量化分析課程都包括什么？速戳了解！

量化分析課程都包括什么？速戳了解！現(xiàn)在很多人都對(duì)量化分析感興趣，甚至想通過學(xué)習(xí)課程來進(jìn)一步了解，那么量化分析課程都包含哪些內(nèi)容呢？下面我們一起來看一下！

一、量化分析課程都包括什么？
1、數(shù)學(xué)模型
本科大二及以上水平的高數(shù)/數(shù)學(xué)分析、線代/高代、概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)能力是必要的，特別是對(duì)矩陣的熟練掌握非常重要。例如，均值方差模型和風(fēng)險(xiǎn)平價(jià)等模型的優(yōu)化部分需要掌握矩陣求導(dǎo)和各種轉(zhuǎn)置相乘等技術(shù)。
常用的統(tǒng)計(jì)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)模型：見（計(jì)算機(jī)）部分。
微分方程：掌握常微分、偏微分方程以及數(shù)值解是衍生產(chǎn)品分析的基礎(chǔ)，但在權(quán)益分析中并不一定需要這些技能。在閱讀宏觀和計(jì)量方面的文獻(xiàn)時(shí)，有時(shí)會(huì)遇到相關(guān)的需求。
數(shù)值分析：掌握各種非線性方程的數(shù)值解法和蒙特卡洛模擬的理論與實(shí)踐是金融工程課程的基本要求，股價(jià)波動(dòng)模擬則是其中的基本操作之一。

2、計(jì)算機(jī)
學(xué)一門編程語言就可以的，像C，C#，matlab，Python，都有相應(yīng)的量化軟件。
目前Python語言在量化中用得最廣，學(xué)習(xí)也容易，可以主攻這個(gè)。
學(xué)計(jì)算編程上，不需要全部精通，重點(diǎn)在以下幾方面：
1，獲取數(shù)據(jù)
2，清洗數(shù)據(jù)
3，數(shù)據(jù)建模
4，數(shù)據(jù)可視化
3、交易策略（金融）
宏微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)：熟悉宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的各種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的含義、發(fā)布時(shí)間點(diǎn)和頻率等細(xì)節(jié)，對(duì)于量化建模非常重要。
證券投資學(xué)：證券投資學(xué)中提供了許多常用的量價(jià)指標(biāo)，當(dāng)然這些指標(biāo)也可以在其他地方找到。Python模塊可以輕松實(shí)現(xiàn)這些指標(biāo)，因此無需手動(dòng)編寫。
會(huì)計(jì)：財(cái)務(wù)指標(biāo)是估值、盈利、成長等各種因子的基礎(chǔ)，通過理解和挖掘這些因子，可以發(fā)現(xiàn)新的有用的因子。
金融工程：金融工程是一個(gè)廣泛的概念，具體來說，可以通過學(xué)習(xí)期權(quán)、期貨及其衍生品的書籍來掌握各種金融產(chǎn)品的特點(diǎn)和定價(jià)方法。
常用金融模型：量化常用的金融模型需要掌握，比如Fama三因子模型，CAPM、APT定價(jià)模型，Barra多因子模型，BSM定價(jià)模型、時(shí)間序列模型等等
綜上所述，了解和精通以上內(nèi)容需要根據(jù)對(duì)市場的深入理解來選擇合適的方向。然而更重要的是，必須積累一定的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，因?yàn)榱炕淖罱K目標(biāo)是完成交易。只有在實(shí)踐中，才能讓計(jì)算機(jī)更清晰地實(shí)現(xiàn)策略。