京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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。从开始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小时从零基础入行量化投资
开课信息:
时间:随报随学,共360小时授课
方式:在线学习,按时完成课程作业
费用:23112元;学习有效期2年,提供全程答疑与学习监督
优惠:现场班老学员九折优惠
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(理论部分与案例部分各占比一半):
| 概述 | 量化投资的定义 |
量化、金融、工程、交易 |
|||
| 量化投资行业现状 |
国外、国内 |
||||
| 量化投资行业展望 |
岗位职业、互联网金融、金融科技 |
||||
| 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 |
|||||
| 金融专业知识 |
专业技能 |
||||
|
证券估值 |
|||||
|
衍生品定价 |
|||||
| 数学 |
线性代数(矩阵) |
||||
|
微积分(导数,偏导数) |
|||||
|
概率论与数理统计(统计,回归,时间序列分析) |
|||||
| 机器学习 |
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 |
|||||
|
迁移学习 |
|||||
|
其他 |
|||||
| 程序、软件 |
各开发语言介绍和对比 |
||||
|
Python基础 |
安装、环境配置、IDE |
||||
|
基础教程 |
|||||
|
Python进阶 |
|||||
|
tushare |
|||||
|
talib |
|||||
| Wind(万得咨询终端) |
wind软件介绍和使用演示 |
||||
|
wind量化平台介绍 |
|||||
|
wind open api(python)介绍和实例 |
|||||
|
机器学习案例 |
|||||
| 量化 |
量化投资流程 |
||||
|
量化投资方法论,交易哲学 |
|||||
| 实战 | 研发框架 |
1. 策略原型 |
|||
|
2. 数据 |
|||||
|
3. 策略模板 |
|||||
|
4. 回测 |
|||||
|
5. 优化 |
|||||
|
6. 业绩评价 |
|||||
|
7. 风险和资金管理 |
|||||
| 策略案例 | 择时模型 | 技术指标策略 | ma | ||
| macd | |||||
| sar | |||||
| rsi | |||||
| kdj | |||||
| boll, | |||||
| kama | |||||
| turtle(海龟交易) | |||||
| grid | |||||
|
K线形态与组合策略 |
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 |
|||||
|
经典日内策略 |
hans123 |
||||
|
r-breaker |
|||||
|
hl-breaker |
|||||
|
nhl-breaker |
|||||
|
ap-cross |
|||||
|
grid |
|||||
|
机器学习模式识别 |
|||||
| 因子模型 |
基本面因子 |
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) |
|||||
|
技术因子 |
动量 | ||||
|
数据挖掘另类因子 |
事件 |
||||
|
舆情 |
|||||
|
大数据 |
|||||
| 套利对冲 |
无风险套利 |
ETF套利 |
|||
|
期现套利 |
|||||
|
统计套利 |
跨期套利 |
||||
|
跨品种套利 |
|||||
|
跨市场套利 |
|||||
|
期权套利 |
|||||
|
配对策略 |
|||||
|
对冲 |
alpha hedge |
||||
|
smart beta |
|||||
| 组合投资 |
Equal Weight |
||||
|
risk parity |
|||||
|
Minimum Variance |
|||||
|
Markowitz Model |
|||||
|
Black-Litterman Model |
|||||
| 交易系统 |
交易接口(api)(eg.股票、期货、其他) |
||||
|
开源项目讲解 |
|||||
| 备注 |
后续由于进度、反馈等原因,不排除课程大纲(内容、顺序等)有所调整 |
||||
最后一讲:量化投资职场求职经验分享。
毕业答辩:以团队为单位提交量化策略并展现回测结果。
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360小时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
Tel:010-68478566
Mail:vip@pinggu.org
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“什么是表格结构数据”“它和表结构数据有什么区别”“表格结构数据有哪些核 ...
2026-05-08在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07在数据分析、计量研究等场景中,回归分析是探究变量间量化关系的核心方法,无论是简单的一元线性回归,还是复杂的多元线性回归、 ...
2026-05-07 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-05-07在数字化时代,商业竞争的核心已从“经验驱动”转向“数据驱动”,越来越多的企业意识到,商业分析不是简单的数据统计与报表呈现 ...
2026-05-06在Excel数据透视表的实操中,“引用”是连接透视表与公式、辅助数据的核心操作,而相对引用作为最基础、最常用的引用方式,其设 ...
2026-05-06 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-05-06在Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28