如果从零基础开始学量化投资，需要学哪些

1. 如果从零基础开始学量化投资，需要学哪些

学习量化投资和大数据分析，首先你得具备一定的数学基础、统计学基础，经济学基础以及物理较好一定的编程能力（最好是学python，入门快，效率高），如果这些基础你都不具备，没关系，说好的零基础入门，那就跟着我一步一步的走。
一. 数学
打好数学基础，学一学集合论、统计学方面的知识，集合论和统计学如果没学过建议先入个门。下面有几本书，个人觉得讲的十分的透彻，下面就分享给大家。
《概率论与数理统计》
CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596845
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/10G95rPCE6kdwi8dSkG8xng

《数理统计学教程》
CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596851
百度云链接：https://pan.baidu.com/s/13ShF4T9zgaPUbdP5hOfpsg

二. 经济学&金融学
数学基础学习完成后，就要进行进一步的学习了，接下来那就看一点计量经济学和中级微观经济学方面的书，下面我给大家推荐几本我认为比较好懂且干活很多的书，以下这三本正好是讲的不同的三个知识模块，也是后面一定要用上的，请各位接好武功秘籍了。
《计量经济学导论》
中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596855
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《微观经济学》
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《期权,期货和其他衍生品》
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三. 计算机与编程
1. 计算机
你如果之前没有学过计算机相关知识，我建议可以先看一本书入个门，因为学懂了以上两方面的理论进行实践操作了，正所谓是实践出真知嘛！
要实践的话就必须掌握一门编程技术，我推荐使用python语言，简单好上手，并且各种丰富的资源库让你事半功倍。
《零起点Python大数据与量化交易》
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四. 实践
现在有一些在线的金融系统，可以给你机会让你写你自己的模型的，你多留意一下，闲来没事儿写几个交易模型试一试。据我所知目前大多数写交易模型的，都没有较强的综合能力（综合经济金融、数学、编程这三个方面），你要想比他们都强，那就把这三个方面的基础都打好。
最后，加油奋斗吧，相信自己，只要你努力，你肯定是最棒的。
引用自《
小判官教你零基础入门量化投资，大数据分析，内含对应资料下载地址。
》，链接为网页链接

2. 如果从零基础开始学量化投资，需要学哪些

学习量化投资和大数据分析，首先你得具备一定的数学基础、统计学基础，经济学基础以及物理较好一定的编程能力（最好是学python，入门快，效率高），如果这些基础你都不具备，没关系，说好的零基础入门，那就跟着我一步一步的走。
一. 数学
打好数学基础，学一学集合论、统计学方面的知识，集合论和统计学如果没学过建议先入个门。下面有几本书，个人觉得讲的十分的透彻，下面就分享给大家。
《概率论与数理统计》
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二. 经济学&金融学
数学基础学习完成后，就要进行进一步的学习了，接下来那就看一点计量经济学和中级微观经济学方面的书，下面我给大家推荐几本我认为比较好懂且干活很多的书，以下这三本正好是讲的不同的三个知识模块，也是后面一定要用上的，请各位接好武功秘籍了。
《计量经济学导论》
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《微观经济学》
中文版CSDN下载链接：https://download.csdn.net/download/sinat_31397599/10596861
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三. 计算机与编程
1. 计算机
你如果之前没有学过计算机相关知识，我建议可以先看一本书入个门，因为学懂了以上两方面的理论进行实践操作了，正所谓是实践出真知嘛！
要实践的话就必须掌握一门编程技术，我推荐使用python语言，简单好上手，并且各种丰富的资源库让你事半功倍。
《零起点Python大数据与量化交易》
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四. 实践
现在有一些在线的金融系统，可以给你机会让你写你自己的模型的，你多留意一下，闲来没事儿写几个交易模型试一试。据我所知目前大多数写交易模型的，都没有较强的综合能力（综合经济金融、数学、编程这三个方面），你要想比他们都强，那就把这三个方面的基础都打好。
最后，加油奋斗吧，相信自己，只要你努力，你肯定是最棒的。
引用自《
小判官教你零基础入门量化投资，大数据分析，内含对应资料下载地址。
》，链接为网页链接

3. 量化投资的前景

随着20世纪80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增，华尔街已别无选择，不用这些模型，不使用电脑运算这些公式，他们便会陷于困境，自招风险。1997~1998年亚洲金融危机，市场暴跌，量化投资的算法交易也起到了同样的坏作用。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。稍微接触到资本市场的人，大都听说过基本面投资和价值投资，而对于这方面的天才人物“股神”巴菲特，更是几乎家喻户晓，妇孺皆知。他以企业财务报表的分析见长，擅长挖掘企业的内在价值，一旦买入便长期持有，持续获得稳定高额收益，为股东创造了丰厚利润，无人能及。相比之下，与价值投资同等重要的量化投资——即借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时及选股，则没有那么幸运——在大多数人眼里，量化投资是一个神秘的领域，深不可测，玄奥无比，令人望而却步。世人皆知巴菲特，而对于号称最能赚钱的基金经理人、在20年的时间里创造了年均净回报率高达35%惊人传奇的量化投资大师西蒙斯，却只能成为少数人的专属。量化投资看似神秘，但并不古老。它从70年代开始逐渐兴起，90年代才大行其道。之所以如此，是因为量化投资有其诞生的特定土壤，需要一系列的条件方能破土而出，这些条件其实相当苛刻。很难想象，量化投资技术并非发端于华尔街，而是肇始于学术象牙塔里的少数“怪才”，他们长期不被正统的经济学所接受，甚至遭到排斥，因此处境艰难。1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最著名洞见的马克维茨，以该理论参加博士答辩，竟然战战兢兢差点未获通过。1990年10月，这些人中有三位获得诺贝尔经济学奖，当时局外人很少有人清楚为什么他们能够得此殊荣；而三人中的其中一位则将他们的获奖比作“芝加哥业余球队赢得了世界杯”。但是，没有来自象牙塔的现代金融理论，便没有量化投资的兴起。马克维茨的投资组合理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算。夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”，一般称为“单一指数模型”。马克维茨模型费时33分钟的计算，简化模型只用30秒，并因节省了电脑内存，可以处理相对前者8倍以上的标的证券。1964年，夏普又发展出资本资产定价模型(CAPM)，这是他最重要的突破，不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论”(APT)，提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。有趣的是，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。他们转行都是被金融市场研究所深深吸引，沉迷于其中的无穷魅力。然而，仅有现代投资（行情 股吧 买卖点）理论的建立，及各类模型的完善与推陈出新，并不会直接催生出量化投资，它还需要其他几个重要前提条件，比如机构投资者在市场中占据主导，电脑技术足够发达，以及传统华尔街投资家的傲慢被市场击溃转而被迫接受新的投资理念。量化投资不会出现在个人投资者为主的时代。个人投资者既缺乏闲暇的时间，也普遍无此能力。随着退休基金和共同基金资产的大幅增加，它们成为市场上的主要机构投资者，并委托专业机构进行投资操作。管理大规模资产，需要新的运作方式和金融创新技术，同时专业的投资管理人也有能力和精力专注地研究、运用这些技术。没有发达的电脑技术，量化投资也将成为无源之水，无米之炊。在电脑革命发生前，根本无法根据上述模型进行运算。1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普曾说，当时即使是用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33分钟。当今，面对数不胜数的证券产品，以及庞大的成交量，缺了先进电脑的运算速度和容量，许多复杂的证券定价甚至不可能完成。量化投资在不经历市场的崩盘，傲慢投资者的自信未被摧毁之前，不会盛行。比较早的时候，华尔街对学术界把投资管理的艺术，转化成通篇晦涩难懂的数学方程式一直持有敌意。他们认为，投资管理需要天赋、直觉以及独特的驾驭市场的能力，基金经理可以独力打败市场，而无需依靠那些缺乏灵魂、怪异的数学符号和缥缈虚幻的模型。在美国，70年代初期表现最佳的基金经理人从未听过贝塔值，并认为那些拥有数学和电脑背景的学者只是一群骗子。1973~1974年美国债券市场和股票市场全面崩盘，明星基金经理人烟消云散，财富缩水堪比30年代大萧条。当时，颇有先见的投资顾问兼作家彼得·伯恩斯坦认为，必须采用更好的方法管理投资组合，并创办了《投资组合》杂志，一出刊便获得成功。此后，随着80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增.量化投资光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它时而风光无限，但也常常坠入深渊。1987年10月大股灾，黑色星期一，当天股市和期货成交量高达令人吃惊的410亿美元，价值瞬间缩水6000亿美元。很多股份直接通过电脑而不是经由交易所交易。一些采用投资组合保险策略的公司，在电脑模式的驱使下，不问价格机械卖出股票。很多交易员清楚这些投资组合会有大单卖出，宁愿走在前面争相出逃，加剧了恐慌。针对整个投资组合而非单个证券，机械式的交易，电脑的自动操作，使得这种量化投资出现助跌之效，大量的空单在瞬间涌出，将市场彻底砸垮。在此次亚洲金融危机中，著名的长期资本管理公司，这家来自学术象牙塔的怪才充斥、主要运用量化投资技术的对冲基金，曾经在市场上呼风唤雨、无往不利，但偏偏遭遇俄罗斯国债违约这一小概率事件，陷入破产之境，迫使美联储集华尔街诸多投资银行之力，加以救助。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。虽然麻烦不断，但量化投资依然必要且有效。要知道，在本次金融危机发生前，量化基金的表现连续8年超过其他投资方式。当然，挫折也会带来量化投资技术的更新和完善，比如在模型中设定新的变量，尤其是加入以往并未包含的宏观经济参数。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。虽然量化投资能否就此再度复兴仍属未知，但由本文先前的讨论，漫漫历史长河，此一趋势已不可逆转，量化投资依然拥有光明的未来。德意志银行的董事总经理、全球量化投资主管罗崟先生在激烈的竞争中脱颖而出，夺得全球最权威的《机构投资者》期刊2011年美国和欧洲量化分析第一名的佳绩。在华尔街40余年排名史上，罕有华人获此殊荣。《金融时报》慧眼识金，就此专门做了访谈，并嘱我就量化投资写篇评论。我欣然命笔，并借此祝愿量化投资在中国的资本市场上，能够早日生根。

4. 如何入门量化投资？

首先，你对一个金融衍生品，非常的熟悉，有你的交易计划，包括，进场逻辑、出场逻辑、风险规则、在相对时间里可以赚钱。相对稳定的收益。把你的模式，逻辑让写程序的，开发出来。当然你要自己写程序也行。
几个月前刚刚做量化交易的尝试，运用了10多年自认为有效的技术指标来做统计分析，得出的结论就是完全靠技术指标来指导交易就是扯蛋，在大量样本面前，一切都是假象。由此也彻底放弃了技术指标的研究，真的没有太大用处。

当然也有可能是自己的见识浅薄，也许真的有人单纯靠技术指标而实现稳定盈利的。但这种是否具有持续性，或者说一旦对市场产生了影响指标可能就失效了，这个不好说。现在的想法还是要做基本面方面的研究，把精力放在公司发展，跟随公司共同成长，这才是王道。

说到入门，我是野路子，程序员出身。自己写脚本采集数据到数据库，然后基于数据用C#做计算和统计分析，技术到不是太大的问题，主要还是到底以什么方式来实现盈利。如果仅通过技术指标可行，那么程序就变得重要，因为都是可以经过量化计算的；如果需要靠人脑分析未来公司业务发展规模，这种是很难用程序量化的，不同行业不同公司太复杂了，很难实现量化。

所以我个人认为学习量化交易，应当从基础理论的学习，仓位管理，止盈止损的控制，策略的周期，校验策略，小额实盘交易，小中额度实盘交易，最后大额实盘交易。最最重要的是，要有很好的情绪管理，超强抗压能力，敏锐的洞察力是交易成功并盈利的重要法则！