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量化投资就业班

难度系数:     课程系列:Q4
课时:0 分钟| 16人学习 分享 收藏
想入行,从思想到工具,策略,实战都不会怎么办?
参加量化投资就业班_360小时天从零基础入行量化投资

量化投资就业班

一,量化投资概述(3课时)

量化投资的定义

量化投资行业现状

量化投资行业展望

二,金融理论:金融基础知识(12课时)

经济金融原理

证券及衍生品

期货及衍生品

三,Python基础(12课时)

语言介绍和对比

安装、配置和IDE

python基础和特性

四,Python进阶(12课时)

numpy

pandas

scipy

matplotlib

五,Python三方库(3课时)

清单介绍

六,数学-概率论与数理统计(6课时)

理论和python案例

七,数学-微积分(3课时)

理论和python案例

八,数学-线性代数(6课时)

理论和python案例

九,数据库(6课时)

mysql

mongdb

十,大数据理论与技术(12课时)

hadoop

spark

十一,机器学习理论(12课时)

概念、类型、应用场景

监督学习

无监督学习

半监督学习

强化学习

深度学习

迁移学习

其他

十二,机器学习技术(24课时)

sklearn

keras

TensorFlow

十三,金融理论-金融专业知识(12课时)

专业技能

证券估值

衍生品定价

十四,量化相关软件

同花顺、通达信-软件使用,公式,指标,信号(3课时)

joinquant、ricequant、bigquant、uqerquant-介绍,数据,功能,案例(6课时)

TB、WH、TS、YT、MC-软件介绍,数据,功能,案例(6课时)

国泰安、天软、Wind-软件介绍,数据,功能,案例(6课时)

十五,Python量化相关库(12课时)

tushare

talib

十六,模型案例-模型研发流程(12课时)

1.模型原型

2.数据

3.模型模板

4.回测

5.优化

6.业绩评价

十七,模型案例-择时模型:技术指标模型(12课时)

1.模型原型:

ma,macd,sar,rsi,kdj,boll,kama,turtle,grid

2.数据类型、源和清洗

3.模型信号

4.历史回测

5.参数优化

6.业绩评价

十八,模型案例-择时模型:K线形态与组合模型(12课时)

1.模型原型:

希望之星,黄昏之星,红三兵,绿三兵,圆弧底,“V”型底,“U”型底,“W”底,“M”顶

2.数据类型、源和清洗

3.模型信号

4.历史回测

5.参数优化

6.业绩评价

十九,模型案例-择时模型:经典日内模型(12课时)

1.模型原型:

hans123,r-breaker,hl-breaker,nhl-breaker,ap-cross,grid

2.数据类型、源和清洗

3.模型信号

4.历史回测

5.参数优化

6.业绩评价

二十,模型案例-择时模型:机器学习模式识别(24课时)

1.模型原型:

线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,SVM,神经网络

2.数据类型、源和清洗

3.模型信号

4.历史回测

5.参数优化

6.业绩评价

二十一,模型案例-因子模型:基本面因子(12课时)

1.模型原型:因子模型、套利定价模型(APT)

2.数据类型、源和清洗

财务因子(盈利性、估值、现金流、成长性、营运能力、资本结构)

统计因子(换手率、波动率)

一致预期因子(分析师评级、盈利预测)

3.模型信号

4.历史回测

5.参数优化

6.业绩评价

二十二,模型案例-因子模型:技术因子(12课时)

1.模型原型:因子模型

2.数据类型、源和清洗

技术因子

3.模型信号

4.历史回测

5.参数优化

6.业绩评价

二十三,模型案例-因子模型:数据挖掘另类因子(12课时)

1.模型原型:因子模型

2.数据类型、源和清洗

事件

舆情

大数据

3.模型信号

4.历史回测

5.参数优化

6.业绩评价

二十四,模型案例-套利(12课时)

无风险套利理论

无风险套利案例:

ETF套利

期现套利

跨期套利

跨品种套利

跨市场套利

期权套利

配对模型

统计套利原理:

统计套利案例

二十五,模型案例-阿尔法对冲(alpha hedge)(12课时)

capm

套利定价模型(APT)

案例

二十六,模型案例-聪明贝塔(smart beta)(12课时)

同因子投资、阿尔法投资的相同和区别

产生背景

案例

二十七,模型案例-资产配置(12课时)

Equal Weight

risk parity

Minimum Variance

Markowitz Model

Black-Litterman Model

二十八,交易接口(12课时)

股票交易接口

期货交易接口

其他交易标的交易接口

二十九,量化系统(24课时)

rqalpha

zipline

vnpy

三十,量化交易经验分享(6课时)

交易分享

模型开发分享

技术分享

三十一,量化投资岗位就业指导(6课时)


量化投资是什么?

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。


量化投资就业前景如何?

Wind数据显示,2016年1月至今,有32家基金公司和具有公募基金资格的证券公司申报了59只名称中包含“量化”二字的基金,其中31只基金已经获批,6只为基金中基金(FOF)。产品的大量申报和发行也带来了人才缺口。据了解,南方基金、金鹰基金、浙商基金、富国基金等多家公司近期在招聘量化研究的实习生。


量化投资薪酬如何(北沪深)?

实习生(一周四天):4000-8000元/月

经验1年以上:15000-25000元/月

经验3年以上:30000-50000元/月


量化投资国内发展趋势怎么样?

如果从2007年大批海外量化基金投资人才归国算起,我国量化投资基金行业已走过10年历程。从最初不为人知到成为公募行业名片,从单一的量化对冲产品到多策略量化组合,从震荡市大放异彩到单边行情下饱受质疑……这一全新的投资方式正在被各类资管机构接受,尤其是公募量化证券投资基金因其高门槛、大规模、运作透明规范的标准化特点,被广大中小投资者热捧。

大类资产配置需求给量化投资带来了全新的发展机遇。随着技术门槛的降低以及大数据、人工智能的应用,任何投资者都可以将量化投资应用到自身资产组合当中,广大中小投资者也可以为自己定制量化投资产品。同时,机器学习的发展也对量化投资起了促进作用。

16年11月,私募基金管理规模已经超越了公募基金,从这一事实就一定程度可以反映出量化投资在国内是可行的,因为现在私募基金募资,资金更青睐于量化投资方式而不是主观交易方式。

从量化投资的定义和特征来看,量化投资是借助于数学知识、统计学知识开发出策略模型然后根据模型给出的信号严格执行信号。因量化投资有其天然的优势:客观性、系统性、纪律性、可验证性,所以量化投资在国内是可行的,而且是未来投资领域的重要角色。


想入行,从思想到工具,策略,实战都不会怎么办?

参加量化投资就业班_360小时天从零基础入行量化投资

学员要求:

1,本科大三及以上在读或本科以上学历毕业生;

2,本课程授课期间全勤且毕业时可以以团队为单位编写量化策略。


课纲概览:

模块

课时

(小时)

概述

量化投资概述

量化投资的定义
量化投资行业现状
量化投资行业展望

3

金融理论

金融基础知识

经济金融原理  
证券及衍生品  
期货及衍生品  

12

python

基础

语言介绍和对比
安装、配置和IDE
python基础和特性

12

进阶

numpy  

pandas
scipy
matplotlib

12

三方库

清单介绍3
数学

概率论与数理统计

理论和python案例

6

微积分  

理论和python案例

3

线性代数  

理论和python案例

6

数据库数据库

mysql、mongodb

6

大数据

大数据理论和技术

hadoop、spark

12

机器学习

机器学习理论

概念、类型、应用场景
监督学习
无监督学习
半监督学习
强化学习
深度学习
迁移学习
其他

12

 

机器学习技术

sklearn
keras

TensorFlow

24

金融理论

金融专业知识

专业技能  
证券估值  
衍生品定价  

12

量化相关软件

同花顺、通达信

软件使用
公式
指标
信号

3

joinquant、ricequant、bigquant、uqerquant

介绍
数据
功能
案例

6

TB、WH、TS、YT、MC

软件介绍
数据
功能
案例

6

国泰安、天软、Wind

软件介绍
数据
功能
案例

6

python

量化相关库

tushare  
talib

12

模型案例

模型研发流程

1.模型原型  
2.数据  
3.模型模板  
4.回测  
5.优化  
6.业绩评价  

12

择时模型:技术指标模型

1.模型原型:
  ma,macd,sar,rsi,kdj,boll,kama,turtle,grid  
2.数据类型、源和清洗  
3.模型信号
4.历史回测  
5.参数优化
6.业绩评价  

12

择时模型:K线形态与组合

1.模型原型:
   希望之星,黄昏之星,红三兵,绿三兵,圆弧         底,“V”型底,“U”型底,“W”底,“M”顶  
2.数据类型、源和清洗  
3.模型信号
4.历史回测  
5.参数优化
6.业绩评价  

12

择时模型:经典日内模型

1.模型原型:
   hans123,r-breaker,hl-breaker,nhl-breaker,ap-cross,grid
2.数据类型、源和清洗  
3.模型信号
4.历史回测  
5.参数优化
6.业绩评价  

12

择时模型:机器学习模式识别

1.模型原型:
   线性回归,逻辑回归,决策树,随机森林,SVM,神经网络
2.数据类型、源和清洗  
3.模型信号
4.历史回测  
5.参数优化
6.业绩评价  

24

因子模型:基本面因子

1.模型原型:因子模型、套利定价模型(APT)
2.数据类型、源和清洗  
   财务因子(盈利性、估值、现金流、成长性、营运能力、资本结构)
   统计因子(换手率、波动率)
   一致预期因子(分析师评级、盈利预测)
3.模型信号
4.历史回测  
5.参数优化
6.业绩评价  

12

因子模型:技术因子

1.模型原型:因子模型
2.数据类型、源和清洗  
  技术因子
3.模型信号
4.历史回测  
5.参数优化
6.业绩评价  

12

因子模型:数据挖掘另类因子

1.模型原型:因子模型
2.数据类型、源和清洗  
  事件
  舆情
  大数据
3.模型信号
4.历史回测  
5.参数优化
6.业绩评价  

12

套利

1.无风险套利理论

2.无风险套利案例:
 ETF套利
 期现套利
 跨期套利
 跨品种套利
 跨市场套利
 期权套利
 配对模型
3.统计套利原理

4.统计套利案例

12

阿尔法对冲(alpha hedge)

capm
套利定价模型(APT)
案例

12

聪明贝塔(smart beta)

同因子投资、阿尔法投资的相同和区别
产生背景
案例

12

资产配置

Equal  Weight  
risk parity  
Minimum Variance  
Markowitz Model  
Black-Litterman Model  

12

交易接口

交易接口

股票交易接口
期货交易接口
其他交易标的交易接口

12

量化系统

量化系统

rqalpha
zipline
vnpy

24

量化交易经验分享

量化交易经验分享

交易分享
模型开发分享
技术分享

6

结业

量化投资岗位就业指导

 

6



讲师及顾问团队:

蔡立耑

美国伊利诺伊大学金融硕士/华盛顿大学经济学博士。

亲身实践各种金融应用,主持研究团队与台湾知名大学与企业合作开展各种金融研究,例如量化投资、风险分析等。在统计套利、金融大数据等领域有丰富的操作经验与授课经验。带领的量化投资研究团队用多种编程语言实现了统计套利以及风险管理自动化程序。

李紫超

拥有多年的机构投资管理经验,涉及套利、做市、量化等交易领域。

精通套利模型(期现套利、跨期套利、α套利、量化对冲等),CTA策略,因子策略、资产配置模型等模型和交易策略的研发和运用。

郑志勇

先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金,从事金融产品研究与设计工作。

专注于产品设计、量化投资相关领域的研究。尤其对于各种结构化产品、分级基金产品有着深入的研究,同时也编著了多本教材。

覃智勇

曾在某世界500强金融业公司工作期间曾带队负责开发国内首款基于数据分析建模、随机模拟和最优化精确计算的金融年金产品,该产品销售额持续领跑同业市场多年,获得金融产品创新大奖。

培训或完成过项目的企业有中国人寿、陆金所、中国建设银行、汇丰银行、北京银行、渤海银行、宁波银行、吴江农商行、中国移动等。

王亚菲

CFA候选人,丰富的量化投资研究和实践经验。

就职于银华基金管理有限公司量化投资部,长期致力于金融领域大数据的机器学习和人工智能算法应用研究。

林东

CFA(注册金融分析师),FRM(金融风险管理师),PMP (Project Management Professional,项目管理专业认证)。

2007年清华硕士毕业后加入花旗集团,工作地点包括北京、上海、新加坡。2010年加入瑞银证券资产管理部(UBS AM),任职副董事。现任首创期货固定收益事业部(FICC)总经理。

王小川

申万金工高级分析师,在申万金工负责舆情挖掘、因子测试与事件等方向研究。

关注神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域,国内最大的MATLAB论坛管理员,近年在北京、上海、武汉等地举办多次数据分析与挖掘研讨会与培训,有丰富的实战技巧与培训经验。

张巍

微信订阅号“薇薇庄主”创始人。

毕业于HEC商学院,金融学硕士。 私人理财顾问,长期从事泛资管领域金融产品、大类资产研究、家庭资产配置等工作。


为什么选择经管之家的量化投资就业班:

1,通过专业,有针对性的课程迅速提升自己的量化投资技能;

2,通过量化投资领域从业的讲师授课,迅速掌握量化投资实战经验;

3,通过三个月高强度的学习与训练,实现独立编写策略的目标;

4,通过毕业答辩的能力展现,弥补招聘中无法吻合的条件要求;

5,有机会毕业后直接进入授课讲师的量化团队进行实习。

投资也讲究一个快字,等大家都知道了,很多投资方法也就没那么有效、甚至失效了!

经管之家量化投资学院:http://q.peixun.net/


课程咨询及报名:

魏老师

QQ:28819897142881989714

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

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