海證期貨量化投資

⑴ 喬治·索羅斯寫過一本叫《量化投資》的書嗎

一下內容純手打

證券分析方法主要分三種：
一是基本面分析，代表作《證券分析》《價值投資》，代表任務「巴菲特」；

二是技術面分析，代表做《趨勢技術分析》《道瓊斯理論》等，注重短期投資，索羅斯屬於短期投機類型，但是沒有任何資料顯示他的投資流派屬於純粹的技術面分析，可能的情況是上述兩種都有。今年的而貝爾經濟學得主法瑪提出的」有效市場假說「某一種程度上，否定了技術面分析。

三是量化分析，美國近幾十年興起的一種方法，典型的代表人物是西蒙斯。

中國國內的量化投資的研究還比較少，量化投資的基金以及機構也不夠普遍，切主要集中於香港地區。原因之一是，國內金融金融市場沒有完全開放，金融產品匱乏。美國市場的金融產品多達幾萬種，而國內只有兩百多種。

關於量化投資的書，國內國外都有很多，主要集中與國外，國內學者大多是對國外技術的學習。當然，如果你是初學者，建議你還是從國內的相關書籍開始學起。

如果有一本書，叫《量化投資》，我敢保證你看了一定學不到什麼東西，丁鵬的《量化投資》就是這樣，只是對現在主要方法以及模型的簡單介紹。用於同行業交流也許會有些價值。書籍內容從：量化選股、量化擇時、到套利什麼什麼的，基本上都是簡單的介紹，可以當作課外讀物，了解一下什麼叫量化投資。如果你真的想學到什麼東西，直接網路文庫：量化選股、多因子選股等詞，你會看到無數國內證券機構對市場的量化研究。而且資料詳細。可是，你學不到最根本的原理。

原因如下：
進行量化分析，必須至少具備兩種能力：

一、扎實且足夠的數學、統計學基礎，用於理論上的金融建模；
二、能夠使用相關計量軟體進行數據分析或者模型求解等。

這兩個要求一般人很難到達，所以證券從業的教材認為難度大是量化投資的一個很大局限性。

如果樓主對量化投資有興趣，我可以推薦一些教材給你：

如果僅僅是想了解一下： 丁鵬《量化投資》，書很貴，個人認為沒什麼實用價值。可以有個簡單的系統的認識；

如果是想學習並且能在實際中運用，建議如下：

數學方面：
《微積分》 到高級《高級微積分》
《線性代數》《非線性代數》
《概率論與數理統計》《概率、隨機變數、隨機過程》
《離散數學》《運籌學》《統計學》
金融理論上
《計量經濟學基礎》《計量經濟分析》
《數量金融學》《金融時間序列分析》
。。。。還有很多很多
以及其他金融知識基礎
建模方面
這類的書，我看的不多哦，你自己網路一下，或者找個圖書館看看
計算機軟體
C 和 C++ 至少學一個，SQL 建議學一點
建模軟體主要有：MATHEMATICA MATLAB SAS SAC R Eviews GAMS 等等等等，終於哪些海外基金用的是哪一種，或者是不是自己做的專用軟體，我就不知道了。
不過，上述的軟體，肯定是可以滿足個人的研究需求的。這個，你選幾種學一學還是可以的。

一個人，想要精通上述全部，應該是很難的，所以，註定了，量化分析的方法，單個的普通人很難完成。
量化投資起源與上世紀美國政府大幅度削減了對物理航天業經費自持，導致很多搞火箭的科學家、數學家下崗。於是他們流入金融行業（收入高），利用自己對數學、計算機的優勢，使用原先用於火箭的建模預測證券市場，發現有著顯著成效。當然，這些模型的前提是，現代金融理論的奠基，以及數量金融的發展。

因此，我個人對量化投資的理解是：金融界的火箭科學家，傳統的分析方法，只用看某一或某幾個指標，根據歷史經驗或者主觀的客觀的XXOO判斷證券的未來走勢，但是量化分析，首先建立合理的數學模型，然後藉助計算機運用某些XX的演算法，分析求解，難度相對於傳統的方法難很多。

如果你想比較淺顯的掌握，用於投資決策的參考
那量化分析，也沒有想想中的那麼高深，它本質上是一種金融的建模，本質上，常用的方法還是統計專業的那幾個 ，什麼 回歸分析，線性規劃 ，相關性，時間序列等等等。。。我看了丁鵬的書，大致上認為他是用了這些方法。所以你只用把應用數學學好就好了。
還有一些像遺傳演算法、神經網路這些他的書裡面也提到了，屬於現代演算法，這些方法比較小，難度大，但是我猜只有學術界會用這些方法，因為現代演算法在實際運用中還不夠成熟，預測經常不準確。

表述有些亂，不過大致也只能寫成這樣了。

最後：和量化分析相關的專業主要有三個：
金融專業：金融工程；
數學專業：統計、應用數學；
計算機專業
這些專業的就業方向是可以面向量化分析的

⑵ 什麼是量化投資

量化投資指的是一種投資方法，它是指通過數量化方式或計算機程序化發出買賣指令，以得到穩定收益為目標的交易方式。量化投資是一種定性思想的量化應用，它對大量的指標數據進行分析，得出一些有說服力的數據結論，然後通過計算機技術進行數學建模，並進行量化分析，從而得出一個比較契合實際的投資策略。
量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。從全球市場的參與主體來看，按照管理資產的規模，全球排名前四以及前六位中的五家資管機構，都是依靠計算機技術來開展投資決策，由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。

⑶ 量化投資和對沖基金的區別

量化投資

量化投資就是藉助現代統計學、數學的方法，從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種「大概率」策略，並紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資，力求取得穩定的、可持續的超額回報。

量化投資就是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計為投資者針對以後的行情走向進行判斷，然後對影響股市漲跌的因素進行歸納，建立出一個模型，把這 個模型拿到當下行情進行檢測，如果這個模型能准確的反應出走勢，確保為投資者帶去優良的收益，那麼這個模型就值得投資者使用。相對於傳統投資方式來說，量 化投資具有快速高效性、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。正是因為各個環節都要有不同的方法和量化模型來保證操作的可靠性，因此技術 方面也幾乎覆蓋了整個投資流程，從估值選股、資產配置到程序化交易與績效評估等，對操作人員的要求也是比較高的。

量化投資自身以及整個投資 行業的發展逐步產生共振。量化投資在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。作為一個概念， 量化投資並不算新，國內投資者早有耳聞，以2010年股指期貨上市為轉折點，目前已經非常成熟。

量邦科技把人的投資思想規則化、模型化，基於金融 數據得出投資結論，並選用計算機去執行交易。原本用於自然科學研究的手段應用於投資實踐，就產生了投資科學。比如出現於上世紀80年代左右的阿爾法投資， 這種量化投資的主要工具是多因素模型，通過分析股價的驅動因素，合理配置權重，進行有益投資組合

對沖基金

對沖基金 （hedge fund），也稱避險基金或套利基金，是指由金融期貨（financial futures）和金融期權（financial option）等金融衍生工具（financial derivatives）與金融組織結合後以高風險投機為手段並以盈利為目的的金融基金。它是投資基金的一種形式，屬於免責市場(exempt market)產品。

對沖基金採用各種交易手段進行對沖、換位、套頭、套期來賺取巨額利潤。這些概念已經超出了傳統的防止風險、保障收益操作范疇。加之發起和設立對沖基金的法律門檻遠低於互惠基金，使之風險進一步加大。

隨著時間的推移，在金融市場上，部分基金組織利用金融衍生工具採取多種以盈利為目的投資策略，這些基金組織便被稱為對沖基金。對沖基金早已失去風險對沖 的內涵，相反的，現在人們普遍認為對沖基金實際是基於最新的投資理論和極其復雜的金融市場操作技巧，充分利用各種金融衍生產品的杠桿效用，承擔高風險、追 求高收益的投資模式。

總結

從海外經驗也可以看出，量化對沖、CTA策略及量化多策略產品在市場下跌中仍然能獲得較好的收益。量化對沖產品偏向市場中性策略，可以在A股市場下跌中實現對沖風險，獲取收益。

⑷ 想做期貨交易，有哪些需要注意的點

想做期貨交易的話，首先就是掌握一些期貨的基礎知識，能讓你在買入時不那麼迷茫，其實就是要選一個好的期貨交易公司。當然這兩個在海證期貨官網都可以解決，這家不僅手續費低，還會提供好多期貨的知識可以學習。

⑸ 股票市場中什麼 是量化投資!

微量網：量化投資在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。
量化投資區別於定性投資的鮮明特徵就是模型，對於量化投資中模型與人的關系，大家也比較關心。我打個比方來說明這種關系，我們先看一看醫生治病，中醫與西醫的診療方法不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，定性程度上大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。
醫生治療病人的疾病，投資者治療市場的疾病，市場的疾病是什麼？就是錯誤定價和估值，沒病或病得比較輕，市場是有效或弱有效的；病得越嚴重，市場越無效。投資者用資金投資於低估的證券，直到把它的價格抬升到合理的價格水平上。
但是，定性投資和定量投資的具體做法有些差異，這些差異如同中醫和西醫的差異，定性投資更像中醫，更多地依靠經驗和感覺判斷病在哪裡；定量投資更像是西醫，依靠模型判斷，模型對於定量投資基金經理的作用就像CT機對於醫生的作用。在每一天的投資運作之前，我會先用模型對整個市場進行一次全面的檢查和掃描，然後根據檢查和掃描結果做出投資決策。
量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

⑹ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打開交易策略，設置一些運營參數

9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題

9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法

15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃

17:00~18:00: 運動

崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；

崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；

理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；

有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；

(6)海證期貨量化投資擴展閱讀

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，

極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

⑺ 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。

國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右，至今量化交易規模不過2萬億RMB，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。

⑻ 什麼是期貨量化交易與程序化交易一樣的嗎

量化投資理論是藉助現代統計學和數學的方法，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，用數量模型驗證及固化這些規律和策略，然後嚴格執行已固化的策略來指導投資，以求獲得可持續的、穩定且高於平均的超額回報。
量化從一開始也不是作為定性的對立面而提出的方法，它是將定性分析中的技術分析策略用模型固化，替代過程中可以用電腦進行的部分並將其效用極大優化。量化交易策略幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。

程序化交易將具體的交易時機，倉位，止損止盈，獲利標准編寫進交易程序中，也可能獨立於程序外。程序化只是交易執行的一種方式。

⑼ 目前國內進行量化投資的個人多不多

近年來,隨著證券市場規模的不斷擴大,金融衍生產品不斷推出, 投資策略和盈利模式發生根本性改變,投資復雜程度日益提高,導致證券市場投資者的構成比例出現了相應的變化。專業投資管理人的佔比越來越大,且有加速之勢。另一方面,量化對沖投資策略以其中低風險穩定收益的特性,將成為機構投資者的主要投資方向之一。一、量化對沖業務特點及服務要求量化對沖是一項業務特點鮮明、極具專業性、配套服務要求高的業務,其業務特點表現為:(一) 投顧專業化水平高。量化對沖業務對管理人在數據挖掘、策略開發、程序化交易等IT 技術研發能力要求很高。根據海外經驗證明,從事量化對沖投資的管理人均為專業機構投資者,專業背景來自物理、數學、統計、計算機等領域的高端人才,需要具備量化投資模型的開發能力及持續的模型優化能力,具有一定的行業進入門檻。分支機構在識別和扶植量化對沖管理人方面也必須具備一定的鑒別能力,避免付出大量精力而收效甚微。(二) 量化對沖業務存在天然的地域分布。與公募基金公司布局相類似,目前主要的量化對沖管理人大都集中在上海、北京、深圳等幾大金融市場活躍區域,與公司各地區量化對沖業務發展不均衡的情況相吻合。(三) 產品風險相對較低。目前市場上的量化對沖產品多以市場中性策略為主,對沖證券市場系統性風險,相較於傳統方向型的權益類產品,在控制產品回撤和獲取穩定收益方面具備較大的優勢。隨著賣空機制的不斷完善,對沖策略將逐漸豐富,例如:統計套利、多空策略、配對交易等。(四) 業務落地要有專門的支持團隊。據近年來推廣量化對沖業務的實際操作經驗,在業務執行層面需要落地營業部協調的技術問題就很多,各營業部須配備專業的業務團隊進行支持,快速響應和解決存在的問題。實際情況是大部分營業部沒有足夠的人力、財力和物力,用於配臵專業的支持團隊。根據開展量化對沖業務的以上特點,對券商提出了較高的綜合服務要求:(一) IT 系統要求高。量化對沖業務模式對於IT 系統都具有極高要求,一方面體現在交易系統及行情數據響應速度穩定高效,另一方面體現在系統整合及開發易用性。(二) 策略研發需求高。隨著金融創新工具的不斷推出,量化對沖管理人只有具備持續策略開發和策略優化的能力才能取得穩定、優秀的投資業績,需要我公司提供強大的策略研究以及策略交流等支持。(三) 產品設計和發行要求高。量化對沖業務發展的必由之路, 是以產品化的模式實現規模效益擴大生產力,投資管理人需要券商提供SPV 設計(如信託、公募、資管等法律結構安排)、提供產品結構設計、風險控制、後台運營和營銷組織等全方位的一攬子配套服務, 與證券公司在產品設計的專業能力、統一營銷的組織能力和整合公司總部資源能力相匹配。二、量化對沖業務的發展現狀
(一) 投資管理人或直接投資者專業化水平參差不齊
目前,市場上量化對沖投資管理人按專業水平大致分為三大類:
第一類:專業水準極高的管理人或投資人,擁有多年的投資經驗,擁有自主開發的量化交易系統,有專門的策略研究團隊,有實盤過往業績表現,有持續的生存能力。此類管理人既有自學成才的,也有從 海歸加盟的,來自成熟市場有經驗的管理人在逐步增加;
第二類:正在成長過程中的管理人或投資人。此類管理人有較好的國內證券市場投資經驗和過往業績,學習能力強,應變能力強,正在成為量化對沖業務的新生力量;
第三類:專業能力欠缺,只有願望,沒有專業支撐,被動依賴技術平台而操作的管理人或是直接投資人,對量化對沖業務一知半解甚至完全不懂,根據策略交易系統發出信號被動投資,預計此類管理人 (投資人)難以應對市場變化,很快就會因束手無策而離開市場。
(二) 從券商或營業部提供的服務支持來看,專業化水準和服務支持能力也參差不齊。
主要分為三類:
第一類:由專業的團隊支撐,有系統的技術支持、策略支持和服務支持;
第二類:正在起步階段的券商,但他們也有可能後發制人,定位精準,整合資源,成為量化對沖市場的主力服務機構;
第三類:沒有能力支持量化對沖業務。既無技術支持,也無專業服務團隊,更談不上策略支持。業務發展處於自生自滅的狀態,業務也處於很大的波動中。