量化投资

《Python与量化投资：从基础到实战(王小川)》PDF，562页，带书签目录，文字可以复制；配套源代码。 《量化投资以Python为工具(蔡立专 )》PDF，550页；配套源代码。 下载：https://pan.baidu.com/s/1bPeuT4EyHbTAXbXV6QqSmA 提取码：6s6p 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 《Python与量化投资：从基础到实战》主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等，也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。 《量化投资以Python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。 如图： 添加描述 另推荐： 《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF及代码+《量化投资策略与技术修订版》PDF 下载: https://pan.baidu.com/s/18Ekq66Ce1HHJTlKEApZ2Ug 提取码：0vl6 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF，407页，文字可以复制；配套源代码。阿布 著。 《量化投资策略与技术修订版》PDF，572页，文字可以复制。丁鹏

量化 Q uantit ative 量化，一个横跨多个学科领域的工作。已经在不同场合，听了无数次的三座大山： 较好的数学功底 、 编程技能 、 金融知识 。 你觉得你会编程就很容易上手量化吗？ 你认为交易策略开发完了就没有价值了吗？ 那你了解交易策略有多少种吗？ ・・・ 所有的一切都要经过你一步一步的努力。 入行 Quant You Must Know! Quant 的职位主要集中在投资银行、对冲基金、商业银行和金融机构。负责的主要工作根据职位也有很大区别，比较有代表性的包括 Pricing、Model Validation、Research、Develop and Risk Management ，分别负责衍生品定价模型的建立和应用、模型验证、模型研究、程序开发和风险管理。 最近几年，很多跨专业的朋友（计算机、生物、物理、通信等专业）也想在量化的领域展示一下自己的抱负。 像计算机、物理等专业有自身的优势，做Quant不能一辈子当开发吧。得全面发展。 大家可能觉得搞量化的人就是整天和大量数据打交道，用一行行代码写出复杂的模型，然后没完没了地Run，在回测和优化中挣扎，沉浸在数学和统计海洋里的一群人。 实际上，这只是表面现象。虽然每个搞量化的人必须会写代码，也必须具备扎实的数学功底，在开发策略的过程中，的确需要分析大量数据，不断做回测和优化，但是，

获取地址： 量化投资以Python为工具 戴着耳机在手机键盘上打字会妨碍你释放或者接收友好信号，而缺乏与他人互动会减少你提高社交技能、观察并向别人学习的机会。向别人学习甚至不需要投入太多精力。你要做的只是找一家餐馆去观察别人。量化投资以Python为工具。 人们很乐意在用餐或者喝酒时交谈。看你能否通过观察邻桌夫妇的非语言信号，判断出他们的关系状况和关系强度。当两个人走进餐馆时，你可以通过观察他们的非语言行为分辨出他们是否为一对情侣。拉手是一种带有浪漫情趣的信号。量化投资以Python为工具。 情侣手拉手但手指互不交错，表明其关系不如十指相扣的情侣那么亲密。量化投资以Python为工具pdf下载。情侣在餐桌或餐台就座后，通常会发生以下一系列行为：（1）餐桌摆饰、菜单牌或调味品架被挪到桌子一侧；（2）情侣互相挑眉；（3）情侣长久对视，超过打量陌生人的时间；（4）他们微笑；（5）他们向一侧或另一侧歪头；（6）他们向对方倾身；（7）他们模仿对方的姿势；（8）他们拉着手；（9）他们在沟通时姿态比较随意；（10）他们会耳语，或者压低声音，向别人表明谈话是私密的，入侵者不受欢迎；（11）他们会分享食物。这些行为的发生顺序或许和上面所列不完全相符，也有可能因侍者的到来而中断，但你总能在用餐过程中的某些时段部分或全部观察到这些非语言线索。 来源： https://www.cnblogs.com

《Python与量化投资：从基础到实战(王小川)》PDF，562页，带书签目录，文字可以复制；配套源代码。 《量化投资以Python为工具(蔡立耑 )》PDF，550页；配套源代码。 下载：https://pan.baidu.com/s/1bPeuT4EyHbTAXbXV6QqSmA 提取码：6s6p 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 《Python与量化投资：从基础到实战》主要讲解如何利用Python进行量化投资，包括对数据的获取、整理、分析挖掘、信号构建、策略构建、回测、策略分析等，也是利用Python进行数据分析的指南，有大量的关于数据处理分析的应用，并将重点介绍如何高效地利用Python解决投资策略问题。 《量化投资以Python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。 如图： 添加描述 另推荐： 《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF及代码+《量化投资策略与技术修订版》PDF 下载: https://pan.baidu.com/s/18Ekq66Ce1HHJTlKEApZ2Ug 提取码：0vl6 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 《量化交易之路用Python做股票量化分析》PDF，407页，文字可以复制；配套源代码。阿布 著。 《量化投资策略与技术修订版》PDF，572页，文字可以复制。丁鹏

1. 什么是合成数据？ 计算机认为制造数据，而不是从实际情况中测量、收集数据时，被称为合成数据。但是合成数据也是来源自实际情况中的测量、收集数据。数据是匿名的，并给予用户指定的参数创建，以便尽可能接近来自真实场景的数据的属性。创造和成数据的一种方法是使用现实世界中的数据，生成一个可以从真实数据中学习的模型，也可以创建一个近似于真实数据属性的数据集。 衡量合成数据的标准就是合成数据与实际数据之间的差距尽可能缩小。 2.合成数据的优点 大多数情况下，创建合成数据比手机真实世界的数据更高效、更经济。可以根据需求、规范创建，而不是在实际数据发生时等待收集数据。合成数据还可以补充现实世界中的数据，这样即使在真实数据集中没有好的示例，也可以对每个可以想象的变量进行测试，这使组织能够贾诩系统性能测试和新系统的培训。 3. 合成数据的缺点 创建高质量的合成数据具有挑战性，尤其在系统复杂的情况下，重要的是创建合成数据声场模型是优秀的，否则它生成的数据将受到影响。如果合成数据与实际数据集几乎不相同，那么它会影响基于数据进行决策的质量。即使合成数据确实很好，但仍是真实数据集特定属性的副本。模型寻找要复制的趋势，因此可能会忽略一些随机行为。 4. 合成数据是“适用于特定情况的任何生产数据，不能通过直接测量获得”。 5. 合成数据是提高深度学习系统训练和准确性的工具。 6.完全合成：此数据不包含任何原始数据

量化交易，指的是利用数学模型，在金融市场中寻找稳定超额收益的投资手段。量化交易有着挖掘信息能力强，不易受主观情绪影响，下单及时、准确，风险控制严格等特点，能够获得稳健的收益。而其相对于传统主观投资，上手难度也比较大，门槛较高。入门量化交易，主要需要了解如下几方面的知识。 1.数学/统计学知识 既然说到用数学模型，那数学和统计学的知识是必不可少的。由于国内金融市场尚不完备，一些衍生品交易受到限制，所以相较国外市场，能用到的数学/统计学知识也要少一些。对于非理工背景的投资者，需要补充基础的高等数学，线性代数，概率论，统计学，最优化理论等等学科的知识，这些内容可以在高校教科书中找到。对于一些新兴的利用机器学习的交易策略，还需要了解一些数据挖掘的知识。但既然是入门，这部分自然不是必要的。 另外，计量经济学的应用尤其广泛。进行策略研究时经常要面对大量的时间序列、面板数据。虽然在实践过程中更加注重策略结果，只要能赚钱的策略就是好策略，但在严谨的计量理论的支持下，回归结果更准确，能更好的刻画数据背后的关系，故往往更容易得到与预期相近的结果。其中，时间序列回归与截面、面板回归的逻辑与假设均有较大区别，且广泛用于刻画及预测金融资产的收益，波动。计量经济学的书籍推荐伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》；时间序列推荐布鲁克斯的《金融计量经济学导论》。 2.编程能力 由于量化策略要处理大规模的数据

学习python基础，数学工具，策略开发。学习实例，多为实际需求。利用故事、数学模型和代码，学习量化与编程的关系，描绘量化的人生哲学，学习作者在量化方面的经验，体会作者对交易、人生的理解。 无论是量化、算法，还是黑箱交易，谈论的都是一件事情：通过计算机执行的系统化交易。对数学或者技术有所恐惧的投资者能理解量化交易，带领走过黑箱之旅。用简明的语言指明宽客们所做的工作，揭开了量化交易和量 化交易策略的神秘面纱。在简明介绍量化交易准则和一般性准则之后，转入正题，开始介绍典型黑箱系统的详细内件，用非技术性的语言解释内件是什么以及 内件之间是如何组合在一起的。 《量化投资:策略与技术(修订版)》是国内少有的有关量化投资策略的著作。首先，介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）。然后，用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分。策略篇主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及IT技术等。最后介绍了作者开发的D—Alpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。 《量化交易之路用Python做股票量化分析》前面讲的是编程技巧，估计策略部分是常用的普通策略。其目的是受人以鱼竿，而不是鱼

01、海外量化投资基金的发展 量化的起源 证券市场的历史悠久，由此形成了各式各样的投资流派。而基于股票的本质是代表股东对企业的所有权，本杰明·格雷厄姆领衔的价值投资方式，最为大众所熟悉。格雷厄姆因此也被称为“现代证券之父”，他著作的《证券分析》和《聪明的投资者》，至今仍是经典。格雷厄姆的经典价值策略分为两个部分，一方面关注投资价值，有五条准则用于表现价值要求;另一方面关注安全边际，有五条准则用于表现安全要求。整个十条准则中包含了对估值、股息率、成长性、偿债能力、股价泡沫等多个维度的衡量。 作为新型的投资流派，量化投资的历史并不长，其学术依据可追朔于1952年马克维茨提出的投资组合理论（该理论于90年代获得诺贝尔经济学奖）。投资组合理论，主要包含均值－方差分析方法和投资组合有效边界模型两个内容，在传统投资回报的基础上，第一次提出了风险的概念，并提出了组合优化方法。此后，学术界陆续提出了资本资产定价模型，有效市场假说，期权定价模型，套利定价理论，行为金融理论等，它们共同构成了现代投资组合理论，丰富了量化投资的理论基础。 1.2 量化基金的历史发展 量化理论的不断扩充完善伴随着量化对冲基金的发展，上世纪60年代，在仅有电脑主机和打孔卡片的环境下，量化工具已应用在投资中。但在80年代末之前，由于数据、计算机和网络等环境和技术的限制，量化投资的发展相对缓慢。1988年，詹姆斯

随着中国期货市场交易品种的日益丰富，品种呈现多元化，且相关品种类别已形成规模。到目前为止，我国期货市场上市品种已超过60个，涉及有色金属、农产品、化工、能源等多个类别，其中有色金属、化工和农产品分类已达到了一定规模，具备了开发推出分类商品期货指数的条件。各种商品指数ETF也在陆续上市。为了设计出更加科学合理的商品指数及其衍生品，对国外著名商品指数的编制方法进行比较研究很有必要。下面将从国外著名商品指数简介、编制方法比较及对中国编制相关商品指数的展望三个方面进行分析。 一、国外著名商品指数简介 全球历史最悠久的商品指数是由美国商品研究局推出的 CRB 商品指数，最早可追溯到 1957 年，最初由 2 种现货、26 种期货商品构成。到目前为止已经经历了十次调整，其中最近一次是 2005 年，Reuters 与 Jefferies 的金融产品部合作修正了 CRB 指数，并重新命名为 Reuters/Jefferies CRB 指数，简称为“RJ/CRB 指数”。2008年 Reuters 公司与 Thomson 公司合并，2009 年该指数被重新命名为Thomson Reuters/Jefferies CRB 指数，简称为“TRJ/CRB” 。而标普-高盛商品指数（S&P GSCI）和道琼斯-UBS 商品指数（DJ-UBSCI）则是国际市场上资金跟踪量排名前两位的商品指数