量化交易的第一对口专业是什么?
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发布时间：2022-04-26 00:05
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热心网友
时间：2023-10-20 12:57
1金融工程学2保险专业3财会。我实际感觉任何工科+数学财会都可以做量化交易：举个例子：小麦 玉米 猪肉之间如何量化转换？首先你要找一个农学家算出亩产量的概率，其次你要找一个生物学家算出营养成分 消化率 产肉率，最后你要找一个财务算出最佳投入产出比。这样一个量化交易就完成了。个人认为，跟量价相关的衍生出来的指标严格上来说都是技术指标。很多人简单的把KDJ，MACD，moving average，威廉指标等指标狭义的等同于技术分析。但是如果我在这问这么几个问题，大家也许想法就不一样了：VAR算不算技术指标？BS算不算技术指标？GARCH，ARMA，SV这类又算不算技术指标？物理里面的各类滤波转化的模型又算不算技术指标？高频里面经典的Lee-Ready算法又算不算技术指标?其实上面这些都能是技术指标，无非是有的简单些，有的复杂些罢了。即便你引入各种随机过程和非线性模型，只要是基于量价，难不成它们就不是技术指标了么？全球最大的CTA Winton和第二大的AHL发展到现在，至今他们的模型里面技术指标仍是一块非常重要的alpha来源。技术指标有没有用， 这个对于不同的量化领域确实确实会有截然不同的看法。首先，对于统计套利，有一类专门的alpha来自于量价分析，根据本人在world quant工作过的一个朋友的实战经验来看，这种alpha至今仍能在高度成熟的美国市场有一席之地；其次，对于各种套利策略，协整回归不是技术指标么？最经典的价差SD不是技术指标么？最后，回到CTA，可以说这类策略大部分都是技术指标，当然，发展至今的CTA fund，数据源已经越来越多样化了，包括现货数据，宏观数据等。但即便如此，量价策略依然占很大的比重。
热心网友
时间：2023-10-20 12:57
量化交易是严格按照计算机算法程序给出的买卖决策进行的交易方式。它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。通俗点：就是把你多年有关风险控制、套利、交易策略等一系列的投资经验总结成规律并通过计算机语言来实现，有计算机带你在市场上交易。
量化交易简单的有Excel来实现，复杂的通过C++、Python、R等编程语言来实现，看个人情况而定。而且目前考虑到量化的使用成本以及技术问题应用还没有大规模的普及到个人用户，主要还是一些机构和私募在大规模使用。
热心网友
时间：2023-10-20 12:58
说到量化就应该了解金融行业的本质，金融本身是不创造财富的，它的作用是让资本高效流通，发挥资本的作用，让社会生产生活更加丰富高效，但也容易造成了很多资产风险，酿成危机。金融产品的分类也很多，从市场来看商品本身交易的市场我们一般称为一级市场，比如菜市场。而基于商品的债券进行交易的市场被称为二级市场，而金融业发展迅速，现在已经有各种金融衍生品交易，可以基于商品的证券进行交易，也可以在这个证券基础上再证券化，甚至基于某些指标（index）成为了N级市场，比如股指期货，这时证券的本身价值和其商品的关系就很难直接关联了。二级证券的价格实际就是对商品价格的一阶求导，N级证券价格则是对基于的若干商品的分别N-1阶的偏微分方程。
