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量化投资就业班-360小时助力量化Career

2019-04-19

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
				深度学习
				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		numpy
				pandas
				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		线性回归
					逻辑回归
					决策树
					随机森林
					SVM
		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