根据收集的数据，设计一个适合自己的量化投资模型。可以使用回归分析、时间序列分析、机器学习等方法来构建模型。3. 测试模型：在实际交易前，需要对模型进行测试。可以使用历史数据来测试模型的准确性和效率。4. 优化模型：根据测试结果，对模型进行优化，例如调整参数、增加或减少变量等。5. 实施交易：在模型测试和优化后，可以开始实施交易。建议在实际交易中持续监测模型的表现，及时进行调整和优化。6. 风险控制：量化投资模型虽然可以提高交易效率和准确性，但仍然存在风险。因此，需要设置风险控制机制，例如止损、分散投资等。

《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》（濮元恺）电子书网盘下载免费在线阅读资源链接：链接：https://pan.baidu.com/s/17Ff3YKi2hczTj4O47NaqUQ 提取码：lgv4    书名：量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型作者：濮元恺豆瓣评分：8.6出版社：电子工业出版社出版年份：2018-8页数：396内容简介：将数量化工具引入投资分析，需要结合中国股票、期货市场实际情况，为投资者开发并讲解含金量高、长期有效、逻辑清晰的量化投资模型，量化投资领域才能快速普及开来。《量化投资技术分析实战——解码股票与期货交易模型》在模型开发过程讲解的基础上，给出建模思路和绩效评估方法，并公开部分机构模型，指导投资者进一步钻研。图书为每个模型展示迭代过程中的绩效，并通过让读者扫描二维码，下载模型，构建纸媒和互联网的连接机制。作者简介：濮元恺，本科毕业于兰州财经大学，新闻学专业，任职于励京投资管理（北京）有限公司，且担任中国量化投资学会专家委员会委员。