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用Python开发量化策略打造投资领域的高维武器

记者:admin 时间:2019-09-05 01:07  来源:未知
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  当海外对冲基金的焦点从宏观对冲基金转向量化对冲基金,当索罗斯的名气被数学家西蒙斯超过时,当股神巴菲特年化20%的收益神线)打败时,量化基金的神秘逐渐被投资者所知。

  量化策略是指整个交易过程完全实现为计算机程序,从数据接收、处理到交易执行都是由计算机程序自动完成。

  创办大奖章基金(Medallion Fund)的詹姆斯·西蒙斯 (James Simons) 及其团队的数学家们通过对历史数据的统计,找出大宗商品、宏观经济、市场行情等各种指标之间对应变化的数学关系,然后建立一套模型,再让计算机专家把模型编成计算机语言输入电脑成为一套程序。

  提出一个交易思路——“市值超过10亿就剔除”的小市值轮动、或者是“只选择分红最多最勤”的红利企业思路,或者是多因子,或者是什么“只炒次新”,总之你要先有个想法

  计算机就可以根据这套程序无休止的在市场上抓取各种微小的交易机会,再通过杠杆原理使获利扩大。

  整个提升项目分为策略背景介绍, Python⼯程应⽤, 基础理论研究,策略实现以及相应背景提升四个部分,共计4周,在⼀个⽉之内完成。

  人工的适度监控——机器的理解能力目前依旧无法达到人脑的程度,需要通过人为修正参数和调整策略来让模型更好的获利

  相比于小编拍脑袋想出来的策略,成熟的量化分析师拿出的交易策略是一个复杂的系统性工程。

  常青藤精英教育诚邀Barclays Model Validation量化分析师,结合美银美林(BoA)和巴克莱银行(Barclays)等顶级投行的公开策略,利用公司内部真实工作案例修改整合形成了《基于Python的量化交易策略项目》。为专业学习者量身定做,整个分析周期与实际工作的流程一模一样。

  学员将在导师的带领下利用行业最火的Python语言实现一套资产管理策略,以及利用市场数据进行回测和优化。从美银美林以及巴克莱等顶级投行公开策略的学习、Python的工程应用、策略的实现、以及收集市场数据进行回测等,学员作业和PPT的展示就是学员们训练成果最好的体现。

  目前美国华尔街的公司正在大量的购买一种产品,你绝对想不到,这个产品竟然是——GPU,因为如果单纯的比拼“计算量”,GPU的能力要远远大于CPU。

  以基于模型的算法交易为核心,量化投资逐渐为行业人士敬仰,成为了投资领域的高维武器,也成为了很多憧憬成为华尔街之狼的金融学习和从业者的必备知识点。

  搭建一个量化模型——用计算机语言(如行业内最火的Python)讲交易策略进行模型构建、信号检索和模型回测,最后甚至是对接交易系统

  一个成熟的量化基金或量化团队最硬核且不外宣的就是他们的策略。他们习惯把这个包括不同的“因子“或“信号”的量化策略比作一个“黑箱子”, 每个量化基金的“黑箱子”都是不向外公开的秘密,但是量化黑箱子形成的过程大致相同:

  变成一个策略——通过一些开放、易得的数据对你的想法进行验证时。在量化领域,一个成功的选股策略称为“因子”,而要实现稳定的盈利,你需要有较大的、高质量的“因子库”来支持

  在《Margin Call》这部描述金融危机前夕的电影中,提前发现公司资产“问题”的年轻分析师皮特·苏利文,是斯坦福大学空气动力学的博士,也就是一名火箭工程师;而他所在风险分析部的上司则是一名过目不忘、心算能力逆天的桥梁工程师。

  量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,极大地减少了投资者情绪波动的影响,避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

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