大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于量化python学习书籍的问题,于是小编就整理了5个相关介绍量化Python学习书籍的解答,让我们一起看看吧。
如何系统的学习量化交易?
个人做量化交易:
1.了解量化交易的基础知识,包括量化投资、编程语言、数据分析等。
4.使用数据和代码,构建交易策略,比如价格均线策略、趋势策略等。
要系统地学习量化交易,首先需要掌握金融市场的基础知识,包括技术分析、基本面分析和市场心理学。
其次,学习编程语言如Python或R,以便能够编写和执行量化交易策略。此外,了解数据分析和统计学也是必要的,以便能够分析市场数据和评估策略的有效性。
最后,通过阅读相关书籍、参加在线课程或加入量化交易社区,与其他从业者交流经验和观点,不断实践和改进自己的策略。
零基础想系统地学习金融学、量化投资、数据分析、python,需要哪些课程、书籍?有哪些证书可以考?
你学习的目的是什么?是为了进金融行业?为了入职风控岗位?还是为了炒股?你把目的说清楚别人才好针对性推荐课程书籍及证书,而且学习这些东西都要一定的基础,起码大学本科学历,否则很难学好,特别是金融没有一定的宏观经济/微观经济的基础,看都看不懂,还谈什么数据分析和python,建议你把你的目的搞清楚,想明白再来学习,可以事半功倍,否则很艰难,谢谢。
如果仅仅只是自己想做量化交易,是用matlab还是用python比较好?
必须是python.
首先maltab安装复杂,安装一个matlab,十个python都安装好了
其次功能上,matlab能实现的python都能实现,而很多python能实现的,matlab未必可以
再次各大平台支持python,远比matlab多,生态上好太多了,可移植性好
最后就是AI等衍生包的支持上,python也好太多。
python好一些
你有没有这样的感觉:
你身边的一些人,做着和你差不多的工作,拿着和你差不多的薪水,但人家每月出国旅行,每周吃火锅大餐,每天换一身阿玛尼,每小时换个手表,每分钟看一下手机......
Why?
因为他们炒股. 随着年龄的增长,大家会发现身边越来越多的人在炒股;有的人闷声发大财,有的人天台唱《再见,这个世界》。
既然说到炒股,不得不提到量化交易。
所谓量化交易,就是以先进的数学模型代替人为主观判断,利用技术从海量数据中分析出超额收益的“大概率”事件来制定策略,避免非理性的投资决策。 像什么空中花园、羊驼策略、狗股理论等等......通过代码设置,根据市场的变动进行交易,实现短期、中期、或者长期的利率最大化,也就是大家所谓的躺着赚钱。
从JP Morgan到中国大妈,每天有无数人在研究各种算法策略;衍生出的职业如量化交易系统工程师、量化交易员等,薪资都高的吓人。
在量化交易开发方面,最火的要算是Python了,国内很多量化***都使用Python开发;C++不是更强大稳定么?没错,但是C++臃肿而不够灵活,这对量化交易策略是致命的,因为我随时都有可能更改、测试新的策略。
python量化交易软件哪个好?
个人感觉JoinQuant综合起来比较好,本地调用也很方便。
万德旗下的WindQuant也可以关注一下,据说底层数据库跟万得是一致的,做股票量化的话,财报数据准确性会可靠一点。
学习量化交易,应该如何入门?
1. 坚持。坚持是一种习惯的最佳培养方式,到点必须执行某种动作,长期坚持。我就坚持看出,到点就执行,哪怕打开书我就犯困,走神,也要坚持执行,而且坚持看30分及以上。
2. 训练速读速记的能力。这个技能是自学者的必备技能,因为他可以帮你充分利用碎片时间。这个技能经常会给我带来惊喜,长期大量的碎片信息[_a***_]积累,会在不经意的某天链接成知识块,也为我进行系统学习时提供充足的素材、提高学习效率。最重要的一点是,它是灵感的重要来源。
3. 建立学习正反馈机制。为什么人喜欢玩游戏,尤其是电子游戏,有人专门分析过这个问题,那就是游戏有及时的反馈,然玩家随时获得成就感,所以就会不断的投入注意力。我也为自己在学习问题上建立了很多正反馈机制,例如,如果一周内我的学习时间达到10小时,我就会去吃点好吃的。如果超过15小时,我就会去买点自己想要的。如果超过20小时,我就会在周日给自己放一个小***。再例如,激发自己的好奇心和欲望,让自己能够想要去知道结果,或者急切的渴望达成。再再例如,让自己中二一点,给这件事情赋予一个神圣的意义,让整个事情充满仪式感。。。。
4. 与自己的终极目标相结合。这个其实是第三条的超级加强版,其实很多人都论述过这个观点,那就是把一件辛苦的事情和自己的终极目标相结合,那么这件事情会变得非常有乐趣,谁劝都没用。
5. 丰富的学习手段。这个主要是看个人的爱好了,我的做法是把记笔记变成一种乐趣,我纸质笔记和电子笔记都用,还买了彩色笔丰富笔记颜色。总之就是弄一些让自己能够愉悦的学习工具来使用。
书不在多,看这几本就行:
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
值得总结的是数学、计算机、分析框架等工具都只是量化投资的形,优质投资想法才是灵魂。所以在修炼上述量化投资的基本功的同时,请不要忘记向有洞察力、有独立思考的其它派系的投资专家学习,无论他/她是价值投资、成长投资、涨停板敢死队、技术分析、主题投资、逆向投资、各类套利。将你自己想出的或者从别人那里习得的投资想法,用量化框架验证、改进、去伪存真,并最终上实盘创造价值。
提问者的编程能力应该没有太大的问题吧。
做量化,投资者的投资策略都不同的,呢,实践出真知。
我觉得吧,直接上手,开发→回测→运行
其中开发和回测直接做,多做,达到自己满意的效果就好。
量化投资的门槛还挺高的,从知识储备来说,计算机Python和金融学知识至少都是要了解的,可以选懂一样再学另一样。而真正做量化的时候就涉及到数据,回测框架和策略研究,建议最好先用一个平台,因为自己一个人买数据做框架不现实,我自己用的是聚宽的平台,好处是常规的财务数据,行情数据和技术指标基本都有,入门是够用了。谈到升级,难度就大很多,比如多因子策略,需要用到的回测框架就复杂很多,要做IC回归,T检验,分层测试,这时候就要再补习统计学的东西,真的都弄了一遍发现常规的因子赚不到什么钱,要要开始因子挖掘,量化也是条不归路,且行且珍惜吧。
量化交易是指通过严谨的数学或统计学模型,借由计算机的辅助,通过对大量历史数据的分析,从而选择大概率有超额收益的投资方法,然后由计算机直接执行的方式。
注意:量化交易在执行层面上有很强的客观性,但本质上是一种主观性很强的交易方式。因为策略思想,投资逻辑,市场选择以及计算机何时执行都是由投资者事先确定的。
量化交易系统的结构主要由以下几部分组成:
1.寻找策略思想
2.取得所需数据
3.生成策略模型
4.检验策略模型
5.部署实盘交易
6.策略运行评估
注意:每一个组成部分都不是一蹴而就的,需要反复测试,修改,验证。
到此,以上就是小编对于量化python学习书籍的问题就介绍到这了,希望介绍关于量化python学习书籍的5点解答对大家有用。