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。
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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
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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 |
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量化投资行业现状 |
国外、国内 |
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量化投资行业展望 |
岗位职业、互联网金融、金融科技 |
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理论 | 金融基础知识 |
经济金融原理 |
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证券及衍生品 |
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期货及衍生品 |
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金融专业知识 |
专业技能 |
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证券估值 |
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衍生品定价 |
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数学 |
线性代数(矩阵) |
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微积分(导数,偏导数) |
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概率论与数理统计(统计,回归,时间序列分析) |
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机器学习 |
概念、类型、应用场景 |
监督学习 |
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无监督学习 |
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半监督学习 |
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强化学习 |
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迁移学习 |
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其他 |
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程序、软件 |
各开发语言介绍和对比 |
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Python基础 |
安装、环境配置、IDE |
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基础教程 |
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Python进阶 |
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tushare |
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talib |
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Wind(万得咨询终端) |
wind软件介绍和使用演示 |
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wind量化平台介绍 |
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wind open api(python)介绍和实例 |
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机器学习案例 |
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量化 |
量化投资流程 |
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量化投资方法论,交易哲学 |
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实战 | 研发框架 |
1. 策略原型 |
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2. 数据 |
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3. 策略模板 |
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4. 回测 |
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5. 优化 |
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6. 业绩评价 |
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7. 风险和资金管理 |
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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 |
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黄昏之星 |
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红三兵 |
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绿三兵 |
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圆弧底 |
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“V”型底 |
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“U”型底 |
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“W”底 |
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“M”顶 |
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经典日内策略 |
hans123 |
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r-breaker |
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hl-breaker |
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nhl-breaker |
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ap-cross |
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grid |
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机器学习模式识别 |
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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) |
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统计因子(换手率、波动率) |
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一致预期因子(分析师评级、盈利预测) |
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技术因子 |
动量 | ||||
数据挖掘另类因子 |
事件 |
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舆情 |
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大数据 |
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套利对冲 |
无风险套利 |
ETF套利 |
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期现套利 |
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统计套利 |
跨期套利 |
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跨品种套利 |
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跨市场套利 |
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期权套利 |
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配对策略 |
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对冲 |
alpha hedge |
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smart beta |
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组合投资 |
Equal Weight |
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risk parity |
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Minimum Variance |
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Markowitz Model |
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Black-Litterman Model |
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交易系统 |
交易接口(api)(eg.股票、期货、其他) |
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开源项目讲解 |
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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!
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