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外汇剥头皮交易策略基础知识介绍

量化投资课程心得体会1000字

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量化投资分析讲座心得.docx

量化投资分析讲座心得 关于“中银杯”量化投资大赛的可行性分析 XX年阳光私募基金被正名之后,行业发展非常迅速,截止XX年10月,私募基金在协会登记近万家,认缴规模近5万亿,其中管理规模超50亿的近百家。预计2020年前后,行业规模将达扩大3倍以上,达到15万亿左右,发展潜力巨大。尤其是量化投资近年来表现出来了巨大的生命力,运用得当,利用量化投资的手段能够提供风险可控、收益高于固收类产品的优秀产品。 为适应当前私募基金发展现状,积极参与到阳光私募基金产品发行业务中去,同时充分发挥中银集团整体优势,建议由中国银行上海分行、中银国际证券上海分公司、中银期货共同主办,由包括中国量化投资学会、宽客俱乐部、赞助商等机构协办,举办XX年度《“中银杯”量化投资实盘大赛》。从《大赛》中我们将不断发现优秀的量化投资个人和机构选手,为中银集团提供大量优秀投资顾问和优秀的阳光私募产品,真正做到合作共赢、共同发展。与此同时,中银集团还可以借助《大赛》的平台,举办高水平的国内、国际量化投资论坛等活动,从而占领资本市场的技术制高点,为我们开展差异化竞争提供了强有力的工具。 一、活动主办: 中国银行上海分行 中银国际证券上海分公司 中银国际期货 二、活动协办: “专业机构组”协办单位:对冲基金人才协会。 本组以大型专业机构及其产品为主; “投资精英组”协办单位:上海宽客投资管理有限公司。 本组以个人量化投资者或中小型机构为主。 三、活动承办: 承办单位:上海五牛股权投资基金管理有限公司 弘宇集团 承办单位以自有资金或与我方共同发起设立FOF基金,用于投向《大赛》中的优秀选手或优秀产品。 1/2 四、活动目标: 1、提升中银集团在资本市场量化投资领域的知名度和影响力。通过举办高水平的量化投资高峰论坛以及《大赛》等活动,海选优秀的量化投资选手和优秀的产品; 2、通过差异化竞争,充分展示中银集团优势,扩大中银集团在相关领域的市场占有率。 五、大赛具体活动方案: 六、说明 承办单位以自有资金或与我方共同出资1亿元与民生银行以1:9比例发起设立10亿元规模FOF基金,在活动大赛六个月后,可择优投向大赛优秀机构、选手发起设立的资产管理产品优先级,不仅可以获得稳定收益,还能通过FOF母基金和购买子基金部分优先级的方式扩大中银期货资管产品规模至15~20亿以上,增加在中行产品托管资金的规模,获得多重效益。 目前民生银行已经完成了海通期货、中粮期货、格林大华、方正期货、招金期货、鲁证期货等公司FOF母基金的审批和出账。 承担单位与中银期货出资比例则需要双方协商完成。 七、期货公司参与益处 1、为自有资金创造安全稳定的回报——利用母基金1:9的杠杆配置,同时子资管计划成本和母基金总成本不低于1%的价差,自有资金将取得10%以上的稳定收益。按照1:9测算,1个亿规模一年收入中位数为1200万左右,如5000万规模收入为600万左右 2、利用母基金1:9的杠杆配置,将迅速增加我司保证金权益,期货端的交易将提升我司股指期货等活跃品种的市场占有率。如为期现类产品亦将提升证券端的客户权益、交易量。 3、母子基金双层托管的形式将迅速提升我司的资管规模提升期货资管的排名,增加我司获取期货行业更好评级的可能性。 4、通过成立FOF母基金,标准化投顾准入流程,可以区别与其他资管通道,提高吸引一批优秀私募基金的手段和效率,为市场业务开展提供有效手段。 5、通过FOF基金产品模式的复制,建立与不同银行渠道的合作渠道资源。 2/2 量化投资课程小组作业-第六组 1.变点理论 策略的原始代码如下: importnumpy importmath import#统计包 start='XX-01-01'#回测起始时间 end='XX-12-01'#回测结束时间 benchmark='HS300'#策略参考标准 universe=['',]#证券池,支持股票和基金 capital_base=#起始资金 freq='d'#策略类型,'d'表示日间策略使用日线回测,'m'表示日内策略使用分钟线回测 refresh_rate=1#调仓频率,表示执行handle_data的时间间隔,若freq='d'时间间隔的单位为交易日,若freq='m'时间间隔为分钟 h=#h阈值 globall globalr globalc1#全局变量统计量CUMUS 量化投资课程心得体会1000字 globalc2 l=[] r=[] c1=0#初始化CUMUS c2=0 definitialize(account):#初始化虚拟账户状态 pass

AQF 量化金融分析师学习心得

量化交易是高风险,在华尔街有一则笑话,无论怎么金融分析,都比不上特朗普在深夜或股市开盘前的两条 Twitter ! 因为股价是对未来现金流的折算,但是一般金融分析时候,很多策略会参考历史资料,相信会有规律,从过去看未来的想法,所以才会有误判。另外一个比较经典的反面案例是长期资本管理公司 (LTCM),一家对冲基金公司,其中合伙人有几位都是诺贝尔经济学奖得主,可以说是当时全球顶尖金融团队也不为过,透过高杠杆和复杂金融衍生品的交易策略,但是无论模型计算如何好,但是黑天鹅事件就是发生,发生误判,最后破产,所以必须敬畏市场。

整个课程中提到新颖金融领域是行为金融学,就是透过心理学对于人的投资行为分析,比如动量效应,当投资者有追涨杀跌的情况发生,会依据一些指标来做分析,是要与泡沫共存 (ride with the bubble) 还是立即清盘退出。另外今年分享 11 篇关于金融方面的书籍笔记中有两篇文章是关于行为金融学:陆蓉行为金融学讲义 心得笔记 和 行为金融与投资心理学的重点笔记,有兴趣可以阅读一下,可以有大致轮廓关于行为金融学,目前进展到哪一个地步。

过程中学习到超过 15 个不同的量化交易策略, 其中大数据及舆情分析,会参考国外一篇金融期刊Quantifying Trading Behavior in Financial Markets Using Google Trends,虽然有 6 页,实际上内容只有 3 页,自己花 30 分钟看完这篇论文,基本上透过 Google Tread 关键字分析来做交易策略。这给我一个启发,一篇好论文其实不需要长篇大论,也可以影响重大。另一个更好例子是中本聪在 2008 年发表的 Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System,也是不到 10 页,但是却创造出新的产业出现。

整个课程压轴就是海龟交易系统,其实就是一套完整趋势交易系统,如何仓位管理,比如分批加仓、动态止损、入市、离市 . . . 等,因此延伸出海龟交易法则,包含心理管理,有兴趣的人可以上网查相关文章,进一步深入了解。

2.Python

Python 范围是针对金融常用 numpy、pandas、talib、tushare、matplotlib 模组和机器学习 sklearn 模组为主的课程,因此如爬虫 request、神经网路 keras 和 Tensorflow 模组,就不在这次范围内,需要后续自学。课程设计比较倾向 Python 当作第一个入门程式语言,所以针对 Python 应用层面,其实不是很多,毕竟课程内容,还包含量化金融,如果有过学习过其他程式语言,比如 C、C++、C#、Java、Apex、Ruby . . . 等,可以快速切入学习。另外有考过 SCJP 或 Salesforce Developer I 认证的人来说,考试范围内容会更广泛,还会追加 Thread 线程的运作模式、I/O 处理模式、数据库处理、单元测试、Web Service . . . 等。

3.量化平台:优矿 V.S. IB

当具备基础 Python 编程能力,接下来就是量化投资理论转成 Python 实作并且图形化显示资料,这边会引入两个量化平台,一个是优矿,专门针对国内市场为主的量化平台,另一个是 IB (Interactive Brokers),中文翻译为盈透证券,主要是面向全球金融机构的量化平台。

优矿提供一个属于它自已的框架和 API,开发人员可以参考网站中论坛研究,下面两张图是官方提供范例程式,执行出来的结果,可以发现第一张图的策略跑输基准,这边用上证 50 ETF 为标的,导致阿尔法收益为负,第二张图就提供模拟不同时间区段的收益率变化情况,这可以为优化策提供一个参考方向。

IB 框架会比优矿复杂,会用到面向对象的多继承和重写父类方法,以及 Thread 线程控制,因此提供比较大的弹性,针对策略上细节控制,这部分就属于进阶人员,当累积到一定程度量化经验和想要处理国外量化交易。下图为 IB 运作画面,提供的金融资讯比优矿的内容更多。

4.机器学习Machine Learning

现在 AI 人工智能很火,这也是当初我会报名 AQF 量化金融分析师的原因之一,这样可以迫使我学习这领域知识,包含理论基础和数学原理,然而 Python 实现时候,实际上不需要太多行程式码,就可以完成,不过真正难点就是模型优化部分,这就需要经验累积,不过从学习角度来说,是一个很好的切入点。课程中针对机器学习,有提到逻辑回归、支持向量机 (SVM)、决策树、K近邻 (KNN) 的 Python 实作,应用在金融股票上,不过模拟出来结果不是很好,甚至还出现跑输大盘的情况。最近自己也学习神经网路 keras 和 Tensorflow 模组,有一个初步理解,基本上和上面提到的机器学习 Python 实作上并没有差异很大,内容上是有很大的连贯性,算是日后进一步提高能力,有一个很好的地基。

5.量化思维

最后我认为一位顶尖的量化分析师会具备量化思维,会意识到碰到事情可采用量化,不追求精确数据,而是掌握重点,选出需要量化指标。简单说就是用数学解决问题,做到心中有数。在得到 app 中老喻的人生算法课,提到一个经典案例,一位美国石油商人上被绑票,劫后余生提供给 FBI 三条线索,都是经过量化,最后 FBI 也依照这三条线索找到犯人。

  • 线索一:被绑架约一个多小时,经过两个石油田,因为隐约听到钻井声音
  • 线索二:依据车速和时间,汽车开到关押地点大约 960 公里
  • 线索三:每天有两次班机降落,推算是早上 9 : 45 和 下午 5 : 45

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量化金融分析师,英文全称 Analyst of Quantitative Finance,简称AQF,是基于Python语言的专业量化投资证书,由量化金融标准委员会(Standard Committee of Quantitative Finance,SCQF)主考并颁证,是代表量化金融领域的专业水平证书。

量化投资学习——读书笔记

量化橙同学 于 2021-08-29 15:31:34 发布 374 收藏

日内交易四部曲:
一、开盘60分钟的走势,决定当日多空方向。
二、用震荡指标寻找主要趋势中的次级别回调趋势末期。
三、支撑、阻力位突破,开仓。
四、用第二和第三点,平仓。

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零、简介 绪论部分主要介绍了量化交易策略的体系和交易系统和策略的开发流程。因此笔记分为两部分进行叙述。各个部分在此仅作简单介绍,在后续章节会进行逐一展开。 交易策略 目前的程序化交易主要有如下种类(后文会展开) 1. 量化选股 2. 量化择时 3. 套利交易 4. 动量/反转策略 5. 资产配置 6. 高频交易 交易系统 序号 交易系统决策流程 1.

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DataFrame切片与筛选 DataFrame的三种切片方式:loc、iloc和ix。 loc为location的缩写,第一个参数是行标签,第二个参数是列标签(为可选参数,默认为所有列标签) iloc为integer location的缩写。 ix运用更广泛,能自动根据给出的索引类型是使用位置还是标签。 回归分析 回归分析是确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。回归分析,按照数量涉及的变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照因变量的多少可分为简单回归分

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第二部分 打 开 黑 箱 第3章 阿尔法模型:宽客如何赚钱 /22阿尔法定义:在交易中关于买卖时机把握和持有头寸选择的技巧。##什么时间买卖什么## 阿尔法模型局限性,在一定范围内可以对未来的情形有着精确的预测效果。 阿尔法模型的类别:理论驱动和数据驱动理论驱动型的。他过观察市场行为,寻找可能用来解释这些行为的普适性理论,再依据市场数据来检验该理论是否可以有效解释市场行为。在量化交易中,这些.

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量化投资学习的一点心得

Sam_Luo_2018 于 2018-07-13 10:23:45 发布 6398 收藏 1

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邢不行系列帖子“量化小讲堂”,通过实际案例教初学者使用python进行量化投Z,了解行业研究方向这是邢不行第期量化小课堂分享作者 l 邢不行有这么一批人,他们是股市中坚力量,占据了A股流通市值半壁江山。他们擅长在3000点高地打持久战,敢于和资金量远超自己对手近身肉搏,在市场大起大落之时,总能看到他们视死如归身影。​这就是我们今天主角,A股市场生力军:散户。.

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量化平台分类: 本地:MC、TB、WH、TS、MT4 云端:聚宽、优矿、米筐、bigquant SDK/量化API: 万得、东财choice、掘金量化 开源框架:PyCTP、Vnpy、zipline、quicklib 使用平台优点: 省时省力,无需收集清洗数据 无需编写复杂回测引擎 有大量集成好函数使用 使用平台缺点: 无法导入数据;数据有问题就没辙 无法自定义下单算法 很多限制,如日线只能用收盘价买卖 编程语法不统一 收费(按年、按手续费比例) 有bug只能忍 策略安全性 如何判断策略

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作者微信yuwei_1119 量化交易和人工交易主要区别是什么? 一句话概括就是:量化交易就是把买卖规则写下来,然后编成模型和程序像科学家检验科学理论一样检验策略,借助于计算机实施策略,消除很多存在主观判断型交易者中随意性、不守纪律,贪婪和恐惧心理情绪。 对于计算机而言,你不能简单和它说,请帮我买入一些便宜股票,等它贵了帮我卖出。你必须明确给出以下这些定义:便宜指是多少钱(什么范围内?)什么时候买?买多少?什么时候卖?卖多少?什么是贵了等等,所有这些都要精确定义。

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在市场面前,我逐渐丢失了自我. 十年前我主要靠预测来完成交易;五年前我主要靠分析来完成交易;现在我主要靠规则来完成交易。 回顾我交易成长之路时发现:我事实上是在逐渐减少自由意 志,而又逐渐增加冰冷规则。本以为进入期货市场能够通过市场间非相关性来提高自己自由选择余地,但半年期货生涯告诉我却是截然相反结论。 量化投资课程心得体会1000字 交易是艺术还是科学?或者说交易行为实现是更多靠不可

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我研一,南开大学金融工程方向,但是我专业所处学院比较尴尬,并非是南开大学大名鼎鼎金融学院,而是一个小小计算机与控制工程学院,更为悲催是还没有盖好一个独立学院楼,这个小学院又被改名为人工智能学院,emmm. 说来都是后话,步入正题: 正因为我在一个计算机学院研究金融工程,指导前辈与学长寥寥无几,我导师是教本科高数,平时课程比较多也无心多关注我们,我就修完研究生学分出来社会历练.

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日内交易四部曲: 一、开盘60分钟走势,决定当日多空方向。 二、用震荡指标寻找主要趋势中次级别回调趋势末期。 三、支撑、阻力位突破,开仓。 四、用第二和第三点,平仓。 参考文献: 下载连接 《日内交易四部曲》笔记 高频交易是如何做T收割韭菜 日内交易(偏高频)心得与技巧—纯原创干货分享 .

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1. 时间优先和价格优先 解析: (1)时间优先:相同价格买入,购买时间越早,越容易成交。 (2)价格优先:相同时间买入,价格越高越容易成交。 2. 大盘指数 解析:大盘指数是指:沪市“上证综合指数”和深市“深证成份股指数”。 (1)以上海证券交易所挂牌上市全部股票(包括A股和B股)为样本,以发行量为权数(包括流通股本和非流通股本),以加权平均法计算,以1990年12月1

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量化投资认知 基础概念1:一级市场 vs 二级市场 一级市场:企业从零开始,依次经历死亡谷、天使投资(初创期、1-3年)、成长期(VC阶段,3-5年)、扩张期(PE阶段、5-8年)、成熟期(Pre IPO/IPO,8-10年) 天使投资规模比较小,百万级。一般在公司成立早期。天使投资基金:私募基金。风险最大、回报最大。 VC投资:风险投资。一般情.