學物理如何轉量化投資

『壹』 如果從零基礎開始學量化投資，需要學哪些

學習量化投資和大數據分析，首先你得具備一定的數學基礎、統計學基礎，經濟學基礎以及物理較好一定的編程能力（最好是學python，入門快，效率高），如果這些基礎你都不具備，沒關系，說好的零基礎入門，那就跟著我一步一步的走。

一. 數學

打好數學基礎，學一學集合論、統計學方面的知識，集合論和統計學如果沒學過建議先入個門。下面有幾本書，個人覺得講的十分的透徹，下面就分享給大家。

《概率論與數理統計》

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《數理統計學教程》

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二. 經濟學&金融學

數學基礎學習完成後，就要進行進一步的學習了，接下來那就看一點計量經濟學和中級微觀經濟學方面的書，下面我給大家推薦幾本我認為比較好懂且幹活很多的書，以下這三本正好是講的不同的三個知識模塊，也是後面一定要用上的，請各位接好武功秘籍了。

《計量經濟學導論》

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《微觀經濟學》

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《期權,期貨和其他衍生品》

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三. 計算機與編程

1. 計算機

你如果之前沒有學過計算機相關知識，我建議可以先看一本書入個門，因為學懂了以上兩方面的理論進行實踐操作了，正所謂是實踐出真知嘛！

要實踐的話就必須掌握一門編程技術，我推薦使用python語言，簡單好上手，並且各種豐富的資源庫讓你事半功倍。

《零起點Python大數據與量化交易》

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四. 實踐

現在有一些在線的金融系統，可以給你機會讓你寫你自己的模型的，你多留意一下，閑來沒事兒寫幾個交易模型試一試。
據我所知目前大多數寫交易模型的，都沒有較強的綜合能力（綜合經濟金融、數學、編程這三個方面），你要想比他們都強，那就把這三個方面的基礎都打好。

最後，加油奮斗吧，相信自己，只要你努力，你肯定是最棒的。

引用自《

小判官教你零基礎入門量化投資，大數據分析，內含對應資料下載地址。

》，鏈接為網頁鏈接

『貳』 如何入門量化投資

首先，你對一個金融衍生品，非常的熟悉，有你的交易計劃，包括，進場邏輯、出場邏輯、風險規則、在相對時間里可以賺錢。相對穩定的收益。把你的模式，邏輯讓寫程序的，開發出來。當然你要自己寫程序也行。

幾個月前剛剛做量化交易的嘗試，運用了10多年自認為有效的技術指標來做統計分析，得出的結論就是完全靠技術指標來指導交易就是扯蛋，在大量樣本面前，一切都是假象。由此也徹底放棄了技術指標的研究，真的沒有太大用處。

所以我個人認為學習量化交易，應當從基礎理論的學習，倉位管理，止盈止損的控制，策略的周期，校驗策略，小額實盤交易，小中額度實盤交易，最後大額實盤交易。最最重要的是，要有很好的情緒管理，超強抗壓能力，敏銳的洞察力是交易成功並盈利的重要法則！

『叄』 身邊好幾個物理系的同學在聊著以後轉去學金融啊,物理轉金融真就這么容易這么吃香嗎

首先我自己並沒有轉到金融,但是真的見過轉的很成功的人,現在在學校任選課中修的一門金融工程的老師就是物理背景的,而且相當厲害,清華大學物理系博士畢業,在紐約大學(注:紐約大學的金融排名很靠前)轉到金融,後來在高盛之類的地方工作過,不知道為什麼回國了,但是現在完全看不出是學物理出身的。其實物理相比於數學或者數理基科這樣的學生來說共同的優勢是數學功底相當深厚,金融是很大的領域,需要有人研究市場,研究portfolio,研究企業投資戰略,也需要有人來做軟體和程序,所以從數學,物理,計算機甚至電子都會有人去搞金融。說句實話,金融是聰明人很多的領域,但是賺的錢也是最多的,所以持續吸引著聰明人。
希望採納

『肆』 什麼是量化投資什麼是量化投資產品

量化投資——即藉助數學、物理學、幾何學、心理學甚至仿生學的知識，通過建立模型，進行估值、擇時及選股

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、演算法的總稱。

請參見網路詞條：http://ke..com/view/2280811.htm

『伍』 一個學物理的學生怎樣才能轉入金融界

個人感覺雖然物理和金融不搭邊,但還是有可能轉如金融界的,首先得了解金融界一些基本名詞術語什麼的,比如物理裡面的量子,裂變一類的,學會入門的東西就可以了,金融界主要是靠判斷力和經驗,相信你開始進金融界時會吃很大的虧,但這東西就象外出旅遊到陌生的地方一樣,第1次需要地圖,但時間長了,自然就熟悉了,從而也會得心應手,那些專攻金融的人也不見得會比個菜鳥強多少,誰知道大學課堂里上過多少課呢?呵呵,只要有信心,有毅力,不怕吃虧,一定可以成功進入金融界的.

『陸』 學物理的轉金融有前途嗎

不管你現在學什麼，只要自己對於金融感興趣，又有毅力去做好這件事，有能力讓轉專業成功，就ok了。只不過金融是相當熱門的專業，因為它的就業前景太好了。競爭還是很激烈的。轉的話肯定門檻也很高。還有，你真的能跟上金融的課嗎？如果可以，建議你到金融專業聽聽課，再作決定。
要轉的話就要好好努力哦。

『柒』 從物理專業轉到金融專業是正確的嗎

讀到博士再從物理學轉到金融學的也大有人在。前提是你數值計算以及建模功底過硬。其實大一各個專業學的基本都是基礎課，轉專業還是比較容易的。到了大二的課程就會有差別了，以後再轉就有難度了。轉專業的具體要求你可以去問你的班主任或者教務處，一般會要求你關鍵科目的成績達到優良才可以轉。

『捌』 量化投資的量化投資

開設學校：對外經濟貿易大學
開設學院：統計學院
所屬學科：金融學
課程名稱：資產管理與量化投資方向
配備最強師資組合
對外經濟貿易大學在職研究生享受與統招研究生一模一樣的師資，均為碩導、博導。對外經濟貿易大學校長施建軍、統計學院副院長劉立新教授在該領域內享有很高聲譽，均參與在職研究生授課。
課程特有國際性、前沿性、實踐性
對外經貿大學自身國際化、前沿化特徵顯著，金融專業一直是對外經貿大學的優勢學科，所設課程同樣與國際金融市場接軌密切，如量化投資、統計套利、高頻交易等。
課程將資產管理和量化投資技術緊密結合
課程講授金融各行業資產管理業務的發展模式及運用，尤其是運用量化投資技術和程序交易進行資產管理：套利策略設計、投資方案實施、風險分析、市場預測等，旨在培養復合型的金融高級人才。
定期為在職研究生開展主題講座論壇
邀請政府和業內知名專家舉辦系列關於經濟金融政策分析、金融監管、金融市場投資、風險管理等方面專題講座。如：貴金屬市場投資、微量網量化投資、風險投資、投資銀行、對沖基金、等專題。 伴隨著金融全球化的進程，以及我國金融市場的發展創新，利用多市場、多品種、多策略的綜合投資和管理將成為未來資產管理、財富管理、風險管理、結構化產品設計的重要發展模式，尤其是運用量化投資技術和程序交易進行套利策略設計、投資方案實施、風險分析、市場預測等。
為適應政府、各類金融機構（銀行業、證券業、保險業、期貨業、信託業等）以及各類企事業單位對資產管理和投資分析人才迅速增長的需求，提高從事資產管理、金融市場投資、財富管理和養老金策劃、社會保障等領域在職人員的專業理論水平，尤其是運用量化投資方法進行資產管理，對外經貿大學特開設金融學專業資產管理與量化投資方向在職研究生課程，旨在培養復合型專業化人才。 資產管理已經成為我國金融市場的發展創新的重要領域，許多金融機構紛紛成立專門的資產管理公司以滿足社會發展的需求，而資產管理不僅需要對於各類型資產的了解、應用，更重要的是基於經濟金融的生態環境的變化進行綜合的、動態的資產管理。
學員通過資產管理與量化投資方向的專業學習，不僅可以掌握運用金融產品及投資理論進行資產管理的方法和技術，而且可以通過不同金融市場的實務操作、案例分析、專題講座了解現代資產管理的應用，掌握運用量化技術進行投資、融資、資產負債管理、財富管理的手段，為從事資產管理領域的工作提供必要的准備。 1、隨著國際國內金融市場的發展，現階段資產管理已經成為我國金融市場發展創新的重要領域；
2、加大資產管理業務是金融行業擴大資產規模，增加收益的最好選擇；
3、資產管理是企業追求長期穩定收益的必然選擇；
4、資產管理是普通投資人（家庭、個人投資理財）最受益的選擇方式；
5、資產管理是規範金融市場的有效途徑，極大的降低市場的波動率；
6、資產管理業務是金融從業人員的激勵和動力，促使金融從業人員優勝劣汰，優化金融團隊；
7、政府支持、政策支撐：資產管理為社會、金融業、企業、個體等均帶來巨大收益，自2012年開始政府大力支持，對其放寬政策，目的就是將此項業務堅定不移的開展下去。
報名條件：
1、從事社會工作三年以上的大專學歷者；
2、大學本科畢業三年，並獲得學士學位，可申請金融學專業經濟學碩士學位。 按照對外經貿大學金融學專業碩士研究生培養方案，根據資產管理與量化投資方向的具體情況實施課堂教學。
學位課程：
微觀經濟學 宏觀經濟學 財政學
國際經濟學貨幣銀行學 社會主義經濟理論
資產管理模塊：
投資組合與基金管理 固定收益與信託產品投資
保險規劃與財稅規劃 衍生產品與另類投資
量化投資模塊：
金融工程與量化投資 技術分析與高頻交易
金融統計與計量 統計套利與程序交易
金融市場、財務策劃模塊：
金融市場實務 理財規劃實務
金融風險管理 財務報表分析 1、申請學位按照對外經濟貿易大學研究生部學位辦公室關於以研究生畢業同等學力申請碩士學位的規定辦理。所交學費不包括進入論文階段後的費用。
2、報名參加研究生課程進修班學習的人員，可在報名時提出以研究生畢業同等學力申請碩士學位。
3、國家統一組織的英語和經濟學學科綜合水平考試，由我院協助學員到研究生部辦理手續，費用按規定由學員交納。
4、我院將為學員安排教師進行學位論文的指導。

『玖』 量化投資的前景

隨著20世紀80年代以來各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增，華爾街已別無選擇，不用這些模型，不使用電腦運算這些公式，他們便會陷於困境，自招風險。1997~1998年亞洲金融危機，市場暴跌，量化投資的演算法交易也起到了同樣的壞作用。此外，始於2007年的金融危機中，量化投資也未能倖免。時過境遷，2011年，量化基金再次表現優異。
稍微接觸到資本市場的人，大都聽說過基本面投資和價值投資，而對於這方面的天才人物「股神」巴菲特，更是幾乎家喻戶曉，婦孺皆知。他以企業財務報表的分析見長，擅長挖掘企業的內在價值，一旦買入便長期持有，持續獲得穩定高額收益，為股東創造了豐厚利潤，無人能及。
相比之下，與價值投資同等重要的量化投資——即藉助數學、物理學、幾何學、心理學甚至仿生學的知識，通過建立模型，進行估值、擇時及選股，則沒有那麼幸運——在大多數人眼裡，量化投資是一個神秘的領域，深不可測，玄奧無比，令人望而卻步。世人皆知巴菲特，而對於號稱最能賺錢的基金經理人、在20年的時間里創造了年均凈回報率高達35%驚人傳奇的量化投資大師西蒙斯，卻只能成為少數人的專屬。
量化投資看似神秘，但並不古老。它從70年代開始逐漸興起，90年代才大行其道。之所以如此，是因為量化投資有其誕生的特定土壤，需要一系列的條件方能破土而出，這些條件其實相當苛刻。
很難想像，量化投資技術並非發端於華爾街，而是肇始於學術象牙塔里的少數「怪才」，他們長期不被正統的經濟學所接受，甚至遭到排斥，因此處境艱難。1952年3月發表「投資組合選擇」論文、提出現代財務和投資理論最著名洞見的馬克維茨，以該理論參加博士答辯，竟然戰戰兢兢差點未獲通過。1990年10月，這些人中有三位獲得諾貝爾經濟學獎，當時局外人很少有人清楚為什麼他們能夠得此殊榮；而三人中的其中一位則將他們的獲獎比作「芝加哥業余球隊贏得了世界盃」。
但是，沒有來自象牙塔的現代金融理論，便沒有量化投資的興起。馬克維茨的投資組合理論，提出了風險報酬和效率邊界概念，並據此建立了模型，成為奠基之作。托賓隨後提出了分離理論，但仍需要利用馬克維茨的系統執行高難度的運算。
夏普1963年1月提出了「投資組合的簡化模型」，一般稱為「單一指數模型」。馬克維茨模型費時33分鍾的計算，簡化模型只用30秒，並因節省了電腦內存，可以處理相對前者8倍以上的標的證券。1964年，夏普又發展出資本資產定價模型(CAPM)，這是他最重要的突破，不僅可以作為預測風險和預期回報的工具，還可以衡量投資組合的績效，以及衍生出在指數型基金、企業財務和企業投資、市場行為和資產評價等多領域的應用和理論創新。
1976年，羅斯在CAPM的基礎上，提出「套利定價理論」(APT)，提供一個方法評估影響股價變化的多種經濟因素。布萊克和斯克爾斯提出了「期權定價理論」。莫頓則發明了「跨期的資本資產定價模型」。
有趣的是，不少人最初並非經濟學家，如巴契里耶和布萊克原先是數學家，夏普則從事醫學，奧斯伯恩為天文學家，沃金與坎德爾是統計學家，而特雷諾則是數學家兼物理學家。他們轉行都是被金融市場研究所深深吸引，沉迷於其中的無窮魅力。
然而，僅有現代投資（行情 股吧 買賣點）理論的建立，及各類模型的完善與推陳出新，並不會直接催生出量化投資，它還需要其他幾個重要前提條件，比如機構投資者在市場中占據主導，電腦技術足夠發達，以及傳統華爾街投資家的傲慢被市場擊潰轉而被迫接受新的投資理念。
量化投資不會出現在個人投資者為主的時代。個人投資者既缺乏閑暇的時間，也普遍無此能力。隨著退休基金和共同基金資產的大幅增加，它們成為市場上的主要機構投資者，並委託專業機構進行投資操作。管理大規模資產，需要新的運作方式和金融創新技術，同時專業的投資管理人也有能力和精力專注地研究、運用這些技術。
沒有發達的電腦技術，量化投資也將成為無源之水，無米之炊。在電腦革命發生前，根本無法根據上述模型進行運算。1961年，與馬克維茨共同獲得1990年諾貝爾獎的夏普曾說，當時即使是用IBM最好的商用電腦，解出含有100隻證券的問題也需要33分鍾。當今，面對數不勝數的證券產品，以及龐大的成交量，缺了先進電腦的運算速度和容量，許多復雜的證券定價甚至不可能完成。
量化投資在不經歷市場的崩盤，傲慢投資者的自信未被摧毀之前，不會盛行。比較早的時候，華爾街對學術界把投資管理的藝術，轉化成通篇晦澀難懂的數學方程式一直持有敵意。他們認為，投資管理需要天賦、直覺以及獨特的駕馭市場的能力，基金經理可以獨力打敗市場，而無需依靠那些缺乏靈魂、怪異的數學符號和縹緲虛幻的模型。在美國，70年代初期表現最佳的基金經理人從未聽過貝塔值，並認為那些擁有數學和電腦背景的學者只是一群騙子。
1973~1974年美國債券市場和股票市場全面崩盤，明星基金經理人煙消雲散，財富縮水堪比30年代大蕭條。當時，頗有先見的投資顧問兼作家彼得·伯恩斯坦認為，必須採用更好的方法管理投資組合，並創辦了《投資組合》雜志，一出刊便獲得成功。此後，隨著80年代以來各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增.量化投資光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它時而風光無限，但也常常墜入深淵。
1987年10月大股災，黑色星期一，當天股市和期貨成交量高達令人吃驚的410億美元，價值瞬間縮水6000億美元。很多股份直接通過電腦而不是經由交易所交易。一些採用投資組合保險策略的公司，在電腦模式的驅使下，不問價格機械賣出股票。很多交易員清楚這些投資組合會有大單賣出，寧願走在前面爭相出逃，加劇了恐慌。針對整個投資組合而非單個證券，機械式的交易，電腦的自動操作，使得這種量化投資出現助跌之效，大量的空單在瞬間湧出，將市場徹底砸垮。
在此次亞洲金融危機中，著名的長期資本管理公司，這家來自學術象牙塔的怪才充斥、主要運用量化投資技術的對沖基金，曾經在市場上呼風喚雨、無往不利，但偏偏遭遇俄羅斯國債違約這一小概率事件，陷入破產之境，迫使美聯儲集華爾街諸多投資銀行之力，加以救助。此外，始於2007年的金融危機中，量化投資也未能倖免。
雖然麻煩不斷，但量化投資依然必要且有效。要知道，在本次金融危機發生前，量化基金的表現連續8年超過其他投資方式。當然，挫折也會帶來量化投資技術的更新和完善，比如在模型中設定新的變數，尤其是加入以往並未包含的宏觀經濟參數。時過境遷，2011年，量化基金再次表現優異。雖然量化投資能否就此再度復興仍屬未知，但由本文先前的討論，漫漫歷史長河，此一趨勢已不可逆轉，量化投資依然擁有光明的未來。
德意志銀行的董事總經理、全球量化投資主管羅崟先生在激烈的競爭中脫穎而出，奪得全球最權威的《機構投資者》期刊2011年美國和歐洲量化分析第一名的佳績。在華爾街40餘年排名史上，罕有華人獲此殊榮。《金融時報》慧眼識金，就此專門做了訪談，並囑我就量化投資寫篇評論。我欣然命筆，並藉此祝願量化投資在中國的資本市場上，能夠早日生根。