一套成熟稳定的交易系统，应该不是学出来的，而是赔出来的。 &br&&br&基本功要打牢：《期货技术分析》讲的面广，但不深入；《股市操练大全》系列讲的比较细；克罗的《期货交易策略》是比较受用的。精读，但不代表会做盘。真金白银的做，把可用资金分好组，最好够死三四次的（死的次数再多，那就别做了，还是买基金吧）。不单指交易中的资金管理，我的意思是，一次只用一组资金，其余最好别转到交易账户上来。 &br&&br&交易策略有很多，短中长，趋震平，都可以持续盈利，只是要选一个适合自己的策略。，不要强迫自己一定做短线或者长线，哪个有感觉（此感觉非指盘感），能持续盈利，就做哪个。&br&&br&实盘成绩不好，没关系，全市场就10%的人赚钱（12年中登公司数据），赔钱是正常的，不用着急。回过头来再看书，感觉肯定不一样，再做，还不行就再看书，直到把钱赔没，要么练出来，要么失败，其实就这么简单，谁说一定能练出来，不是所有人都适合做交易这个职业的。&br&&br&能练出来的，确实是少数，虽然我不推崇宿命论，但这个，真心不是单纯说努力就能成功的事。借用林广袤的话，交易是个向内修行的过程，恩恩，不容易。&br&&br&如果你碰巧出线了，能稳定盈利了，但收益不尽如人意，推荐一本耳熟能详的书——《股票大作手回忆录》。很多人都是从刚介入交易这行就看，唉，我的感悟，你太早看这本书，没什么用，你不经历一些事情，没有几次刻骨铭心的盈利或亏损，很难体会到杰西当时的状态，也很难下定决心做趋势交易（杰西的超短线功夫，估计现在也没多少人能超过，他那会儿是没有电脑啊，哈哈）。其实是他悟到了，交易的真谛是什么，并不在交易行为本身。&br&&br&说了不少，只为说明，从事交易工作，是一步一步走的。先练成少亏，再练成不亏，接着是盈利，再后是稳定盈利，开始修炼，向内修行，突破瓶颈。这是一个艰苦的过程，每一步都要踏踏实实的走过来，欲速则不达，而且不但不达，可能死的更快，相信大部分都有这体会吧，嘴上承不承认无所谓，自己心里都有数，哈。&br&&br&一直没说程序化的事，因为我想告诉你，我理解的交易，就是用古老的方法，手工操作的。程序化，只是一种下单方式，没有一个稳定盈利的策略，程序化和人工又有什么区别呢——都是亏。
一套成熟稳定的交易系统，应该不是学出来的，而是赔出来的。 基本功要打牢：《期货技术分析》讲的面广，但不深入；《股市操练大全》系列讲的比较细；克罗的《期货交易策略》是比较受用的。精读，但不代表会做盘。真金白银的做，把可用资金分好组，最好够死…
&p&对塔勒布的误解一直很深，大多数还是出于对他的不了解。&/p&&p&单论交易水平如何？不错，甚至是非常好。UBS的Trading Desk MD & Prop Trader,不会特别差的。CS的首席全球套利（还是货币套利的，有点不记得的），肯定就更上一层楼了，还做过CBOE的交易员，这些履历我估计下面评价他的人大多数1%都做不到。&/p&&p&所以，算得上大师级别。&/p&&p&但是大家为什么对他的误解深呢，因为塔勒布是那种Arbitrage & Market maker交易员，看的更多的是delta neutral 策略以及一些4 legs的套利。在market maker履历中，大多数时间处理的是two legs的头寸暴露水平，方向性风险评估等。&/p&&p&看到这里也就明白了，为什么他对不可预知风险评估以及看起来小实际上大的风险特别敏感，因为这种类型的交易员要特别当心波动性风险暴露。&/p&&p&而这里评价来评价去他的人，我估计大多数都是方向性策略，不懂甚至根本就没听说过在做市策略中，尤其是option market maker中需要注意的点，自然就无法准确的评价塔勒布的交易水平了。 &/p&&p&只读过他的后面几本畅销书的，还是别评价人家了吧。&/p&
对塔勒布的误解一直很深，大多数还是出于对他的不了解。单论交易水平如何？不错，甚至是非常好。UBS的Trading Desk MD & Prop Trader,不会特别差的。CS的首席全球套利（还是货币套利的，有点不记得的），肯定就更上一层楼了，还做过CBOE的交易员，这些履历…
&p&这段时间心情颇不宁静。因为我的主要工作就是研究统计套利，研究越到后来越是走向一个奇怪的路子，个中缘由不谈了，大体上就好比是有的莎学家专门研究莎翁的头身比或者肚脐眼大小的赶脚。正好借着回答这个问题的机会，记录我这种啼笑皆非的心境。&/p&&p&@江嘉键 学兄熟稔各种主动型策略，前几天看到江学兄的回答感到很兴奋，推荐看他的回答。同时我换一个角度来对比一下这两类策略。&/p&&p&以下我会把题主所值的量化择时称为趋势交易。其实&量化择时“这个词没什么大错，但概念的边界有些模糊。因为从一个很宽泛的范围来讲，趋势交易是择时，统计套利也是择时，都是预设一个区间（ad hoc band），然后观察价格或价差在何时突破这个区间，触发建仓和平仓信号。你就是要找最优的建仓和平仓价格，或者说优化你的payoff function。平仓卖出的最优解就意味着要找到&b&扣除交易成本后的最优卖出价格的贴现&/b&，建仓买入就意味着&b&平仓的最优解减去最优买入价格和交易成本后的贴现&/b&。不严谨的说法就是你要让你卖出后到手的钱越多越好，同时也要使买入的价格越低越好。如果扣除交易成本后的最优价格贴现后得到的是负值，那就干脆先憋着不买，或者捂着不卖。这符合我们的直觉。&/p&&p&如果给出严谨的数学表达式的话，平仓的payoff function可以这样表示：
&img src=&///equation?tex=U_%7B%2B%7D%28t%2C%5Cvarepsilon%29%3D%5Crm%7Bmax%7D+%5C%3B%5Clbrace+%5Crm%7Bsup%7D_%7B%28%5Ctau%29%7D+%5C%3B%7B%5CBbb%7BE%7D%7D_%7Bt%2C%5Cvarepsilon%7D+%5Be%5E%7B-%5Crho+%28%5Ctau-t%29%7D%28%5Cvarepsilon_%7B%5Ctau%7D%5E%7B%28U%29%7D+-c%29+%5D%2C+%5C%3B+0+%5Crbrace& alt=&U_{+}(t,\varepsilon)=\rm{max} \;\lbrace \rm{sup}_{(\tau)} \;{\Bbb{E}}_{t,\varepsilon} [e^{-\rho (\tau-t)}(\varepsilon_{\tau}^{(U)} -c) ], \; 0 \rbrace& eeimg=&1&&
有了平仓的payoff function的最优解，建仓的payoff function则这样表示：
&img src=&///equation?tex=T_%7B%2B%7D%28t%2C%5Cvarepsilon%29%3D%5Crm%7Bmax%7D+%5C%3B+%5Clbrace+%5Crm%7Bsup%7D_%7B%28%5Ctau%29%7D+%5C%3B+%7B%5CBbb%7BE%7D%7D_%7Bt%2C%5Cvarepsilon%7D+%5Be%5E%7B-%5Crho+%28%5Ctau-t%29%7D%28U_%7B%2B%7D%28%5Ctau%2C%5Cvarepsilon_%7B%5Ctau%7D%5E%7B%28U%29%7D%29-%5Cvarepsilon_%7B%5Ctau%7D%5E%7B%28T%29%7D+-c%29+%5D%2C+%5C%3B+0+%5Crbrace& alt=&T_{+}(t,\varepsilon)=\rm{max} \; \lbrace \rm{sup}_{(\tau)} \; {\Bbb{E}}_{t,\varepsilon} [e^{-\rho (\tau-t)}(U_{+}(\tau,\varepsilon_{\tau}^{(U)})-\varepsilon_{\tau}^{(T)} -c) ], \; 0 \rbrace& eeimg=&1&&
其中&img src=&///equation?tex=c& alt=&c& eeimg=&1&&是你的交易成本，&img src=&///equation?tex=%5Crho+%3E0& alt=&\rho &0& eeimg=&1&&是一个贴现因子，&img src=&///equation?tex=%7B%5CBbb%7BE%7D%7D_%7Bt%2C%5Cvarepsilon%7D%5B%5Ccdot+%5D& alt=&{\Bbb{E}}_{t,\varepsilon}[\cdot ]& eeimg=&1&&是当&img src=&///equation?tex=%5Cvarepsilon_t+%3D%5Cvarepsilon+& alt=&\varepsilon_t =\varepsilon & eeimg=&1&&时的条件期望。这里的&img src=&///equation?tex=%5Cvarepsilon+& alt=&\varepsilon & eeimg=&1&&既可以是统计套利里的价差，也可以是趋势交易里的价格。我们就是要优化得到最佳的买卖时机。&/p&&p&理论意义上的统计套利的价差&img src=&///equation?tex=%5Cvarepsilon_t& alt=&\varepsilon_t& eeimg=&1&&是基于Ornstein–Uhlenbeck过程：
&img src=&///equation?tex=d%5Cvarepsilon_t+%3D%5Ctheta+%28%5Cmu-%5Cvarepsilon_t%29+%5C%2C+dt%2B%5Csigma+%5C%2C+dW_t& alt=&d\varepsilon_t =\theta (\mu-\varepsilon_t) \, dt+\sigma \, dW_t& eeimg=&1&&
OU过程具有均值回归特性。如果再把假设设定得严格一些，假设当且仅当&img src=&///equation?tex=%5Ctheta+& alt=&\theta & eeimg=&1&&的特征值的实部全都为严格正的话，&img src=&///equation?tex=%5Cvarepsilon_t& alt=&\varepsilon_t& eeimg=&1&&就成了平稳序列[详见1]。这时候payoff function将不依赖时间&img src=&///equation?tex=t& alt=&t& eeimg=&1&&。这就极大地简化了这个函数，使之看起来更像一个call option的payoff，最后用动态规划可以得到很漂亮的解析解。&/p&&p&而趋势策略的价格&img src=&///equation?tex=%5Cvarepsilon_t& alt=&\varepsilon_t& eeimg=&1&&基于，比方说，常见的几何布朗运动：
&img src=&///equation?tex=d%5Cvarepsilon_t+%3D+%5Cmu+%5Cvarepsilon_t+%5C%2C+dt+%2B%5Csigma+%5Cvarepsilon_t+%5C%2C+dW_t& alt=&d\varepsilon_t = \mu \varepsilon_t \, dt +\sigma \varepsilon_t \, dW_t& eeimg=&1&&
这个大家都熟悉。它的解明显是关于时间&img src=&///equation?tex=t& alt=&t& eeimg=&1&&的函数。&/p&&p&所以从&i&理论上&/i&讲，两类策略本质上都是择时策略，因为其建仓和平仓的payoff function都依赖于&img src=&///equation?tex=t& alt=&t& eeimg=&1&&，都要用HJB方程求显式解，是不是真的能收敛就难说了。所以&b&两类策略都很难&/b&。&/p&&p&但即使我们不针对O-U过程的&img src=&///equation?tex=%5Ctheta+& alt=&\theta & eeimg=&1&&的特征值做任何假设，&b&统计套利仍然比趋势策略容易&/b&，&b&差别倒不在于预测的难度&/b&，而&b&差别在于两类策略的时间跨度的选取难度&/b&。因为统计套利的价差&img src=&///equation?tex=%5Cvarepsilon_t& alt=&\varepsilon_t& eeimg=&1&&在任何时间跨度内始终保持均值回归的，而趋势交易的价格&img src=&///equation?tex=%5Cvarepsilon_t& alt=&\varepsilon_t& eeimg=&1&&不具备这样好的性质。&/p&&p&时间跨度很小很小的时候，趋势交易的风险（方差）可以比统计套利的小；而时间跨度越大，趋势交易的风险（方差）就越可能比统计套利的大。同时，&b&市场冲击成本随着波动率的增大而增大&/b&[详见2]。那么同理，在时间跨度很小很小的时候，趋势交易的市场容量比统计套利的小；在时间跨度很大的时候，趋势交易的市场容量就比统计套利大得多。&/p&&p&而在&i&实际&/i&中，由于某只股票了发生基本面上的根本变化，或者持续正反馈的噪声交易等，统计套利的价差&img src=&///equation?tex=%5Cvarepsilon_t& alt=&\varepsilon_t& eeimg=&1&&有时候甚至连O-U过程也不能满足，那么为了防范此类风险，我们还必须时刻关注着每只个股的趋势变化，会用到比如现在流行的news analytics和tweet sentiment analysis（two sigma他们自己人公开承认过他们有好几个组热衷于做这个）。不过球豆麻袋，你不是做统计套利的嘛，你既然研究起了趋势，干嘛不去做趋势交易？&/p&&p&所以这才是这两类策略的对比中最有意思的部分，也是最令人困惑甚至沮丧的地方：为了规避趋势的单边风险，有人把趋势交易改成做统计套利；同样为了规避趋势的单边风险，&b&统计套利也要做成趋势交易了&/b&。换句话说，我们过去都知道，统计套利是趋势交易的风险管理，而今天看来，趋势交易也同样是统计套利的风险管理。&/p&&p&就像朱自清先生怀着“颇不宁静”的心情逛荷塘，听到树上蝉声和水里的蛙声。它们聒噪地搅和在一起，难分彼此。可热闹都是它们的，我什么也没有。&/p&&p&[1] &a href=&/question//answer/& class=&internal&&统计套利中的「协整」是什么意思？ - 郭小贤的回答&/a&&/p&&p&[2] Robert Kissell, The Science of Algorithmic Trading and Portfolio Management. Chp4, P140.&/p&
这段时间心情颇不宁静。因为我的主要工作就是研究统计套利，研究越到后来越是走向一个奇怪的路子，个中缘由不谈了，大体上就好比是有的莎学家专门研究莎翁的头身比或者肚脐眼大小的赶脚。正好借着回答这个问题的机会，记录我这种啼笑皆非的心境。@江嘉键 学…
做“量化平台”这类产品，最重要的是信誉！&br&如果没有了信誉做保证，就好比你去宾馆开房，里面却有摄像头全程拍摄！&br&&b&====================================&/b&&br&&b&然而，众所周知，B+A+T+J+ 3这些互联网公司完全没有任何节操！ &/b&&br&&b&不信去看看最近的B医疗事件！&/b&&br&&b&看看T怎么抄袭CS！ &/b&&br&&b&3怎么强行安装软件的！&br&J怎么卖苹果翻新机的！&/b&&br&&b&A怎么抄袭微信的！&/b&&br&&b&===============================&br&&/b&那么你觉得他们会不抄袭你的策略吗？！！！&br&那么你觉得他们会不抄袭你的策略吗？！！！&br&那么你觉得他们会不抄袭你的策略吗？！！！&br&===============================&br&-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&谁有能用的策略在放在别人平台上？
白白送给平台？&br&问问你自己，如果你有可以稳定盈利的实盘策略，你放心放在别人平台上跑？&br&自己搭建一个简单的交易平台，又不是什么很难的事情。&br&&b&以国内互联网公司的操行，毫无节操，分分钟监控你策略，下载你代码你信不信？&/b&&br&国内互联网公司最擅长什么？&b&&u&&i& 抄袭！抄袭！抄袭&/i&&/u&&/b&！重要的事情说三遍！&br&我敢保证，机构肯定不用这些平台！不然分分钟被爆仓！被老鼠仓！&br&-----------------------------------------------&br&以我在互联网公司工作的经验，我敢保证，用不了半年，百度和阿里就会也跟着做这个平台！&br&不为什么，他们就一群跟风狗！内部结构臃肿！非常功利短视！&br&---------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&而且后台的研发狗，&b&分分钟下载你代码！监控你交易信号&/b&！&br&&b&某大公司很多用户个人信息都TM是明文存储的，你敢信？！&/b&&br&&b&某大公司做金融APP，都TM不经过安全测试，你敢信？！&/b&&br&&b&----------------------------------------&/b&&b&----------------------------------------&/b&&b&----------------------------------------&/b&&br&&b&&u&最后，我不是说“量化平台”没用，实际上，它本身是非常好的产品形态！&/u&&/b&&br&它降低了用户量化投资的门槛！我没有一棍子打死！&br&&b&真心希望中国的quantopian可以发展起来！&/b&&br&但开发者能否遵从职业道德，这个就不好说了！&b&聪明是一种天赋，而善良是一种选择！&/b&&br&&b&谁知道这些平台上用户的策略，是以明文形式存储，还是加密之后的？&/b&
做“量化平台”这类产品，最重要的是信誉！ 如果没有了信誉做保证，就好比你去宾馆开房，里面却有摄像头全程拍摄！ ==================================== 然而，众所周知，B+A+T+J+ 3这些互联网公司完全没有任何节操！
不信去看看最近的B医疗事件！ 看看T…
手机打字真尼玛费劲，随便扯几句。顶尖的量化投资团队，不知道这标准咋评，业绩牛逼还是团队背景牛逼或者是规模大。目前国内做量化的不少，券商自营盘不太清楚，公募也有部份专户类的产品但跟顶尖没啥关系。说一些了解接触过的做量化还不错的几家私募，有的是海龟背景很强有的本土化团队但是也很厉害。&br&青骓，主要搞套利和高频交易，无论是AUM还是Return都相当不错。按理说应该很熟了，他家合伙人就在知乎上，two sigma的刘磊。论国内顶尖量化青骓绝对算之一。&br&朱雀和富善，朱雀的话做阿尔法比较早了，这类型的产品在国内比重应该占了不少，不过业绩貌似一般般并不太出彩。富善的话旗下产品业绩都挺不错的,CTA做的多，林成栋本身是朱雀出来的。最近据说招了一批人，量化团队的人才储备挺强的所以富善在国内量化应该会有一席之地。&br&系数投资 这一两年起来的。今年发展尤其快，规模扩的很快，五月份应该破30亿了，渠道那边发的比较多，业绩的话貌似也不错。&br&喜岳投资，去年年底才成立。人员配备还是比较强的，产品不多可能不到15亿但是交出来的业绩还是比较亮眼的个人还是比较看好这家公司的。&br&还有些比如申毅和肖辉，也是专门做量化的。有些老牌的私募也有量化类的产品，淡水泉博道重阳，只不过量化并不是主打产品。国外有些HFT在上海有工作室，具体运作情况不太清楚，知情的可以多说说.想起来国内搞量化，要是光大没出事应该也不错……可惜了杨剑波
手机打字真尼玛费劲，随便扯几句。顶尖的量化投资团队，不知道这标准咋评，业绩牛逼还是团队背景牛逼或者是规模大。目前国内做量化的不少，券商自营盘不太清楚，公募也有部份专户类的产品但跟顶尖没啥关系。说一些了解接触过的做量化还不错的几家私募，有的…
谢邀&br&&br&“科学手段应用于机械制造是正确的，应用于市场预测则是错误的”&br&&br&数学不等于科学，而应用数学，特别是在金融世界中用的最广泛的统计学更是不等于科学，统计学只是一种手段工具而已。&br&&a href=&/question/& class=&internal&&统计学是科学吗？&/a&&br&&br&认为数学无法预测市场的观点从某种角度上来说是正确的。因为市场是不断进化的，单一的某一种数学模型的有效性必然会逐步衰退，预测性指标逐渐退化为及时性指标。&br&&br&比如说均线的金叉死叉大家应该都熟悉，在上世纪处第一次有人用均线交叉进行交易时，获得了巨大的利润，但随着用的人越来越多，现在来看单纯依靠金叉死叉的交易方法已经没有利润了。&br&&br&所以利用数学模型进行交易的基本市场假设是：&b&市场在当前状态的一些模式在未来一段时间内具有延续性&/b&。利用各种数学模型挖掘出当前市场存在的一些赚钱逻辑，然后套用到未来行情中，希望在模型失效前赚取足够多的利润，这就是数学模型的意义。&br&&br&至于为何大多数投资者喜欢谈人性和哲学，我认为理由是这样的：&br&1 相对于数学而言，人性和哲学看起来似乎更容易理解&br&2 对于亏损状态的心理安慰&br&&br&具体解释下2：一般来说任何一种交易逻辑，都很难同时存在高胜率（交易获利次数/交易总次数）和高赔率（获利交易平均获利/亏损交易平均亏损）。而且就经验而言，最终能有较好的资金曲线的策略更多是低胜率&高赔率类型。比如说10天亏7天，但赚钱的3天每天获利是7天每天亏的2.5倍，理性来看这是赚钱的好交易。&br&但投资者并不是绝对理性的，人们对亏损和获利的认识有着偏差，叫做“&b&厌恶损失&/b&”。具体来说就是在在路上捡了100元带来的快乐无法抵消丢了100元带来的痛苦。所以人们更愿意卖掉赚钱的股票，而接着持有亏损的股票，牺牲掉赔率而获取胜率，这也是为何大多数人亏钱的原因。&br&量化投资者是清楚的明白这一点的，胜率提前就有预期，所以可以无视连续亏损的日子而依靠于系统本身。主观交易者虽然知道某种赚钱的逻辑，但施行逻辑时必然面临厌恶损失的认识偏差带来的心理压力，在这种压力下如何坚持交易逻辑，这时就需要某种安慰才能使得心理平衡，而这种安慰剂就是谈论的所谓人性和哲学。
谢邀 “科学手段应用于机械制造是正确的，应用于市场预测则是错误的” 数学不等于科学，而应用数学，特别是在金融世界中用的最广泛的统计学更是不等于科学，统计学只是一种手段工具而已。
认为数学无法预测市场的观点从某种角度上来说是正…
高频交易并非只拼速度就可以。 数据流上有很多东西需要处理，交易所发给你的一团乱麻似的玩意里面有不少信息是需要自己提取的。速度水平相近的情况下，比拼的就是谁能更好地理解数据。机器学习等技术在这方面也有用武之地，比如可以看 Michael Kearns 的这篇三合一论文：&a href=&///?target=http%3A//www.google.co.uk/url%3Fsa%3Dt%26rct%3Dj%26q%3D%26esrc%3Ds%26source%3Dweb%26cd%3D1%26cad%3Drja%26uact%3D8%26ved%3D0CCMQFjAA%26url%3Dhttp%253A%252F%252Fwww.cis.upenn.edu%252F%7Emkearns%252Fpapers%252FKearnsNevmyvakaHFTRiskBooks.pdf%26ei%3DhyhGVLniK5Lg7Qb334HIDQ%26usg%3DAFQjCNHdP1QZOpb70dDUApniySBU2z63wQ%26sig2%3DhLg3qjHb9mjw5M84VdZy5A%26bvm%3Dbv.Cd.ZGU& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Machine Learning for Market Microstructure and High Frequency Trading&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&现阶段大家对高频的光速小子印象，主要是因为在速度方面有很多容易做的工作（比方说凿个山洞让通信线路变直来缩短距离省上几个微秒，是不是比绞尽脑汁搞模型更简单粗暴？），既然这块大矿还没采完，自然对其他智能化模型的需求不高。但是在可见的将来，当系统速度达到性能瓶颈的时候，肯定是会需要更多智能方面的研发，对此有兴趣的朋友不用着急。&br&&br&至于挖掘机技术哪家强，我的看法是理解业务始终是第一位的。我们需要清楚的知道自己在做什么，技术性能等无非是为解决问题的手段，而非问题本身。而理解业务找到核心问题所在，往往才是最困难的部分。&br&&br&做 Quant 如果不好好学习，和拍脑袋拼直觉的 Trader 有什么区别？（开个玩笑，大家莫怪。）
高频交易并非只拼速度就可以。 数据流上有很多东西需要处理，交易所发给你的一团乱麻似的玩意里面有不少信息是需要自己提取的。速度水平相近的情况下，比拼的就是谁能更好地理解数据。机器学习等技术在这方面也有用武之地，比如可以看 Michael Kearns 的这…
作为不太了解这方面但又想帮帮你的咸鱼，只能帮你到这了。。。。&br&人工智能链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1bV2aXS& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1bV2aXS&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: 7ydc&br&机器学习链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1bpy6wI7& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1bpy6wI&/span&&span class=&invisible&&7&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: yiwj&br&深度学习链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1kVp2B7T& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1kVp2B7&/span&&span class=&invisible&&T&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: 8xey&br&算法链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1pLkAFzH& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1pLkAFz&/span&&span class=&invisible&&H&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: ewj2&br&自然语言处理（NLP）链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1ckvmuq& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1ckvmuq&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: te6q&br&推荐系统链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1dEWHXzb& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1dEWHXz&/span&&span class=&invisible&&b&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: 3ux1&br&斯坦福NLP课程链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1hsqU8cc& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1hsqU8c&/span&&span class=&invisible&&c&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: px2c&br&神经网络、深度学习方向链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1miPsvkG& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1miPsvk&/span&&span class=&invisible&&G&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: npvp&br&大规模人脸标注数据集 链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1boBhqfP& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1boBhqf&/span&&span class=&invisible&&P&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: 4nt5&br&数据集链接:&a href=&///?target=http%3A///s/1c2w2vZy& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1c2w2vZ&/span&&span class=&invisible&&y&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码:frmf&br&TensorFlow教程链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1c11BLCW& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1c11BLC&/span&&span class=&invisible&&W&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: gk45&br&模型链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1jHJa5Zg& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1jHJa5Z&/span&&span class=&invisible&&g&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: 9tgc&br&数据分析链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1eSP43J0& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/s/1eSP43J&/span&&span class=&invisible&&0&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 密码: dfp9&br&Python入门课程链接: &a href=&///?target=http%3A///s/1c1TvZYK& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span 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作为不太了解这方面但又想帮帮你的咸鱼，只能帮你到这了。。。。 人工智能链接:
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python是一种动态编程语言，语法很简洁，某种程度上类似于matlab和SAS，结合python的几种强大的科学计算类库：NumPy（主要是数学基础方面的）、SciPy（数值计算上很强大，包含NumPy）、SymPy（符号运算库）、matplotlib（绘图库）、Traits（程序界面库）等，可以近似地替代matlab、C++和SAS三者。原因在于：&br&&br&第一，python首先是一种完整的动态编程语言，虽然执行效率比不上C++，但是开发效率远远高于C++，学习成本较小，对于金融工程这种专业来讲比C++更加合适，毕竟我们自己做模型的时候更在乎的是如何快速实现模型，而不是模型运行快几秒钟，当然对于金融方面的大规模产品，还是用C++更加合适，这就是程序员的事情了，我们一般不会去编写几万行代码的程序。从这个方面来讲，python可以代替C++。&br&&br&第二，python利用NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib等类库，可以完成matlab 90%以上的功能，欠缺的只是极特殊的函数。而且这些都是免费的，中国现在虽然盗版很严重，但是明显正在向正版化的方向发展，以后谁保证能得到免费的matlab？这些类库也在一直发展中，超过matlab只是时间问题。不仅如此，python利用它的界面库做程序界面是非常方便的，用的VB的都还记得可视化编程的爽快，python也可以实现，而且可以实现的更好，这是matlab远远不足的地方。利用这个功能，我们可以用python做好程序后发布给其他人使用，就像使用word这种程序一样，这种方便程度是目前matlab远远不及的。再比如我们要抓取网上的一些数据，利用matlab就比较麻烦，而利用python就极为简单。python可以大大加快我们研究的自动化程度和简单程度，需要的只是好好学习一段时间python而已。&br&&br&第三，python代替SAS。这个方面其实python没有明显的优势，在统计功能上比不过SAS，但是利用python的好处在于：我们不需要再次学习SAS语言，特别是对于金融工程专业来讲，没有那么多时间和必要性去学习SAS，我们又不是搞专业数据统计的。SAS的大部分功能python都可以实现，不过实现起来比SAS困难一些，对于金融工程专业的人来说，选择SAS还不如选择python+Eviews的组合，Eviews是非常简单，几乎不需要学习。python的学习比较简单，也非常值得。&br&&br&选择python的最大好处在于可以节省学习的时间，而且弹性较强，可以适应未来多变的需求。剩下的时间不如去好好研究下怎么在金融工程理论与应用方面创新，就不需要浪费时间在学习工具上了。&br&&br&另外如果需要写爬虫抓取金融数据的话python也是首选，推荐scrapy框架。
python是一种动态编程语言，语法很简洁，某种程度上类似于matlab和SAS，结合python的几种强大的科学计算类库：NumPy（主要是数学基础方面的）、SciPy（数值计算上很强大，包含NumPy）、SymPy（符号运算库）、matplotlib（绘图库）、Traits（程序界面库）等…
大多数时候，就是这么一个结果&br&&br&&img data-rawheight=&451& data-rawwidth=&374& src=&/11fbeb85554f2abcc6a268cb678bb4d7_b.jpg& class=&content_image& width=&374&&
大多数时候，就是这么一个结果
&p&谢谢刘大邀请。
公众微信号：kslljy654&/p&&p&首先申明我只是一个普通的做交易的，在量化这一块还是个小学生，不能和很多大牛相比，也仅就我的一些经历聊一下我对这个问题的看法。不对之处希望海涵。&/p&&p&这个问题我是这样看的，诚然现在做量化的越来越多，这可能是一个市场的趋势，但我认为这并不能撼动这个市场的一个规律：其实在交易场上，做任何一个类型的交易的人都不少，但是真正能够做得精的却着实不多。&/p&&p&量化交易的同质化严重来自于思路和经验的局限，不得不说随着交易经验的成长，将量化做好可能会更加容易一些。因为我经常会参与公司对交易员的面试，涉及到量化交易的也不少，我的确发现了同质化比较严重的问题。这种同质化甚至暴露的毛病都很明显。比如：对趋势的定义往往都比较粗枝大叶，很笼统，我见到的，以均线或者突破为判定的比较多；再比如，对于出场的定义很少看到能够以逻辑定义的，而是以一定的回撤比例或者游动止盈或者被动的设一个百分比。这些可能有两个原因，的确市场的规律很难体现在细节上；第二个就是很多的量化可能会有很多的测试基础，来同即行情的数据特征，并对数据特征做出优化，而可能忽略长期行情所带来的逻辑特征，因为逻辑特征的观察的确需要比较丰富的市场经验作支撑。&/p&&p&如果看过一定数量的别人的交易系统，且发现这些东西有着一定的共同点，且这些共同点恰好是一些没有解决的问题的时候，那么，你是否能够解决这个问题，哪怕只是一定程度上解决这个问题，就成了一个需要关注的重点。&/p&&p&所以，我做交易或者形成一些新的交易思路进而做成交易系统的过程当中，我通常会秉持一个原则：我不会先着手去解决问题，而是去思考一下问题的本质是什么，我相信思考清楚了问题的本质，能够更加有助于我们去解决问题。&/p&&p&比如前面举到的例子里面，当然，绝对的出场规则是必不可少的，但是绝对的止损规则应该是标志着这个交易方法容忍度的而不是一种常规的出场规则，在这个容忍度之内我们是否能够保持我们策略逻辑的一致性？&/p&&p&比如我们在趋势定义的过程当中，在用均线或者其他的技术指标之前，是否先考虑一下我们所要抓住的趋势的时间和空间级别的范围？这样做成方法之后一方面有助于我们对系统的有效性进行回测。且这样的定义会让有效的参数有一个大致的范围，从而防止本身对系统不了解而造成的过度优化的现象。同时，通过当前的市场中是否有这种对应的趋势级别发生，本身就可以判定策略的可用程度和有效性，从而避免了盲目的被动判断。&/p&&p&我觉得着一些动作，可以帮助一些交易者在不确定性的市场中建立一些交易优势，对于趋势交易者而言也是如此。因为我们在一个不确定性的市场里面，能够确定的是我们的一些交易思路，目标，能够容忍的亏损，以及对应的策略模式，而需要判断的是这些模式是否适应当前的这个特定的市场。量化要做的，其实也是这个事情，只是在数字上和解决方案上，更加的精确化，规范化，并且具备更强的执行力而已，如果有什么优势，我想体现在这里。但是，如果你做程序化也好，量化也好，不是一次为目的，而是想通过统计手段去找单纯的一些数据特征，可行性可能会打折扣。因为你要找的不是数据特征，而是逻辑特征，你在做策略的时候要了解这些逻辑特征，策略会更加具备生命力。&/p&&p&我经常说一个观点，我们做的是交易，交易是隶属于证券行业的，或者货币等范畴的，无论如何，属于金融范畴。而金融是属于经济学范畴，经济学是社会学。社会学和工科理科相比，一个最大的区别在于，工科理科里面一个公式我们能够得到一个相应的结果，这个结果是能够被应用且没有太多风险的。但是社会学是人的科学，人的行为模式是会发生变化的，所以经济学理论会推陈出新，新的理论会不断代替旧的理论，从而更加贴合现代的一种行为模式和社会学模式。总归来讲不变的东西是本质特征。所以我不是特别鼓励想在交易上用一个策略一招鲜吃遍天。当然即使要这么做，我认为至少你的东西要能够反映趋势的本质特征，进阶一点，能够反映当前的市场行为模式，这就是八仙过海各显神通的事情了。&/p&&p&另外，我并不认为传统的交易员需要因为量化的流行而警惕什么，或者担心什么。量化交易者也不用认为自己一定具备都大的优势，大家抱着一颗平常心看待自己做的交易就好，不用否定，也不用怕其他方法的威胁，存在即合理性，仅此而已。&/p&&p&我本人也是统计学出身，在我看来，现在说的一些基于大数据所做的交易系统，以及自主学习的交易系统，其实这并不是这几年出现的新鲜事物，其实以前就有，叫法不同罢了。&/p&&p&说了这么多，比较乱，总结一下。&/p&&p&首先，让自己的交易系统具备长久优势的必要条件是让自己交易系统的交易逻辑无限贴合于市场最本质的东西，这样能够保证系统不会短时间内过分失效，且减少了更换系统基础的概率；其次，系统里面会有一些东西包括进去市场的最新特征以及逻辑，这一点上若是用量化，需要做到的是数据对特征描述的合理性（市场是不确定的，所以我不认为一定要把精确性这一点掐得过死，虽然量化在这一块的确很有优势）。最后，我们做交易的目的是赚合理的钱，而不是去想着利润的最大化，一个策略，能够做到很好的胜率和很好的盈亏比固然值得恭喜，但不要尝试去否定市场的不确定性，我们要做的，只是获取合理的收益，仅此而已。也正因为此，我并不认为我的交易系统一定要比市场上大多数交易系统来得有优势，我不需要和谁去对比，在风控系统和资管系统完备的前提下，拿到我认为合理的利润即可。如果要说追求的优势，我希望是：无论你什么时候叫我一声，我能告诉你我还活着。&/p&&p&以上。&/p&
谢谢刘大邀请。 公众微信号：kslljy654首先申明我只是一个普通的做交易的，在量化这一块还是个小学生，不能和很多大牛相比，也仅就我的一些经历聊一下我对这个问题的看法。不对之处希望海涵。这个问题我是这样看的，诚然现在做量化的越来越多，这可能是一个…
有很多散户炒了多年股票却不知道股票账户不仅仅可以买股票，还可以买入很多低风险甚至零风险的投资品种。&br&&br&比如国债逆回购。在资金面紧张的时候一日年化收益率达到10%-20%都是常有的。正常情况下，也会有3%的年化。并且当日买入后低第二天一早回款，完全不影响买股票。最重要的是，买入就锁定收益，没有任何风险。&br&&br&利用股票账户还可以买入场内货币基金。比如银华日利，华宝添益等。&br&&br&还有一个是城投债，上市至今每季度分红1.5元，一年分红6元，价格维持在94元左右，年化收益6.3%。有一定资金量做做配置挺不错的。&br&&br&另一个散户的大杀器就是可转债。熊市具备债券特性，牛市突现股性。会玩可转债的股民绝对不是嫩韭菜。&br&&br&另外场内ETF指数基金，LOF型基金，以及行业指数基金对于散户来说都是非常好的投资品。
有很多散户炒了多年股票却不知道股票账户不仅仅可以买股票，还可以买入很多低风险甚至零风险的投资品种。 比如国债逆回购。在资金面紧张的时候一日年化收益率达到10%-20%都是常有的。正常情况下，也会有3%的年化。并且当日买入后低第二天一早回款，完全不影…
我的体会是，任何想要一蹴而就的想法都是非常危险的，无论是对公司还是个人。&br&&br&就这个问题而言，无非是两种可能：&br&&ol&&li&老板低估了研发人员的价值。&/li&&li&研发人员高估了自己的价值。&/li&&/ol&&br&说句不讨喜的话，我认为99%的情况下，第二种可能才是真实的。&br&&br&如果你不服气，最简单的做法是：带着策略走人另起炉灶，无论是换公司还是自己筹集资金单干。既然认为策略这么有价值，自己单干然后拿大头不难吧？&br&&br&如果你办不到的话，那么很遗憾我只能认为老板是对的。&br&&br&冷水泼完，我真正想说的意思是什么呢？&br&&br&孙子兵法曰：「 不战而屈人之兵，善之善者也 。」&br&&br&如果你看重的价值如此容易就被人剥夺的话，与人做意气之争绝对是下策，最好的办法是改变自身的价值使之无法被剥夺。如果你能让老板认同，离开你整个业务就玩不转了，他自然会给你相应的回报。最重要的是你要能让自己相信这一点，那么如果老板冒傻气，你就可以直接翻脸走人，不会留下一丝遗憾。&br&&br&怎么做到这一点呢？心态放平和，积累自己的经验和知识，直到你找到那个除你之外无人能解决的，而大家又都需要面对的问题。&br&&br&Differentiate yourself in the world from anyone else.
我的体会是，任何想要一蹴而就的想法都是非常危险的，无论是对公司还是个人。 就这个问题而言，无非是两种可能： 老板低估了研发人员的价值。研发人员高估了自己的价值。 说句不讨喜的话，我认为99%的情况下，第二种可能才是真实的。 如果你不服气，最简单…
&b&不知道你在做哪个市场，国内国外都讲讲吧。&/b&&br&&br&假设你是在做国外市场，有tick data的情况下，你可以做一些更复杂的假设和回测。&br&&br&首先，你要对你的延迟(tick 2 trade)有个估计，也就是订单到达时间，这个可以是个常数，也可以是个变量。于是你就可以估计你的限价订单在到达交易所的时候，在限价单队列里的位置了。&b&记住这里你是要排队的。&/b&&br&&br&其次，少不了你的订单管理了，你想报，想撤，想让订单停留一段时间撤，想更新你的订单等等等。你每次做改变，指令达到交易所都是要花时间的。这时候你就基于队列的变化和市场成交状况来模拟是否成交，是否仍然在队列里。比如你可以假设从你的指令到达交易所开始，所有的成交都应该排在你前面，所有的撤销都应该在你的后面(push you up in the queue)。&br&&br&最重要的是，在后台的逻辑里，你要想清楚了，你加入了限价单的队列，在你查询其是否成交的时候，&未成交&的信息发给你的时候，其实可能已经成交了。所以你要在后台做一个数据结构来储存订单的状况，一个Loop下来，根据的推送Limit order book 和逐笔成交的信息，在每一个循环里面更新你的订单的状况。然后推送给你“结果”。&b& 这里的时间戳管理是个问题，但是应该还不是很难。&/b&&br&&br&&b&以上，你就基本造出来一个简单的，虚假的，交易所，which is a 大轮子。&/b&&br&&br&上面的东西还是很粗糙的，其中之一是延迟是个变量，比如在Eurex 交易所内部延迟是个关于订单处理数量的线性函数，如下图所示&b&（很幸运这是个线性函数）&/b&:&img src=&/v2-64ea16caf5dea441bc9d97_b.png& data-rawwidth=&901& data-rawheight=&609& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&901& data-original=&/v2-64ea16caf5dea441bc9d97_r.png&&&br&最可怕的是，你的假设是你的策略对于市场行为是没有影响的，而实际上不是的，当你参与市场的时候，别人会根据你的行为进行调整他们的策略，&b&所以就看命吧&/b&。&br&&br&我们公司里面是IT开发了一个平台， 实盘和回测代码写成一样就可以进行回测。这是一个非常非常大的轮子。。。&b&我劝你还是闲着没事少跳坑为好，好好活着挺好的。&/b&&br&&br&关于中国市场，500毫秒内部的事情是个黑箱。所以你基本靠猜来模拟成交，&b&至于你的猜是瞎猜还是神操作，得看你的造化了。&/b&
不知道你在做哪个市场，国内国外都讲讲吧。 假设你是在做国外市场，有tick data的情况下，你可以做一些更复杂的假设和回测。 首先，你要对你的延迟(tick 2 trade)有个估计，也就是订单到达时间，这个可以是个常数，也可以是个变量。于是你就可以估计你的限…
&p&如果不太懂python可以看量化分析师的python日记，总共有14天就不一一贴了。&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/54cc276f651a52& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化分析师的python日记一&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/54c8af17f9f06c276f651a54& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化分析师的python日记二&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/54ca15f9f9f06c276f651a56& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化分析师的python日记三&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/54d83bb3f9f06c276f651a6e& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化分析师的python日记四&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/54ffd96ef9f06c276f651aac& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化分析师的python日记五&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/f06c& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&量化分析师的python日记六&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&如果懂python直接上手策略克隆跟着改。&/p&&p&策略：&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/54c24a44f9f06c276f651a47& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&MACD移动平均线&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/5e5b67159bd22a& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&RSI相对强弱指数&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/f06c& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&基本面量化&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/8e5b8a09932d9e& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Fama-French三因子模型&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/578fb3b9e5f1c9e& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&二八轮动&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/5555cbfaf9f06c6c7404f8ae& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&配对交易&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/56bd53db228e5b0fe3b17b41& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&海龟交易法则&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/55b6f4d2f9f06c91fb18c5cd& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&动量策略应用&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/566a98a5f9f06c6c8a91cb82& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&宏观择时&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&a href=&///?target=https%3A//uqer.io/community/share/56abb7fea018245& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&价值投资系列&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&
如果不太懂python可以看量化分析师的python日记，总共有14天就不一一贴了。如果懂python直接上手策略…
先说交易策略方面吧，我只说我的，隔日持仓的。&br&&br&说几个关键点：&br&&b&1.盈利比率&/b&：一般30%-50%.&br&&img src=&/978b6a0e680eed_b.jpg& data-rawwidth=&363& data-rawheight=&22& class=&content_image& width=&363&&&br&&b&2.数据年数&/b&：3年左右。&br&&img src=&/2faa4ce924be72de5387_b.jpg& data-rawwidth=&328& data-rawheight=&113& class=&content_image& width=&328&&&br&&br&&b&3.最大使用资金&/b&：一般应该半仓，也就是你的总资金应该是历史最大使用资金的1倍，平时操作大概1/3仓位。&br&&img src=&/fdf8f0310648abf752b0da_b.jpg& data-rawwidth=&364& data-rawheight=&33& class=&content_image& width=&364&&&br&&b&4.R平方值和夏普比率&/b&：这两个挺有意思。&br&&br&R平方值是趋势线拟合程度的指标，它的数值大小可以反映趋势线的估计值与对应的实际数据之间的拟合程度，拟合程度越高，趋势线的可靠性就越高。&br&R平方值是取值范围在0～1之间的数值，当趋势线的 R 平方值等于 1 或接近 1 时，其可靠性最高，反之则可靠性较低。R平方值也称为决定系数。&br&&br&夏普指数＝(资产平均年化报酬率－无风险利率)/ 资产年化标准偏差&br&夏普指数所代表的意义为相对于无风险投资（例如投资于极短天期国库券），投资人所承担每一单位风险，投资标的所创造的「超额报酬」。&br&&br&夏普比率大概的意思为单位风险下的收益水平，也就是收益是分子，风险是分母，故该比率越高越好。但是，需要注意的是夏普比率的比较是在同类型的基金中。&br&&br&越大越好，R值：最好能接近1，最好0.9以上。夏普比：如果能达到或超过0.1，就非常不错了。R方越大越表明，收益与你策略是正相关。&br&&img src=&/69bc26c33acb479bf7ffe2bc8913623a_b.jpg& data-rawwidth=&363& data-rawheight=&42& class=&content_image& width=&363&&&br&&b&5.最大资产回撤（最重要）&/b&：这个非常关键，也看你的操作级别。我觉得长期持仓的最大资产回撤不应该操作最大使用资金。历史时间久的话（3-5），再多一点也可以。&br&&br&历史记录3年以上，你拥有的总资金，必须大于（最大使用资金+最大资产回撤）。这是最低底线，如果资金充裕，最好是（最大使用资金+最大资产回撤）*1.5.&br&&img src=&/a7a7d5febed06f0bce755e_b.jpg& data-rawwidth=&362& data-rawheight=&112& class=&content_image& width=&362&&&br&&b&6.年结&/b&：看看最好是每年年结都要盈利总资金的20%以上。&br&&img src=&/df3fdd54abcc_b.jpg& data-rawwidth=&303& data-rawheight=&115& class=&content_image& width=&303&&&br&&b&7.月平均结&/b&：当然也是都是盈利最好，有1、2个月亏损也可以接受。&br&&img src=&/c808f1c2139c5acf1b31_b.jpg& data-rawwidth=&292& data-rawheight=&277& class=&content_image& width=&292&&&br&&b&8.资金曲线&/b&：基本就是延一条45度角直线，上下波动，波动越小越好。&br&&img src=&/740065ade5a2c8c35cf4_b.jpg& data-rawwidth=&1804& data-rawheight=&840& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1804& data-original=&/740065ade5a2c8c35cf4_r.jpg&&&br&&b&9.交易盈亏面积图&/b&：比较直观，亏损湖越小越好。&br&&img src=&/12ebfa9ae13eff41a287aa_b.jpg& data-rawwidth=&1830& data-rawheight=&848& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1830& data-original=&/12ebfa9ae13eff41a287aa_r.jpg&&&br&&b&10.月度盈亏柱状图&/b&：看看最大亏损多不多。月度最大回撤尽量小。&br&&img src=&/f5ebef355e9_b.jpg& data-rawwidth=&1900& data-rawheight=&852& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1900& data-original=&/f5ebef355e9_r.jpg&&&br&&b&11.月累积盈亏点状图&/b&：越平滑越好。&br&&img src=&/13edd375f058bdc0bf5fd19_b.jpg& data-rawwidth=&1900& data-rawheight=&861& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1900& data-original=&/13edd375f058bdc0bf5fd19_r.jpg&&&br&&b&12.年收益率&/b&：200%以上算好的。不要参数优化。&br&&img src=&/ef02bca6f14c9de332fcacb8_b.jpg& data-rawwidth=&391& data-rawheight=&21& class=&content_image& width=&391&&&br&综合：&br&&img src=&/5ce81fa6fe476fa43459_b.jpg& data-rawwidth=&721& data-rawheight=&941& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&721& data-original=&/5ce81fa6fe476fa43459_r.jpg&&&br&其它说几点：&br&1.为了代替实际操作中的滑点，设置手续费为实际手续费的10倍。&br&2.参数优化没什么用，过去无法决定未来，参数过度优化，得不偿失。&br&3.必须是根据你自己的思路，独立设计的交易策略，其它任何人的策略，对你无用。不是你原创，跟你讲，你也不能彻底理解、融会贯通，反而得不偿失。&br&4.最近半年，不要明显衰减，或回落。
先说交易策略方面吧，我只说我的，隔日持仓的。 说几个关键点： 1.盈利比率：一般30%-50%. 2.数据年数：3年左右。 3.最大使用资金：一般应该半仓，也就是你的总资金应该是历史最大使用资金的1倍，平时操作大概1/3仓位。 4.R平方值和夏普比率：这两个挺有意…
谢邀。&br&我也是手动。&br&不看基本面技术面，根据相邻K线显示出来的四个价经过简单的加减乘除得到我的开仓价和止损价。再手动挂条件单交易。我也不知道这算不算量化，不过理论上也是可以编程实现的。&br&至于胜率，16年3月1日至今，和讯上显示的是60.15%——我自己没统计，和讯期货大赛是从3.1开始的。&br&&img src=&/9cf24c55e061aa4c5b7468_b.png& data-rawwidth=&883& data-rawheight=&433& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&883& data-original=&/9cf24c55e061aa4c5b7468_r.png&&至于收益率，没图。&br&近一年的累计净利润如下图——也是网站上的，我自己统计的没做图。这图只显示近一年的，我前年的自动刷没了。。&br&&img src=&/edcba49bdde63e266ddc5_b.png& data-rawwidth=&997& data-rawheight=&551& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&997& data-original=&/edcba49bdde63e266ddc5_r.png&&&br&还有，我一直觉得量化和手动结合一下会更好
谢邀。 我也是手动。 不看基本面技术面，根据相邻K线显示出来的四个价经过简单的加减乘除得到我的开仓价和止损价。再手动挂条件单交易。我也不知道这算不算量化，不过理论上也是可以编程实现的。 至于胜率，16年3月1日至今，和讯上显示的是60.15%——我自己…
如果随机的抽取100名大学生，问他们最心仪的职业，可能很多人会把“&b&基金经理&/b&”放在比较高的位置。那么今天我们就来详细谈谈这个职业。&br&&br&&img src=&/6f8e3c53acfeabefeb48dd8e_b.png& data-rawwidth=&888& data-rawheight=&363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&888& data-original=&/6f8e3c53acfeabefeb48dd8e_r.png&&上图是福布斯统计的2014年全世界收入最高的10大基金经理。从他们的年收入（&b&4亿美金到13亿美金不等&/b&）大家大概可以理解为什么基金经理是如此令人羡慕的行业的原因了。&br&&br&总体来说，基金经理是一个比较特殊的群体。他们通常拥有骄人的简历，比如美国常春藤联盟的学位和华尔街银行多年的工作经验。他们看起来非常聪明，点评市场的时候经常一语中的。如果如此聪明的人中豪杰都无法战胜市场，那么还有谁可以呢？这可能就是为什么基金经理经常被投资者和大众追捧的原因之一。&br&&br&通过基金投资自己的积蓄，在当今的金融世界里是非常常见的。事实上，在美国，大多数投资者（50％以上）会聘请积极投资的基金经理来看管他们的退休储蓄。&br&&br&&img src=&/cf77c1442c1aafadad08f_b.png& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&386& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/cf77c1442c1aafadad08f_r.png&&&br&上图显示，到2014年，美国的退休养老金计划把约55％的资产放在共同基金(Mutual Fund)行业里。大家都知道共同基金的主要投资目的即为战胜市场（例如，S&P 500指数）。所以总体来说，应该还有相当多的人相信基金经理能够创造价值。&br&&br&大家如何想是一回事，事实是否如此则又是另一回事。&b&基金经理战胜市场到底是事实还是传说呢？&/b&&br&&br&在分析这个问题前，我想先举一个我五岁儿子的实际生活例子。在新加坡，家长送孩子去补习或上各种培训班是非常普遍的，这几乎已经成为新加坡国家文化的一部分。如果一个学龄前的孩子没有上任何课外补习班，大多数人可能会感到惊讶。而上补习班的目的，自然是让自己的孩子在接下来的考试中，比如英语，数学或者科学上面占得更大的优势。&br&&br&&img src=&/8700dfabd1e2a0a52f4a5_b.jpg& data-rawwidth=&645& data-rawheight=&344& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&645& data-original=&/8700dfabd1e2a0a52f4a5_r.jpg&&&br&问题是，如果所有的孩子都被送去这些补习班，那么这就几乎等于每个孩子都不被送到任何补习班。这就是新加坡父母面临的难题：如果你不把孩子送去补习班，你可能会输给其他那些正在这么做的父母。但是，如果每个家长都选择这样做，那么大家除了从日常开支中多付出一笔额外的教育费用外，对孩子的帮助并不一定有多大。因为每个家庭的付出都互相抵消了。&br&&br&这其中的主要的原因是，孩子间的竞争是相对的：最终决定孩子是否能够上好的大学的，并不是你的孩子知道多少，而是你的孩子跟其他孩子比起来谁知道地更多。因为说到底，优秀的中学和大学的空间有限，&b&即使整个国家的孩子都成为爱因斯坦级别的神童，他们仍需要根据由相对分数决定高低的考试来做出区分&/b&，最后总有一些更“蠢”的或不幸的爱因斯坦可能会错过大学。&br&&br&为什么我会举出这个例子？因为基金管理行业面临着相似的窘境。要成为一个真正好的积极基金经理，关键并不是这个经理有多好，而是他和其他经理比起来是否更好。&br&&br&&img src=&/2cd4f4baafcc0e8dc0b5b_b.png& data-rawwidth=&844& data-rawheight=&497& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&844& data-original=&/2cd4f4baafcc0e8dc0b5b_r.png&&&br&&br&那么如何才能成为一个鹤立鸡群的基金经理呢？首先这位经理一定要聪明和勤奋，这是最基本的。但是每个经理都很聪明勤奋呢，这就需要其他辅助因素了，比如：&br&&br&1）良好的团队支持，包括证券分析，交易操作，后台执行等；&br&&br&2）大量高品质的数据，无论是从Bloomberg，Reuters，Wind, 或者FactSet，MSCI等数据提供商得到的数据。如果经理能获得其他人没有的数据（比如覆盖到过去300年的分钟级别的股票交易数据），或同一时间比其他人处理更多的数据，或以上两者同时具备，那么该基金经理就能够获得一定的优势；&br&&br&3）优秀的IT基础设施，能让经理在每分钟更快，更早的处理信息，等等。&br&&br&4) 基金经理要想让更多的投资者知道自己的存在和业绩，不可避免的就需要花大力气和成本对自己提供的服务进行宣传。很多人没有意识到的是，基金行业是广告行业的大金主。大家可能已经习以为常的在电视，报纸，杂志和网络上经常看到各种基金的名字和业绩，而事实上越是有名的基金在这方面的开销就越大。&br&&br&事实上，在基金经理这个行业周围，有一个巨大的产业群正在提供上面提到的那些服务来帮助这些经理在这日复一日的竞争中变得更高更快更强，而这些所谓的帮助可能是没有尽头的。&br&&br&问题是，天下没有免费的午餐，要想获得这些帮助是要付出代价的。你要么需要聘请更好的人才，或者购买更多和更好的数据，或者投资更新你的的IT基础架构，或以上全部。所有这些资源都需要财力的支持才能够获得。&br&&br&那么谁来支付这些费用呢？钱不可能从天上掉下来。&b&答案是：它必须来自于投资者&/b&。&br&&br&基金经理最后是要盈利的。如果基金经理持续亏钱，那他就会面临坐吃山空的危险，正所谓地主家也没有余粮呀。在这种情况下，基金经理很可能会关门大吉。事实上，这正是基金行业内部的秘密之一：美国的基金行业平均每年大约有7%-15%的基金被关闭，同时每年也有差不多相同数量的新基金成立。正所谓铁打的营盘流水的兵，一个基金经理在2-3年以后关闭基金再另起炉灶几乎成为了很多经理的职业规律。换句话来说，成功的基金经理靠投资人养着，失败的基金经理推倒再来，但无论是成功的还是正在搏上位的基金经理，都需要投资者供给资金以养活他们。而基金经理要想获得比同类更好的业绩，则他们就需要投入更多的资源以提升自己的团队，装备和宣传手段。&br&&br&而这就是基金经理们的致命弱点：如果所有的经理都配备了上面提到的那些各种资源，无论是更多的数据，更多的分析师，还是更先进的IT基础架构，那么他们的作用往往会相互抵消。因此大多数基金经理在扣除其成本之后只能向投资者提供及其平庸的回报。&b&在这样的游戏中，只有“傻”钱才会去投资基金经理&/b&。&br&&br&&img src=&/594f8d770dc2de6e7bb58c_b.png& data-rawwidth=&784& data-rawheight=&514& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&784& data-original=&/594f8d770dc2de6e7bb58c_r.png&&&br&&br&例如，从上面Woodsford的Meta分析图表显示，大多数研究（只有少数例外）发现∶基金经理们的回报要么和一个被动的市场指数（比如上证50）回报差不多，要么还不如一个被动的市场指数。&br&&br&但是你可能会说，你上面提到的只是行业的总体和平均情况，这样的问题在我个人身上并不适用。在我自己的投资历程中，我就亲眼看到过很厉害的基金经理，或者甚至投资过明星级基金经理。&br&如何识别一个基金经理是真的有水平还是只是运气好，这是一个很重要的问题。打个比方， 截止2012年底， 美国有大约7238个基金，中国也有数以千计的基金，而且每个基金的经理都自称为最好的经理。那么我们如何才能将凤凰和野鸡做出区别呢？&br&&br&解决这个问题有很多种方法。很多投资者会依赖“历史经验”来帮助他们做出判断。比如他们会关注基金经理的背景：如学历，工作经验，投资经历或是公司历史和名声。不幸的是，大量的证据显示这类“历史经验”在选择优秀的基金经理时并不很有用。因此，大部分的投资人在选择基金经理时基本处于一个盲人瞎马的状态。&br&&br&那么我们如何用更科学的方式解决这个问题呢？首先，让我们先来问自己一个问题：如果一个基金经理的Information Ratio(IR)是0.5，我们需要观察多少年的投资数据来证实他是真正有水平的基金经理？&br&&br&如果你不熟悉这些专业词汇，请让我在这里先来解释下。一个基金经理的IR是依据下述公式计算出的：&br&&br&&img src=&/cefbe32de9feb540bd7effff_b.jpg& data-rawwidth=&211& data-rawheight=&79& class=&content_image& width=&211&&&br&&br&IR是指信息比率，分子中的α是指基金经理的超额收益（也就是基金经理高于某一个基准，例如上证180指数之上的收益），分母中的σ（也叫作超额误差）是指α的标准差。&br&&br&&b&一个好的基金经理，超额收益应该大于零&/b&。毕竟，如果这位基金经理连大盘指数（比如上证50指数）的回报都无法超过，那么我们投资者基本就没有理由把自己的钱交给他管理了。我们假设一个基金经理的年平均超额回报率为2%，波动率为4%，可得出信息比率IR为0.5。这个基金经理算是一个极佳的经理。各类研究表明，信息比率为0.3的基金经理排名就可以达到该国所有基金经理的前10%或前25%，因不同国家和时期的样本不同而有所差异。更别说IR达到0.5的基金经理了。但为方便讨论问题，我们先假设这个基金经理取得了0.5的信息比率IR。&br&&br&&img src=&/9bd6ca6b7e79bcc8b6cad0e_b.png& data-rawwidth=&189& data-rawheight=&32& class=&content_image& width=&189&&&br&&br&下一步是计算观察样本的数量。上过大学统计学课程的朋友们应该对上述公式不会陌生。为达到95%的置信水平，需要T检验的相应界值为1.96。因此，依据0.5的信息比率，需要的观察样本数量（N）大约是16。换句话说，&b&我们需要该基金经理过去16年的投资数据才有95%的信心确认该经理真正有投资水平而不只是运气好而已&/b&。&br&&br&现在您大约能了解为什么选择优秀的基金经理如此困难了，实在是因为极少有投资人能观察到基金经理过去16年甚至更长的真实投资回报。更不用说这只能给予投资者95%的把握，还有5%的可能是这个经理极其幸运所以达到了超额的回报。可以毫不夸张的说，选择基金经理是否成功，有很大一部分取决于投资者的运气。&br&&br&现在让我们看一些真实的例子。&br&&br&&img src=&/2fb3ebc1b88ee5_b.png& data-rawwidth=&741& data-rawheight=&492& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&741& data-original=&/2fb3ebc1b88ee5_r.png&&&br&上述图表是富达麦哲伦基金(Fidelity Magellen)的历史回报。蓝色的柱状（左轴）代表该基金每年超过或者落后基准（标准普尔500指数）的回报数量。红色曲线（右轴）代表该基金管理的资金规模。横轴是年份。麦哲伦基金是世界基金产业的巨人之一，曾经由彼得林奇(Peter Lynch)掌管。林奇先生从1978开始管理该基金，直至1990年退休。在这13年中，林奇先生以平均每年13.3%超过基准（标准普尔500指数，S&P500）的收益，年波动率大约13.3%。因此，林奇先生的信息比率IR是1。&br&&br&问题在于当投资者有充足交易记录足以证实林奇先生的投资能力时，他已经退休了。我们可从上图看出，麦哲伦基金的规模在1990年之后迅速增长，在1999年到达巅峰总值约1000亿美元。在年间，该基金的超额回报只有每年0.8%（超过标准普尔500指数（S&P500）），信息比率IR为0.12，看起来相当平庸。&br&&br&我们可以从这个例子中学到什么？我来分享一下我的看法吧：&b&这个世界上确实有出色的基金经理，但是投资者想要发现他们并且从中赚钱是十分困难的&/b&。在麦哲伦基金这个例子中，大部分投资者在1990年以后才开始陆续购买该基金，而他们得到的业绩是相当平庸的，和林奇先生在退休前达到的基金业绩判若两个世界。&br&&br&下面再来看看另外一个例子。&br&&br&&img src=&/c74f29ce8cee37d096a1e8_b.png& data-rawwidth=&742& data-rawheight=&498& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&742& data-original=&/c74f29ce8cee37d096a1e8_r.png&&&br&&br&上图记录的是美盛集团(Legg Mason)的价值信托基金(Value Trust Fund)的历史业绩。蓝色柱（左轴）代表该基金每年超过或者落后基准（标准普尔500指数）的回报数额，红线（右轴）则代表该基金管理的资金数量。该基金的经理比尔米勒(Bill Miller)先生是美国最优秀的基金经理之一。&br&&br&从，他掌管的该基金连续15年超过其基准标准普尔500指数（S&P500）。这个业绩即使不是前无古人后无来者，也是十分罕见的。截至2005年，米勒先生的价值信托基金(Value Trust Fund)凭借每年5%的超额回报，达到了0.84的信息比率IR。如此出色的成绩使米勒成为美国家喻户晓的名字。&br&&br&问题在于当你发现米勒先生的天才时，已经错过了投资他的基金的最佳时机了。从上图可知，该基金的资产在2007年达到巅峰值200亿美元。年的平均超额收益（米勒先生在2011年从价值信托基金退休）和基准标准普尔500指数（S&P500）相较，大约为每年负7.1%，信息比率IR为负数。如果分析从的全部数据，其年平均超额回报为1.54%，信息比率0.16，实在不能算是多么出色的基金。&br&&br&重要的话再说一遍：&b&这个世界上确实有不少优秀的基金经理人，但是投资者想要通过发现优秀经理人来赚钱，是一件相当困难的事。&/b&&br&&br&有读者问，你为什么不举几个中国基金经理的例子呢？&br&&br&这是一个好问题，回答也很简单：在中国有像彼得林奇和比尔米勒这样，拥有如此长时间真实超额回报的历史业绩的基金经理么？如果您觉得有，欢迎私信我，我们可以共同研究一下。&br&&br&另外有个读者问：为什么要举彼得林奇和比尔米勒这样出色的基金经理人的例子？&br&&br&这也是个好问题，回答也很简单：如果广大投资者无法从像彼得林奇和比尔米勒这样的基金经理那里赚钱，那么他们通过投资其他基金经理来赚钱的概率有多高呢？在上世纪70年代的美国，大约有300多名基金经理供投资者选择。彼得林奇先生是他们其中的一员，这300多名基金经理每个人都试图说服投资者他是未来的彼得林奇。投资者投资基金取得超额回报的前提之一，是需要从这300多名经理中选出真正的明日之星。鉴于当时林奇只是管理区区2千万美元，我们大约可以得出结论那时候并没有多少投资者发现了林奇的天才。事实上那些少数的投资者可比另外大部分没有投资彼得林奇先生管理的基金的投资者们幸运多了。今天，我们面对成千上万的基金经理，挑选出下一个彼得林奇或者比尔米勒的概率有多大呢？聪明的投资者们，需要仔细考虑一下这个问题。&br&&br&我的专栏：&a href=&///?target=https%3A///column/2831714/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&证据主义投资哲学&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&&p&&a href=&///?target=http%3A///r/ZzuIkLbE5euarfLz9251& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/r/ZzuIkLb&/span&&span class=&invisible&&E5euarfLz9251&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& (二维码自动识别)&/p&
如果随机的抽取100名大学生，问他们最心仪的职业，可能很多人会把“基金经理”放在比较高的位置。那么今天我们就来详细谈谈这个职业。 上图是福布斯统计的2014年全世界收入最高的10大基金经理。从他们的年收入（4亿美金到13亿美金不等）大家大概可以理解为…
Market Making:&br&HFT + C++/Python + 统计 + 机器学习 + Market Microstructure + 数据库(像KDB，反人类语言，但效率特别高!）&br&&br&Option Market Making 还要外加 option 相关知识:&br&&ol&&li&各种greeks 理解&/li&&li&如何管理整个portfolio的greek risk&/li&&li&如何hedge risk 比方delta hedge 选择什么方法hedge, 超过设定的band，就hedge 还是每笔都hedge&/li&&li&Volatility curve 如何fit. 简单的cubic spline 还是volatility surface 各种model&/li&&li&预测 volatility, time series Model&/li&&li&Volatility trading strategies&/li&&/ol&
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谢邀。&br&&br&说说我的量化投资之路。&br&&br&2008年6月，某985本科毕业，因为不知道自己能干些什么，便迷迷糊糊保送了研究生，金融数学方向，硕博连续。&br&&br&2011年6月，硕博连读的前1-3年，还是不知道自己能干些什么，该干些什么。心里想着，若毕业后不到高校教书的话，去银行应该是不错的选择，或者考公务员。读书期间，各种定价模型研究了不少，但期权、期货的差别一直没能搞透彻。除了是某辅导机构的五星兼职数学老师，没有其他实习经验。&br&&br&2011年7月，在JP摩根实习的一师姐告诉我，某top5券商在招日常实习生，让我投简历。由于是内部招聘，知道的人不多，遂得以进入面试。面试官（该券商的金融工程首席分析师，后称他H师兄）问我炒过股么？我说没有，但万物皆数。问我知道股指期货么？我说不知道，只知道期货，但我熟悉各种定价策略，你需要我做什么，我肯定能很快上手。面试官又说，那我给你发几篇文章，你过几天来给我讲讲。我说没问题。一周过去，HR通知我说我被录用了。同时被录用的，还有北大数学系的一硕士生L。&br&&br&实习第一天，H师兄给我一堆excel表，里面是A股市场的各种数据。我和L的任务就是在实习的两到三个月内，研究出HS300指数，尤其是HS300股指期货的一些规律。可我只会用matlab处理一些简单的算法，写过的程序从没超过100行，更不会将matlab用于处理这种几百万行的数据。抓耳挠腮之际，忽然在办公室里找到了一本R语言编程，里面恰巧有对这方面的入门知识介绍。于是，在接下来的一个月里，我从网上搜寻各种金融工程报告，每天用R语言编一些小程序并逐步汇集，朝着既定方向一步步努力前行。其间，H师兄对我和L基本不闻不问。&br&&br&如果我告诉你，一个月后，我真的研究出了一个股指期货的日内投机模型，是否过于神奇？我将策略文本和测评结果交给H师兄，师兄说他要将我的策略交给程序员用matlab重写一下才知道结果正确与否，同时还要和部门另一同事的策略对比一下才知道优劣。（彼时，HS300股指期货刚推出不久，大家都是摸着石头过河。）&br&&br&对比结果出来了，我的模型参数少，曲线稳定，不比部门同事的策略差。H师兄说，先观察一个月，如果没有大的差错，前期先投入5000万跑跑。接下来的一个月你想干啥干啥，没有具体任务。&br&&br&。。。&br&&br&2013年4月，我又幸运地通过了该券商的海选，面试时，部门领导告诉我，我实习时写的策略部门还在用呢。加上我后来的两年还有更丰富的履历，遂以面试第一名入选。&br&&br&几点感悟：1、啥专业的学生都想进金融圈，所以机遇很重要；2、投资行业没有人会将他赚钱的方法告诉你，所以悟性很重要；3、如果不是抓住了一次看似偶然的机会，我也不知道我现在会干啥，所以方向很重要。
谢邀。 说说我的量化投资之路。 2008年6月，某985本科毕业，因为不知道自己能干些什么，便迷迷糊糊保送了研究生，金融数学方向，硕博连续。 2011年6月，硕博连读的前1-3年，还是不知道自己能干些什么，该干些什么。心里想着，若毕业后不到高校教书的话，去…
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