量化投资的定义
量化投资行业现状
量化投资行业展望
经济金融原理
证券及衍生品
期货及衍生品
语言介绍和对比
安装、配置和IDE
python基础和特性
numpy
pandas
scipy
matplotlib
…
清单介绍
理论和python案例
理论和python案例
理论和python案例
mysql
mongdb
hadoop
spark
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
sklearn
keras
TensorFlow
…
专业技能
证券估值
衍生品定价
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)
tushare
talib
…
1.模型原型
2.数据
3.模型模板
4.回测
5.优化
6.业绩评价
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
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
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
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
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
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
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
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
capm
套利定价模型(APT)
案例
同因子投资、阿尔法投资的相同和区别
产生背景
案例
Equal Weight
risk parity
Minimum Variance
Markowitz Model
Black-Litterman Model
…
股票交易接口
期货交易接口
其他交易标的交易接口
rqalpha
zipline
vnpy
…
交易分享
模型开发分享
技术分享
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 | 章 | 节 | 课时 (小时) |
概述 | 量化投资概述 | 量化投资的定义 | 3 |
金融理论 | 金融基础知识 | 经济金融原理 | 12 |
python | 基础 | 语言介绍和对比 | 12 |
进阶 | numpy pandas | 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 | 12 |
机器学习技术 | sklearn TensorFlow | 24 | |
金融理论 | 金融专业知识 | 专业技能 | 12 |
量化相关软件 | 同花顺、通达信 | 软件使用 | 3 |
joinquant、ricequant、bigquant、uqerquant | 介绍 | 6 | |
TB、WH、TS、YT、MC | 软件介绍 | 6 | |
国泰安、天软、Wind | 软件介绍 | 6 | |
python | 量化相关库 | tushare | 12 |
模型案例 | 模型研发流程 | 1.模型原型 | 12 |
择时模型:技术指标模型 | 1.模型原型: | 12 | |
择时模型:K线形态与组合 | 1.模型原型: | 12 | |
择时模型:经典日内模型 | 1.模型原型: | 12 | |
择时模型:机器学习模式识别 | 1.模型原型: | 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) | 12 | |
因子模型:技术因子 | 1.模型原型:因子模型 | 12 | |
因子模型:数据挖掘另类因子 | 1.模型原型:因子模型 | 12 | |
套利 | 1.无风险套利理论 2.无风险套利案例: 4.统计套利案例 | 12 | |
阿尔法对冲(alpha hedge) | capm | 12 | |
聪明贝塔(smart beta) | 同因子投资、阿尔法投资的相同和区别 | 12 | |
资产配置 | Equal Weight | 12 | |
交易接口 | 交易接口 | 股票交易接口 | 12 |
量化系统 | 量化系统 | rqalpha | 24 |
量化交易经验分享 | 量化交易经验分享 | 交易分享 | 6 |
结业 | 量化投资岗位就业指导 |
| 6 |
讲师介绍:
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。
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:
尹老师
电话:010-53352991
QQ:42884447
WeChat:yinyinan888
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