Ⅰ 什麼是量化投資
定義：是指通過數理統計分析，選擇那些未來回報可能會超越基準的證券版進行投資，以期獲取超越指數基權金收益的基金。
釋義：區別於普通基金，量化基金主要採用量化投資策略來進行投資組合管理。總的來說，量化基金採用的策略包括：量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、演算法交易、資產配置等。對於量化基金的產品設計，雖然量化基金一般都是採用多因素模型對股票進行分析和篩選，但不同的量化基金的側重點是不一樣的，也就是包括投資思路、觀察角度、分析方法在內都是不同的。
在我國證券市場，基本面研究佔主流地位，然而隨著證券市場的不斷發展、證券數目的增加、衍生品的出現等，基金要想戰勝指數的難度也越來越大，量化投資則開始發揮越來越重要的作用，因此我國也涌現出了大批量化基金。
Ⅱ 量化投資策略到底什麼是量化投資
量化投資策略就是利用量化的方法，進行金融市場的分析、判斷和交易的策略版、演算法的總稱權。
量化投資策略類型包括：
（1） 趨勢判斷型量化投資策略，判斷趨勢型是一種高風險的投資方式，通過對大盤或者個股的趨勢判斷，進行相應的投資操作。如果判斷是趨勢向上則做多，如果判斷趨勢向下則做空，如果判斷趨勢盤整，則進行高拋低吸。這種方式的優點是收益率高，缺點是風險大。一旦判斷錯誤則可能遭受重大損失。所以趨勢型投資方法適合於風險承受度比較高的投資者，在承擔大風險的情況下，也會有機會獲得高額收益。
（2） 波動率判斷型量化投資策略，判斷波動率型投資方法，本質上是試圖消除系統性風險，賺取穩健的收益。這種方法的主要投資方式是套利，即對一個或者N個品種，進行買入同時並賣出另外一個或N個品種的操作，這也叫做對沖交易。這種方法無論在大盤哪個方向波動，向上也好，向下也好，都可以獲得一個比較穩定的收益。在牛市中，這種方法收益率不會超越基準，但是在熊市中，它可以避免大的損失，還能有一些不錯的收益。
Ⅲ 量化投資需要學什麼
首先是要了解金融市場與金融產品,只有這樣才能在眾多市場與標的中選擇合適的來構建投資組合,這一方面需要了解的基礎知識有:金融市場與金融機構、投資學、金融衍生品等等。
Ⅳ 想走量化投資方向，大概需要什麼學歷
碩士學歷足夠，需要具備金融學、心理學、經濟學、統計學、會計學等，總結數據統計能力、計算機技能以及心理素質。
量化投資可以肯定說目前還是一年藍海，稀缺人才很少，如果有志往這方面發展是不錯的選擇。
Ⅳ 什麼是量化跟投
先了解一下，什麼是量化投資
量化投資是一種系統化方法，它利用現代金融，計算機，數學，以及其他相關行業的知識和方法，包括行為學、心理學等，把投資理念，科學理論和實際數據量化為客觀的數理模型，使用計算機技術完成全部或部分的投資。
量化投資需要把數據、策略、系統、執行四個方面綜合起來完成一個有機的整體。量化投資本質上是一個方法論，可以應用到投資過程的每一個環節，比如大家熟悉的選股、基本面分析或者技術分析其實也算是廣義量化金融的應用。你用了這些學科的知識去構建一個數理模型，一個投資決策模型，這是一個相對客觀和理性的系統，是可以被應用於投資的第一步到最後一步的。
量化投資的特點
紀律性：量化投資是非常理性的，縝密的模型加豐富的數據會產生出決策，不會應為你今天心情不好而亂買亂賣，也不會因為猶豫不決而錯失投資良機。量化是一個相對客觀的決策和執行系統；
系統性：量化投資是數據、策略、系統、執行四方面的一個組合，這是一個完整的整體；
概率性：量化投資是去「博」大概率賺錢的機會。理論上講當你的量化策略只要有 51% 的時候能預測正確市場，那麼就能賺到錢，長期多次交易來看這個策略就是有效的，是可以賺錢的。當然實際交易還要考慮交易成本和市場情況， 51% 可能不夠，但是只要你的策略能獲得正向收益的概率達到一定值，你不用每次都對那麼也能獲得長期的盈利。
Ⅵ 應聘量化投資工作需要哪些技術
強烈的興趣
想做好一件事情沒有興趣也只是三天打魚兩天曬網，最後不得而終，因此需要培養對投資形成強烈的興趣，每根K線的波動能夠刺激你的心臟隨之不斷跳動。
學習能力
量化交易是一門跨學科知識，必須有快速地問題解決能力和自學能力，懂得鍥而不舍不斷專研的試錯法。研究生已經具備了較好的學習能力。
編程
編程很重要，現在Python是標配，matlab、R拿來做量化的人真的不多。雖然不是做開發，但是基本的簡單編程知識還是要會。想學Python和Pandas，推薦Python基礎教程和《利用Python進行數據分析》，想學編程知識，推薦《 代碼大全 》，這本書沒有什麼代碼，不要為名字所迷惑，不過如果想成為編程高手的話，看了絕不後悔。
看書一定要經典，不經典的書簡直就是浪費生命，這三本書如果不想買，網上電子版肯定是很多的，話不多說。
量化知識
很多程序員開始轉量化，但是金融知識和量化知識不夠。經典的重要性在此顯得更為重要，編程的書籍不看經典的我也能進步，可能會慢點，但是量化金融知識不看經典的書，那麼可能就會南轅北轍，甚至影響到投資的整個生涯，不對，走偏了的話，就無生涯可談。
投資的基礎知識，比如股票債券基礎知識，先來看看滋維博迪的《投資學（原書第9版）》([美]滋維·博迪（Zvi Bodie）
再來一本干貨，很多國內外研究生教程，介紹的更多的是衍生品，約翰赫爾的《期權、期貨及其他衍生產品（原書第9版）》([加]約翰·赫爾（John C.Hull）)
期權這么火，推薦 麥克米倫的《金融期貨與期權叢書：期權投資策略（原書第5版）》([美]勞倫斯 G.麥克米倫（Lawrence G.McMillan）)
想知道公募基金大佬如何做股票？李騰翻譯的大作奉上，主動投資組合管理 創造高收益並控制風險的量化投資方法(原書第2版)
想知道私募基金怎麼搞交易的？交易中有哪些技巧？以及如何在量化中走彎路？推薦 范撒普的通向財務自由之路，這可不是一本關於財務分析、會計理論的書籍，真正理解了裡面的思想，資金管理、風險控制你就不會糾結。
現在中產壓力這么大，那麼多人有中年職業危機，想知道怎麼把交易當做全職？推薦 埃爾德以交易為生，他可是將自己如何轉行交易，並以交易作為自己的終身職業的心歷路程和盤托出。
英語
你可以不說英語、聽不懂英語，但最好是要看的懂英語，編程的原生環境是英語，quora、stackoverflow、github也是要求英語閱讀能力，要是想用機器學習、深度學習做量化，那麼多paperarticle都是英語，讀不懂怎麼做的好？本來是談量化入門，但好像談到量化進階了。
交易
沒有途徑，實戰是最好的方法。確實不行，模擬交易也可以。
量化交易以思想為本，工具為用，路子不能走偏。
快速迭代
類似於實驗，都是需要成千上萬反反復復的檢查、測試。在此，講到了實驗的快速開發和迭代，那麼就順便給個傳送門：BigQuant - 人工智慧量化投資平台.，人生苦短，一定要快速迭代，縮短策略開發生命周期。因為你的想法上千個，可能只有幾個有價值。
Ⅶ 量化投資都需要哪些數學基礎知識
既然說到用數學模型，那數學和統計學的知識是必不可少的。由於國內金融市場尚不完備，一些衍生品交易受到限制，所以相較國外市場，能用到的數學/統計學知識也要少一些。對於非理工背景的投資者，需要補充基礎的高等數學，線性代數，概率論，統計學，最優化理論等等學科的知識，這些內容可以在高校教科書中找到。對於一些新興的利用機器學習的交易策略，還需要了解一些數據挖掘的知識。但既然是入門，這部分自然不是必要的。
另外，計量經濟學的應用尤其廣泛。進行策略研究時經常要面對大量的時間序列、面板數據。雖然在實踐過程中更加註重策略結果，只要能賺錢的策略就是好策略，但在嚴謹的計量理論的支持下，回歸結果更准確，能更好的刻畫數據背後的關系，故往往更容易得到與預期相近的結果。其中，時間序列回歸與截面、面板回歸的邏輯與假設均有較大區別，且廣泛用於刻畫及預測金融資產的收益，波動。計量經濟學的書籍推薦伍德里奇的《計量經濟學導論：現代觀點》；時間序列推薦布魯克斯的《金融計量經濟學導論》。
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Ⅷ 量化投資需要金融方面的知識嗎
這個是必須要有的，金融和軟體方面最好都比較擅長
Ⅸ 量化投資是什麼意思
量化投資是一種操作方法或操作理念，與其他各種「非量化」的方法專並列。量化也可以採取擇時、屬趨勢跟蹤、超跌、強弱對沖等等投資模型。區別僅在於，量化投資會使用量化的行情和走勢來進行買賣點決策，而不是傳統的圖形式行情。
量化投資是很廣泛的一個概念，可以這么說，只要你不是簡單地拍腦袋、或者是聽消息進行的投資行為都可以叫量化投資，是不是瞬間沒有了高大上的感覺？:) 最常見的，你通過MACD指標頂背離、底背離進行交易，也是量化投資，因為MACD指標是有嚴格數學公式計算出來的。同樣，你根據財務指標選股，構建股票組合也是量化投資，因為你的決策基本是基本面數據； 這些都很「老土」，那麼來點新的，通過多因子模型構建投資組合、然後每天用程序進行風險測算並自動調倉，用演算法交易完成調倉動作的執行（比如一次性買200萬股，總不能一單下去吧），這夠「高大上」了吧，前提是你得有一套復雜而完善的系統支持。
Ⅹ 什麼是量化投資
你好，量化投資，簡單地說就是利用數學、統計學、信息技術的量化投資方法來管理投資組合。