海证期货量化投资

⑴ 乔治·索罗斯写过一本叫《量化投资》的书吗

一下内容纯手打

证券分析方法主要分三种：
一是基本面分析，代表作《证券分析》《价值投资》，代表任务“巴菲特”；

二是技术面分析，代表做《趋势技术分析》《道琼斯理论》等，注重短期投资，索罗斯属于短期投机类型，但是没有任何资料显示他的投资流派属于纯粹的技术面分析，可能的情况是上述两种都有。今年的而贝尔经济学得主法玛提出的”有效市场假说“某一种程度上，否定了技术面分析。

三是量化分析，美国近几十年兴起的一种方法，典型的代表人物是西蒙斯。

中国国内的量化投资的研究还比较少，量化投资的基金以及机构也不够普遍，切主要集中于香港地区。原因之一是，国内金融金融市场没有完全开放，金融产品匮乏。美国市场的金融产品多达几万种，而国内只有两百多种。

关于量化投资的书，国内国外都有很多，主要集中与国外，国内学者大多是对国外技术的学习。当然，如果你是初学者，建议你还是从国内的相关书籍开始学起。

如果有一本书，叫《量化投资》，我敢保证你看了一定学不到什么东西，丁鹏的《量化投资》就是这样，只是对现在主要方法以及模型的简单介绍。用于同行业交流也许会有些价值。书籍内容从：量化选股、量化择时、到套利什么什么的，基本上都是简单的介绍，可以当作课外读物，了解一下什么叫量化投资。如果你真的想学到什么东西，直接网络文库：量化选股、多因子选股等词，你会看到无数国内证券机构对市场的量化研究。而且资料详细。可是，你学不到最根本的原理。

原因如下：
进行量化分析，必须至少具备两种能力：

一、扎实且足够的数学、统计学基础，用于理论上的金融建模；
二、能够使用相关计量软件进行数据分析或者模型求解等。

这两个要求一般人很难到达，所以证券从业的教材认为难度大是量化投资的一个很大局限性。

如果楼主对量化投资有兴趣，我可以推荐一些教材给你：

如果仅仅是想了解一下： 丁鹏《量化投资》，书很贵，个人认为没什么实用价值。可以有个简单的系统的认识；

如果是想学习并且能在实际中运用，建议如下：

数学方面：
《微积分》 到高级《高级微积分》
《线性代数》《非线性代数》
《概率论与数理统计》《概率、随机变量、随机过程》
《离散数学》《运筹学》《统计学》
金融理论上
《计量经济学基础》《计量经济分析》
《数量金融学》《金融时间序列分析》
。。。。还有很多很多
以及其他金融知识基础
建模方面
这类的书，我看的不多哦，你自己网络一下，或者找个图书馆看看
计算机软件
C 和 C++ 至少学一个，SQL 建议学一点
建模软件主要有：MATHEMATICA MATLAB SAS SAC R Eviews GAMS 等等等等，终于哪些海外基金用的是哪一种，或者是不是自己做的专用软件，我就不知道了。
不过，上述的软件，肯定是可以满足个人的研究需求的。这个，你选几种学一学还是可以的。

一个人，想要精通上述全部，应该是很难的，所以，注定了，量化分析的方法，单个的普通人很难完成。
量化投资起源与上世纪美国政府大幅度削减了对物理航天业经费自持，导致很多搞火箭的科学家、数学家下岗。于是他们流入金融行业（收入高），利用自己对数学、计算机的优势，使用原先用于火箭的建模预测证券市场，发现有着显著成效。当然，这些模型的前提是，现代金融理论的奠基，以及数量金融的发展。

因此，我个人对量化投资的理解是：金融界的火箭科学家，传统的分析方法，只用看某一或某几个指标，根据历史经验或者主观的客观的XXOO判断证券的未来走势，但是量化分析，首先建立合理的数学模型，然后借助计算机运用某些XX的算法，分析求解，难度相对于传统的方法难很多。

如果你想比较浅显的掌握，用于投资决策的参考
那量化分析，也没有想想中的那么高深，它本质上是一种金融的建模，本质上，常用的方法还是统计专业的那几个 ，什么 回归分析，线性规划 ，相关性，时间序列等等等。。。我看了丁鹏的书，大致上认为他是用了这些方法。所以你只用把应用数学学好就好了。
还有一些像遗传算法、神经网络这些他的书里面也提到了，属于现代算法，这些方法比较小，难度大，但是我猜只有学术界会用这些方法，因为现代算法在实际运用中还不够成熟，预测经常不准确。

表述有些乱，不过大致也只能写成这样了。

最后：和量化分析相关的专业主要有三个：
金融专业：金融工程；
数学专业：统计、应用数学；
计算机专业
这些专业的就业方向是可以面向量化分析的

⑵ 什么是量化投资

量化投资指的是一种投资方法，它是指通过数量化方式或计算机程序化发出买卖指令，以得到稳定收益为目标的交易方式。量化投资是一种定性思想的量化应用，它对大量的指标数据进行分析，得出一些有说服力的数据结论，然后通过计算机技术进行数学建模，并进行量化分析，从而得出一个比较契合实际的投资策略。
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，以获取稳定收益为目的的交易方式。在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，全球排名前四以及前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，由量化及程序化交易所管理的资金规模在不断扩大。

⑶ 量化投资和对冲基金的区别

量化投资

量化投资就是借助现代统计学、数学的方法，从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资，力求取得稳定的、可持续的超额回报。

量化投资就是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计为投资者针对以后的行情走向进行判断，然后对影响股市涨跌的因素进行归纳，建立出一个模型，把这 个模型拿到当下行情进行检测，如果这个模型能准确的反应出走势，确保为投资者带去优良的收益，那么这个模型就值得投资者使用。相对于传统投资方式来说，量 化投资具有快速高效性、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。正是因为各个环节都要有不同的方法和量化模型来保证操作的可靠性，因此技术 方面也几乎覆盖了整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等，对操作人员的要求也是比较高的。

量化投资自身以及整个投资 行业的发展逐步产生共振。量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。作为一个概念， 量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻，以2010年股指期货上市为转折点，目前已经非常成熟。

量邦科技把人的投资思想规则化、模型化，基于金融 数据得出投资结论，并选用计算机去执行交易。原本用于自然科学研究的手段应用于投资实践，就产生了投资科学。比如出现于上世纪80年代左右的阿尔法投资， 这种量化投资的主要工具是多因素模型，通过分析股价的驱动因素，合理配置权重，进行有益投资组合

对冲基金

对冲基金 （hedge fund），也称避险基金或套利基金，是指由金融期货（financial futures）和金融期权（financial option）等金融衍生工具（financial derivatives）与金融组织结合后以高风险投机为手段并以盈利为目的的金融基金。它是投资基金的一种形式，属于免责市场(exempt market)产品。

对冲基金采用各种交易手段进行对冲、换位、套头、套期来赚取巨额利润。这些概念已经超出了传统的防止风险、保障收益操作范畴。加之发起和设立对冲基金的法律门槛远低于互惠基金，使之风险进一步加大。

随着时间的推移，在金融市场上，部分基金组织利用金融衍生工具采取多种以盈利为目的投资策略，这些基金组织便被称为对冲基金。对冲基金早已失去风险对冲 的内涵，相反的，现在人们普遍认为对冲基金实际是基于最新的投资理论和极其复杂的金融市场操作技巧，充分利用各种金融衍生产品的杠杆效用，承担高风险、追 求高收益的投资模式。

总结

从海外经验也可以看出，量化对冲、CTA策略及量化多策略产品在市场下跌中仍然能获得较好的收益。量化对冲产品偏向市场中性策略，可以在A股市场下跌中实现对冲风险，获取收益。

⑷ 想做期货交易，有哪些需要注意的点

想做期货交易的话，首先就是掌握一些期货的基础知识，能让你在买入时不那么迷茫，其实就是要选一个好的期货交易公司。当然这两个在海证期货官网都可以解决，这家不仅手续费低，还会提供好多期货的知识可以学习。

⑸ 股票市场中什么 是量化投资!

微量网：量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。
量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。我打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病，中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。
医生治疗病人的疾病，投资者治疗市场的疾病，市场的疾病是什么？就是错误定价和估值，没病或病得比较轻，市场是有效或弱有效的；病得越严重，市场越无效。投资者用资金投资于低估的证券，直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。
但是，定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，我会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

⑹ 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数

9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题

9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法

15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划

17:00~18:00: 运动

岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；

岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；

理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；

有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

(6)海证期货量化投资扩展阅读

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术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，

极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

⑺ 什么是量化交易，未来前景如何知道的讲讲。

国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。

⑻ 什么是期货量化交易与程序化交易一样的吗

量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术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，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。
量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化。量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。

程序化交易将具体的交易时机，仓位，止损止盈，获利标准编写进交易程序中，也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。

⑼ 目前国内进行量化投资的个人多不多

近年来,随着证券市场规模的不断扩大,金融衍生产品不断推出, 投资策略和盈利模式发生根本性改变,投资复杂程度日益提高,导致证券市场投资者的构成比例出现了相应的变化。专业投资管理人的占比越来越大,且有加速之势。另一方面,量化对冲投资策略以其中低风险稳定收益的特性,将成为机构投资者的主要投资方向之一。一、量化对冲业务特点及服务要求量化对冲是一项业务特点鲜明、极具专业性、配套服务要求高的业务,其业务特点表现为:(一) 投顾专业化水平高。量化对冲业务对管理人在数据挖掘、策略开发、程序化交易等IT 技术研发能力要求很高。根据海外经验证明,从事量化对冲投资的管理人均为专业机构投资者,专业背景来自物理、数学、统计、计算机等领域的高端人才,需要具备量化投资模型的开发能力及持续的模型优化能力,具有一定的行业进入门槛。分支机构在识别和扶植量化对冲管理人方面也必须具备一定的鉴别能力,避免付出大量精力而收效甚微。(二) 量化对冲业务存在天然的地域分布。与公募基金公司布局相类似,目前主要的量化对冲管理人大都集中在上海、北京、深圳等几大金融市场活跃区域,与公司各地区量化对冲业务发展不均衡的情况相吻合。(三) 产品风险相对较低。目前市场上的量化对冲产品多以市场中性策略为主,对冲证券市场系统性风险,相较于传统方向型的权益类产品,在控制产品回撤和获取稳定收益方面具备较大的优势。随着卖空机制的不断完善,对冲策略将逐渐丰富,例如:统计套利、多空策略、配对交易等。(四) 业务落地要有专门的支持团队。据近年来推广量化对冲业务的实际操作经验,在业务执行层面需要落地营业部协调的技术问题就很多,各营业部须配备专业的业务团队进行支持,快速响应和解决存在的问题。实际情况是大部分营业部没有足够的人力、财力和物力,用于配臵专业的支持团队。根据开展量化对冲业务的以上特点,对券商提出了较高的综合服务要求:(一) IT 系统要求高。量化对冲业务模式对于IT 系统都具有极高要求,一方面体现在交易系统及行情数据响应速度稳定高效,另一方面体现在系统整合及开发易用性。(二) 策略研发需求高。随着金融创新工具的不断推出,量化对冲管理人只有具备持续策略开发和策略优化的能力才能取得稳定、优秀的投资业绩,需要我公司提供强大的策略研究以及策略交流等支持。(三) 产品设计和发行要求高。量化对冲业务发展的必由之路, 是以产品化的模式实现规模效益扩大生产力,投资管理人需要券商提供SPV 设计(如信托、公募、资管等法律结构安排)、提供产品结构设计、风险控制、后台运营和营销组织等全方位的一揽子配套服务, 与证券公司在产品设计的专业能力、统一营销的组织能力和整合公司总部资源能力相匹配。二、量化对冲业务的发展现状
(一) 投资管理人或直接投资者专业化水平参差不齐
目前,市场上量化对冲投资管理人按专业水平大致分为三大类:
第一类:专业水准极高的管理人或投资人,拥有多年的投资经验,拥有自主开发的量化交易系统,有专门的策略研究团队,有实盘过往业绩表现,有持续的生存能力。此类管理人既有自学成才的,也有从 海归加盟的,来自成熟市场有经验的管理人在逐步增加;
第二类:正在成长过程中的管理人或投资人。此类管理人有较好的国内证券市场投资经验和过往业绩,学习能力强,应变能力强,正在成为量化对冲业务的新生力量;
第三类:专业能力欠缺,只有愿望,没有专业支撑,被动依赖技术平台而操作的管理人或是直接投资人,对量化对冲业务一知半解甚至完全不懂,根据策略交易系统发出信号被动投资,预计此类管理人 (投资人)难以应对市场变化,很快就会因束手无策而离开市场。
(二) 从券商或营业部提供的服务支持来看,专业化水准和服务支持能力也参差不齐。
主要分为三类:
第一类:由专业的团队支撑,有系统的技术支持、策略支持和服务支持;
第二类:正在起步阶段的券商,但他们也有可能后发制人,定位精准,整合资源,成为量化对冲市场的主力服务机构;
第三类:没有能力支持量化对冲业务。既无技术支持,也无专业服务团队,更谈不上策略支持。业务发展处于自生自灭的状态,业务也处于很大的波动中。