量化管理

第一代CTA交易系统和策略 第一代CTA交易系统出现在20世纪60年代和70年代。由于当时商品市场的强劲趋势，CTA策略在当时取得了可观的收益。这一时期商品市场的强劲趋势可归因于第二次世界大战后经济持续增长和经济通胀上升。强大的趋势市场允许简单的趋势跟踪系统实现更好的回报。第一代CTA系统处理较少的基本市场和品种，交易系统相对简单，通常是一个跟踪多个交易目标的交易系统。由于当时商品市场的趋势，这种策略运作良好。 第一代交易系统中使用的策略是那些现在熟悉趋势跟踪策略的策略，例如移动平均系统（加上一些简单的过滤条件，例如当短期移动平均线超过长期移动平均线时或者反之亦然），一个简单的趋势跟踪策略可以有效地发挥交易目标基本面的连续趋势。持续的经济增长，通货膨胀和石油危机是这种持续性背后的原因。但是，当许多交易者使用相同的策略并且基本面的持续存在不再存在时，第一代交易策略需要发展以适应新环境。 第二代CTA交易系统和策略 由于美元和黄金的脱钩，金融期货市场在1970年至1980年间迅速发展，允许期货管理基金参与许多期货市场，包括货币市场，债券市场，股指期货和股票金融衍生品。此外，信息技术的发展和低成本使得白天很容易获得数据。进入CTA基金的资金规模的增加和竞争的加剧使CTA策略更加复杂和适应性更强。 基于上述市场特征，第二代CTA交易系统和策略与第一代CTA策略相比具有以下特点：

0.参考文献 李录：价值投资在中国的展望 喜马拉雅资本李录：经济危机来临时，对投资者四方面的考验非常严峻 现代化十六讲 1.资产管理行业是服务行业，投资者和从业者都无法判断服务的好坏，从五年十年的业绩也无法判断。 2.资产管理行业收费很高。 3.要坚持对智慧和真理的追求。 4.要坚持信用和责任。 5.美国的金融资产，从1802年到现在，表现最好的是股票。通货膨胀和GDP的增长是解释现金和股票表现差异的最根本原因。 6.人类的GDP从一万年前到现在，绝大多数时间是平缓增长的，从最近五百年开始，复利式增长，走势几乎垂直向上。因此，每一次股灾都不要当做世界末日，而是当做最好的买入机会。 7.文明1.0，狩猎时代，15万年前到公元前9000年。文明2.0，农业和畜牧业时代，公元前9000年到1750年。文明3.0，现代科技和自由市场时代，1750年开始到现在。文明3.0的限制：任何人离开强大国际市场都会衰弱；核武器让理性大国之间不会无底线竞争；地球的某些挑战比如气候环境只能由大国合作才能解决。 8.股市回报有周期性。美国股市两百年平均回报6.6%左右，1946～1965平均回报10%，1966～1981连续15年价值下跌，1982~1999平均回报13.6%,2000~2013持续下跌。（注：高回报时间段有不同推动因素，二战结束，冷战，技术进步，互联网泡沫，都有主要推动力。） 9

一、前言 　　近期开始了对量化的学习，这里只是对学习过程的记录，肯定有一些错漏的，还请大家指正。 　　这篇文从下载到基本使用，主要讲一些最基本的知识。然后大概说一下极星9.5整个量化的流程。 二、环境准备 　　 1、客户端下载与安装 　　其实极星9.5量化这个名称不太准确，目前其原名应该叫“极智量化1.1.0”，只是目前运行“极智量化”还需要依赖于9.5的客户端，所以又叫极星9.5量化版，听说以后是要独立成两个软件的。在极星下载页面要注意需要下载的是“极智量化”而不是极星9.5。 　　下载的这个包直接运行就自动安装了，你可以通过查看启动图标的属性来查看其安装路径。 　　 2、添加扩展包 　　极智量化已经准备好了运行环境（自带了miniconda来管理运行环境），也就说是极智量化的python运行环境是独立的，与你在电脑上自己安装的python环境不会互相干扰。同样的，你要安装新的python包也需要使用miniconda自带的pip工具。比如我电脑上pip工具就在下面的路径中： 　　C:\Users\25309\AppData\Roaming\equant_pkg\Miniconda\Scripts 　　 3、源码查看 　　极智量化是开源的，具体的代码路径为： 　　C:\Users\25309\AppData\Roaming\equant_pkg\equant\src 三

talib talib 的简称是Technical Analysis Library,主要功能是计算行情数据的技术分析指标 numpy 介绍：一个用python实现的科学计算包。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。 scipy 介绍：SciPy是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包。它包括统计、优化、线性代数、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解等等。 pandas 介绍：Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。 quantdsl 介绍： quantdsl包是Quant DSL语法在Python中的一个实现。Quant DSL 是财务定量分析领域专用语言，也是对衍生工具进行建模的功能编程语言。Quant DSL封装了金融和交易中使用的模型

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作者：国信证券总裁助理何诚颖 一、量化投资：寻根溯源 2011年，我赴美国沃顿商学院访问学习。当中有一门课程——投资组合管理引起我极大的兴趣，我跟量化投资的“因缘际会”正由此而来。沃顿不愧为世界第一流的商学院，教授们不仅学术上可圈可点，还管理着华尔街的对冲基金，并且做得有声有色。在美国学习期间，经常和朋友们在一起探讨中美两国证券市场发展的种种差异，当时的A股市场正处于漫漫熊途，股指期货的大门刚刚打开，而国内的量化投资犹如屏风后的少女，欲露还羞。 一直以来，中国市场上的多数机构投资者都是基于价值分析和主观判断进行投资决策。作为一个在证券市场有着近20年经历的人，我从未怀疑过价值投资是这个市场上亘古不变的真理。然而面对游戏规则的变化，以及不见终日的熊途，那些在牛市中“娇生惯养”的投资经理心急如焚却又束手无策。我强烈感觉到一场由量化投资带来的大变革即将来临，这场变革将会给券商、基金、私募等机构投资者所惯用的传统投资方式带来新的挑战。 2008年次贷危机让雷曼灰飞烟灭、让花旗大伤元气、让美林被美国银行所并购，有一家名不见经传的对冲基金——MagnetarCapital却逆势大发横财，而这家对冲基金正是量化投资的践行者。《诗经》有云，“知我者谓我心忧，不知我者谓我何求”，这句话与我当时的心境是如此的默契。回国之后，我们立即着手组建一支主要由博士后组成的高水平的量化研究团队。

数据、模型、IT系统认知 量化投资定义 量化投资主要是指通过数理模型来实现投资理念，由计算机产生交易策略的一种投资方法。 量化投资是一种方法论，而不是具体的交易策略。 通常与基本面、技术面分析相结合。 并以定量方法进行投资的各种技术综合 量化投资的发展历程 初期1950 现代资产组合理论出现，金融投资开始部分转变为数学问题。 发展1980 量化主动管理方法出现，开始依靠量化方法进行投资。 黄金期2000 市场几乎有量化投资接管，并出现Q-quant 风云突变2008 量化史上最大的滑铁卢，随后开始回归P-quant 全新机遇2019 中国市场的兴起，给量化投资带来全新的发展机遇。 传统投资VS量化投资 传统投资方法的股票基金经理的一般投资步骤 首先。对市场上所有的股票进行初步筛选。 其次，对剩余的股票财务状况进行初步分析，一般通过估值指标进行筛选。保证剩余的标的是相对优质的股票。 之后可能还剩下几百、几十支股票，然后资金经理和分析师对他们进行详细的研究。 量化投资方法的股票基金经理的一般投资步骤 首先，构建基本面因子，这些因子可以是用来反映企业的经营状态；也可以访问企业的财务状况或反映企业的行业竞争地位等。 然后根据市值、行业等特殊情况，对因子进行调整，并构建量化分析模型，把各个因子容纳到模型当中。 最后将企业的相关信息输入模型中，并按照模型给出的交易信号进行交易。 相同点

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1. 问题 我们首先要提出一个观点，在企业工作中，不以“效益”为目标的工作都是耍流氓。不论是日常工作安排，还是长远的技术规划布局，不论是产品的生产，还是人员的培训，在企业里其最终落脚点都应是“效益”。而效益，则必须以量化的方法加以度量，否则就无法客观准确衡量其价值。 如何量化工作，在现今的企业中是实际存在的问题，很多企业和企业中的管理者包括基层员工，都不具备量化思想和思路。这导致我们经常在工作中能看到一些令人啼笑皆非的现象。 在企业绩效管理中，我们经常发现自己被不断的“定性评价”。比如一个绩效指标是工作完成情况。那么工作完成得好还是不好？如果“完成得好”应该如何定义？ 在技术应用的领域中，很多项目只是出于追赶潮流的目的而进行技术升级，然而却缺乏有效的手段去衡量技术所带来的价值。 在个人工作范畴内，如何向领导展示自己的工作业绩和成果？我们的个人汇报常常流于“记流水账”，缺乏亮点，也缺乏说服力。 如果一件工作你永远都找不到一个量化它产生价值的方法，那我们可以说这件工作没有什么价值。有些人可能会质疑这种观点，他们经常会举例说司机、清洁工或者是厨师，他们的工作怎么量化，我就问他们，那他们工作主要目的是什么?你会说：提供服务啊!那就对了。既然是提供服务是他们的主要工作目标，那就可以用满意度指标来度量，这样不就是量化了吗? 对于软件测试工作来说也存在着难以量化的问题

第一部分：预备知识 作者：博迪，凯恩，马库斯 既然是搞量化，算半瓶水搞科学的，就不应该本能的排斥学院的东西。这本书对于投资交易的入门非常系统了，有了对市场的基本认识，了解前人在量化工作上的一些重要发展，才有可能在正确的基础上建立自己的想法和直觉。不过粗略看看也就可以了，毕竟我们这里聊的是量化交易入门，而不是金融专业如何毕业，下面三本书一样，翻翻就行。 【2】《Trends in Quantitative Finance》 by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm 这是别人问起量化交易来，我最为推荐的一本入门书。书中讲到了做量化策略需要注意的几个最重要的地方，例如过拟合、未来函数、幸存者偏差等等。有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条：交易策略研发应该以经济直觉（Economic Intuition）为基础。 我本身是数学、统计出身，初期曾坚信数据挖掘的作用大于经济直觉，碰壁多次之后，慢慢开始转变观念。这也说明一个问题，交易策略研发是一门需要实践的手艺，多做才会促进思维的进一步发展。当然我不肯定我自己的思路是否正确，赚钱的思路千百种，我能取一瓢饮就烧香拜佛了。 真的是好书，虽然内容初级且杂乱，但是谈到了大部分对于新手来说比较重要的概念，不要因为是CFA教材而鄙视它。 【3】《计量经济学》