量化交易该如何入门?

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5000万差不多吧。没5000万不要谈量化交易,手续费能不能赚回去都是问题

既然是搞量化,算半瓶水搞科学的,就不应该本能的排斥学院的东西。柯蒂斯 费思这本书对于投资交易的入门非常系统了,有了对市场的基本认识,了解前人在量化工作上的一些重要发展,才有可能在正确的基础上建立自己的想法和直觉。不过粗略看看也就可以了,毕竟我们这里聊的是量化交易入门,而不是金融专业如何毕业,下面三本书一样,翻翻就行。

这是别人问起量化交易来,我最为推荐的一本入门书。书中讲到了做量化策略需要注意的几个最重要的地方,例如过拟合、未来函数、幸存者偏差等等。有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条:交易策略研发应该以经济直觉(Economic Intuition)为基础。

我本身是数学、统计出身,初期曾坚信数据挖掘的作用大于经济直觉,碰壁多次之后,慢慢开始转变观念。这也说明一个问题,交易策略研发是一门需要实践的手艺,多做才会促进思维的进一步发展。当然我不肯定我自己的思路是否正确,赚钱的思路千百种,我能取一瓢饮就烧香拜佛了。

真的是好书,虽然内容初级且杂乱,但是谈到了大部分对于新手来说比较重要的概念,不要因为是CFA教材而鄙视它。

我自己的计量知识主要来源于论文阅读和写作,边用边学,教材只做工具书参考用,因此不是特别熟悉(

在评论中推荐伍德里奇那本,谢谢分享)。只说一点,做量化交易策略需要有一定的计量基础(当然越扎实越好),因为大部分策略始终是在和时间序列以及面板数据打交道。当然统计学基础知识也是必须的,同样越深越好,鉴于上过大学的都学过,这里就不再列统计学的书目了。理工科入行的,我想也是有必要补一补相关知识的,不一定会用上,但是能促使思维进一步系统化。

在基本计量知识的基础上,做量化策略的人们需要一种额外的能力:规避未来函数的能力。一些计量研究往往偏向于描述或解释某一种现象,因此无需考虑模型中时间点前后的严格划分。量化策略偏重于使用当前数据预测未来,并在预测的基础上形成策略,因此在模型建立、数据处理时需要格外注意这个问题。个人认为,Out-of-Sample检验的相关内容可以很好的训练这种能力,当然最好的方式还是在研发实践中慢慢摸索。

说实话这本书对于量化投资策略的研发没有任何帮助,对我而言其作用在于:1,认识指数化投资这种最具有经济意义的投资方式;2,时刻警醒打败市场有多难。

可以看作是一个机械交易策略各个组成部分的讲解,有实例(还大名鼎鼎)有说明,对大体上把握策略研发的工作很有帮助。其实如果能自行设计出一个类似乎海龟交易法则的交易策略出来,我觉得量化交易应该算初入门径了。

这本书国内没有翻译版本,但是有台湾的译本,我是在某宝上买的。择时策略的开发步骤大部分都涉及到了,做入门书很合适,对形成量化投资策略的研究思维有比较大的帮助。作者说自己首创了推进分析(Walk-forward),我不太清楚是否属实。但是推进分析本身值得各位想入门量化交易的朋友好好研究,这是一个比经济学Out-of-Sample检验更符合交易逻辑的回测方法,当然它本身可以算是Out-of-Sample检验的一种特殊形式。

相较于上一本,量化交易策略的组成成分方面讲的更多一点。这本书虽然也有一点点因子模型的内容,但是主要内容还是择时策略,作者也似乎更偏向于择时的交易思维。涉及到了凯利公式以及一些量化策略的想法(我觉得书中的一些小例子不能算作真正的量化策略)。同类型的书中这一本其实写的不算太好,但是它有中文版啊,也比较适合入门。^_^

这本书的特色在于较为独立的讲解了量化交易策略的各个组成成分,并且说明了各个成分的作用,以及增加、调整之后对整体的影响之类比较实践性的知识,开仓、过滤、平仓等基础内容均有实例支撑,讲的比较详细。Trading Lore那一章我非常喜欢。拿来做入门书应该算是非常好的选择。

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