量化交易是指借助現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的方法，利用計算機技術(shù)進(jìn)行投資交易的方式。
對于從未接觸過量化的人來說，想要了解量化到底是做什么的，關(guān)鍵掌握四部份的內(nèi)容：Python基礎(chǔ)知識、金融知識、技術(shù)指標(biāo)、量化交易框架。
Python基礎(chǔ)知識：掌握一門編程語言最快速的方法就是多寫代碼，在了解Python基礎(chǔ)語法、數(shù)據(jù)類型、運算方法、流程控制以及函數(shù)設(shè)計的基礎(chǔ)上多做練習(xí)。現(xiàn)在?？途W(wǎng)、leetcode等很多平臺都提供在線練習(xí)的功能，這些平臺可以幫助大家快速提升編程能力。
金融知識：在入門階段所要掌握的金融知識并不算太難，我們要了解所投資標(biāo)的市場的操作規(guī)則，以A股和美股為例：A股和美股在交易時間、最小交易單位、漲跌幅限制、結(jié)算方式、熔斷機制等方面均有所不同，投資者只有掌握了投資標(biāo)的市場等操作規(guī)則才能將其量化，并實現(xiàn)程序化交易。
技術(shù)指標(biāo)：技術(shù)指標(biāo)是通過圖表，研究市場行為反應(yīng)，以推測價格的變動趨勢。常見的技術(shù)指標(biāo)有很多，分類也不盡相同，初學(xué)者只要掌握一些比較常用的技術(shù)指標(biāo)，明白其含義，如何計算以及如何使用即可。
量化交易框架：現(xiàn)在有很多線上平臺提供量化策略編寫功能，集成了很多方便的工具，開發(fā)者專注于策略的開發(fā)，使用十分便捷。如：big quant、優(yōu)礦、米筐。當(dāng)然，也有很多開源的量化交易框架，開發(fā)者可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行二次開發(fā)，比如vnpy、easyquant等框架。量化開發(fā)人員應(yīng)該選擇一個適合自己的工具來實現(xiàn)量化策略。
如果想要進(jìn)一步掌握量化交易，也可以參與一些系統(tǒng)的課程學(xué)習(xí)，比如我在學(xué)的CQF，雖然CQF也是通過最后的考試來發(fā)證，但是教學(xué)過程更加注重實操，而且沒有標(biāo)準(zhǔn)答案；考試的形式是做project，比如，自己做投資組合，收集數(shù)據(jù)利用機器學(xué)習(xí)的算法來預(yù)測市場等。最后，考試評定的方法不同，最終目的是為了讓學(xué)員把所學(xué)的東西可以直接應(yīng)用到實際工作中去，這也是我選擇CQF的原因之一。
另外一個選擇CQF的重要原因就是終身學(xué)習(xí)，量化的信息更新很快，需要不斷的去學(xué)習(xí)，這一點剛好補足了空缺。同時，CQF有很多選修的課程也非常經(jīng)典，如：
量化的行為金融學(xué)，基于R語言的量化金融，高級投資組合管理，風(fēng)險預(yù)算，Python應(yīng)用，金融科技，基于Python的機器學(xué)習(xí)，C++，算法交易，高級風(fēng)險管理，高級波動率模型，交易對手風(fēng)險建模，復(fù)雜計算方法，基于Python的數(shù)據(jù)分析等等。
更多CQF的信息可以找高頓教育，高頓是CQF協(xié)會在國內(nèi)的獨家合作伙伴。
來源：知乎 作者：資管小quant  由小編整理發(fā)布，內(nèi)容已獲得原作者授權(quán)使用，如有疑慮請后臺聯(lián)系處理。