Tradestation演示免费下载
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4 answers
Answer from Gator54
15 days ago, 361
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Answer from Gator54
15 days ago, 163
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Answer from MrCyclone
15 days ago, 145
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Answer from CleverBOT
Robot 8 days ago, 85
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量化投资入门需要学什么，36岁开始学习金融工程和量化交易，靠谱吗？
2022-03-16 23:32:53 来源：菁良股票网 作者：佚名 浏览量：186
36岁开始学习金融工程和量化交易，靠谱吗？
还是需要理性分析下，很多事情评论是否靠谱需要与自身情形结合起来，才能得出答案。
- 36岁。已经步入中年，人生结婚、育子、买房等事应该已经完成
- 力学大学教师。数学不差，学习能力也不差，有稳定收入来源，空闲时间多
- 英语爱好者。也说明学习能力不错、自律性强
- 码农。爱好编程，有编程基础
- 大趋势。量化是大趋势，不可逆，未来空间依然很大
- 重视研究员标签。很多量化希望突出自己的研发能力，总是挂很多博士教授的虚位，机构喜欢标签和头衔光鲜的研究员，毕竟可以当招牌。
- 低龄。目前量化行业平均年龄偏低，很多现在都是90后
- 集中在一线城市。量化主要还是在北上广深一线城市，其他地区量化环境普遍不好
结合外在量化情形和题主情形，题主转行是否靠谱就很容易得出答案了，题主需要考虑下量化低龄和集中在一线城市这两个情形。如果你觉得这两点不会影响到你，比如你做好和年轻人相处心态、坐标也是在一线城市，那么你转行是靠谱的。Late is better than never.
前两天看到日本一位82岁的老奶奶还在学习编程，开发APP，因此36岁重新学习，这个永远都不会晚。加油！如果条件允许，做你喜欢的事情吧，生命才多少年啊！
BigQuant—人工智能量化交易平台
目前市面上所有的量化交易培训课程，包括在网易云课堂、51CTO学院、腾讯课堂等平台，是否都毫无价值？
就算你能把锤子、斧头、凿子用得出神入化，没有雕刻家的灵魂，也只不过是木匠而已。所以总结：网上课程，听了也不过入门而已，充其量就是一个Hello World，真正要学投资和量化交易，是两件事。前者对金融需要系统深入地学习，后者只需要拥有一些金融常识性知识即可。
如果你从中获益，请点赞、关注。
量化投资该如何迈出第一步？
大家都相信， 量化投资 的黄金未来即将开启，而且不同于上一个十年的房地产，量化投资更多的是智力角逐而不那么依赖于背景和关系，只要你有思想有策略有能力，就可以转换为价值，一定的财富积累加上投资增值的能力，就可以实现财务自由之梦，超越 财务 困扰而追求真正的人生意义。所以无数逐梦者想投身到这下一个时代的洪流里，这个在阶级日益固化的今天，这是仅有的若干实现阶层跃迁的路数。
量化投资其实是一个挺宽泛的概念，广义地讲，凡是运用数量化方法来辅助投资决策的都叫量化投资，从最原始的技术指标到比较酷炫的人工智能大数据挖掘，都是量化。另外还经常出现的一个词叫“量化对冲基金”，这里有两个概念，“量化”指借助统计方法、数学模型来指导投资，其本质是定性投资的数量化实践，而“对冲”指通过管理并降低组合系统风险以应对金融市场变化，获取相对稳定的收益。实际中 对冲基金 往往采用量化投资方法，两者经常交替使用，但量化基金不完全等同于对冲基金，量化可以不对冲比如CTA期货量化，对冲基金也可以凭主观比如 索罗斯 。国内目前比较主流的量化对冲基金定义是，在操作上特别强调对冲手段、应用一些数量化、高杠杆及创新手法的基金，以区别传统以单边主观操作为主的基金。
国外所谓的量化对冲的玩法有很多，名字也很酷炫，比如 股票多头 (Long Equities)、 阿尔法策略 (Alpha Strategies)、事件驱动(Event Driven)、宏观(Macro)、债券(bond)、套利(Arbitrage)、组合基金（FOFMOM）等等。
有三个方面原因：第一是信息输入简单，因为任何策略本质上就是一个信息处理系统，信息的输入越复杂，就使得 策略系统 本身越复杂，股票里需要关心各种经济、行业、财务、消息、情绪等等，期货里需要关心品种的供需、上下游、宏观经济情况等，比如做大数据舆情分析的量化择时，比如利用公司财务业绩的选股，比如利用供需关系的期货策略，这些都是很复杂的信息收集与分析处理，而技术面则简单很多，技术面关心的是量价这些实际交易数据，信息的输入很规范很简单，这些使得量化比如容易实现；
第二就是建模问题相对简单主要只是择时，期货品种不多，标的的选择不像选股那么重要，更重要的是建模分析买卖时机的择时，输入 量价信息 来输出买卖时间信号；
第三就是指令简单是T 0双向交易，使得可以通过量化分析来择时操作买卖，而且期货交易所都支持自动交易接口，而目前中国股票市场则是T 1单向交易且自动交易支持少，故即便通过量化分析来（日内）择时，一般人也很难做到T 0，当然可以用其他方法曲折达到T 0的效果把择时的技术都可以搬到股票里，或者长线择时，所以说择时的策略也是股票量化策略的必要基础。
也正是这些原因，市面上的程序化交易软件工具也比较多比较成熟，比如MC/TB/ 文华财经 ，而其他比如量化选股的工具或者套利的软件工具，就没有那么成熟，很多需要自己根据自己的策略思想来在一个更加 开放性 的平台下来实现。
万事开头难，既然量化交易的切入点是期货程序化，那么期货程序化需要什么样的知识结构？我是金融出身的， 程序化交易 需要很多数学建模吗？我是IT出身的，做程序化交易需要多少金融知识如何最快掌握这些金融知识？我是主观交易者，总是纪律性与执行力不够导致无法坚持自己的交易系统怎么办？如何从策略思想到完成一个可以自动执行的程序化交易策略？最重要的，实战中会遇到哪些意想不到的问题？市面上是否有专注于程序化交易的课程，能系统地讲讲程序化交易的方方面面？
针对上述问题，我们来自量化交易一线实战量化基金经理、金融科技公司资深架构师、高校量化实验室三方面合力倾心打造的诚意满满的课程，专注CTA 程序化交易策略 的四天暑期集训课程来了~~
请点击查看原文，了解更多信息
http:// mp.weixin.qq.com/s? __biz=MzA3MDE2OTQ0OA==mid=2651915128idx=1sn=a7f6e517b628c54fa2649b6e5cb6f163#rd
量化交易编程教程，作为一名金融学的研究生，如果从零基础开始学量化投资，需要学哪些东西，做哪些东西？
2022-05-02 16:52:22 来源：恪脸金融网 作者：佚名 浏览量：173
作为一名金融学的研究生，如果从零基础开始学量化投资，需要学哪些东西，做哪些东西？
问之前，先说谢谢。什么是量化交易？与程序化交易有什么区别？
求推荐Python 量化交易书籍或视频教程，适用于新手的?
量化交易如何入门？
系统学习1：Barra USE3 handbook
系统学习2：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Ludwig Chincarini 偏学术风格。
系统学习3：Active Portfolio Management（APM）， Grinold Kahn 偏业界风格。
系统学习4：Quantitative Equity Portfolio Management（QEPM）， Qian Hua Sorensen APM的补充
最推荐的入行过程：学习上述材料的同时，在Vitu.AI利用海量数据编程实现，理论付诸实践:
量化分析师的Python日记
初识Python【今天开始写代码】
数据处理【瑞士军刀Pandas指南】
数据可视化【从编程小白到画图大拿】
机器学习【初探建模那些事儿】
机器学习【建模进阶指南】
交易入门【策略零基础入门教程】
策略实例【入门篇】
想了一个交易系统，如何做历史数据回测，需要什么软件？需要编程或者其他技能吗？用什么软件？
https:// forextester.com/data/da tasources
https:// forextester.com/free-mt 4-indicators-eas-converter
我们选择Install New Strategy可以把EA安装到复盘大师上，系统会把EA上传到复盘大师的自动转换器，转换完成后会发给我们dll文件就完成了安装，指标的安装也是如此。注意在上传之前，代码里面一定不能有复盘大师无法转换的函数。
交易策略等入门教程
- 一个账号 —— 多策略，支持一个账号多个策略的量化产品模式
- 一个策略 —— 多合约，支持套利
- 一个策略 —— 多市场，支持跨市场交易、套利
- 多个市场 —— NodeQuant 未来将会全部集成CTP、飞鼠Sgit 、富途证券、盈透证券IB的程序化API交易客户端，未来可在多市场中交易和套利
- 上期CTP —— 中金所、上期所、大商所、郑商所的商品期货、期权合约
- 飞鼠Sgit —— 交易策略等入门教程 期货、上海黄金交易所的贵金属现货
- 富途证券 —— 港股、美股、A股
- 盈透证券 —— 全球24个国家100多个市场中心的股票、期权、期货、外汇等产品
- 使用JavaScript语言开发量化交易策略。与C++相比不需要策略研究员处理琐碎但重要的内存管理问题。Node.js的速度也非常快，与C++处于同一个级别速度，且入门简单，能够快速开发程序。
而且JavaScript有大量的开发者，它是GitHub上最热门的编程语言
Node.js 是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。 Node.js 使用了一个事件驱动、非阻塞式 I/O 的模型，使其轻量又高效。 Node.js 的包管理器 npm，是全球最大的开源库生态系统。使用npm可以找到各种各样的第三方库，开发者可以集成到自己的程序当中。
量化金融交易程序是一种是基于高频网络访问和各种事件（OnTick,OnOrder,OnTrade）的数据密集型程序。由于Node.js非阻塞的，事件驱动的 I/O 操作等特点，使得它处理数据密集型实时应用时非常轻巧高效，可以认为是数据密集型分布式部署环境下的实时应用系统的完美解决方案。