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bigquant教程(bigquant怎么用)
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本文目錄:
中國量化投資交易平臺哪家好
國內(nèi)的量化平臺主要集中爆發(fā)在2015年后,量化IT搭建技術還沒有非常成熟,還在探索發(fā)展階段,相比國外量化交易還有很大的差距,比如算法交易、高頻交易、機器學習等還相對落后。
應聘量化投資工作需要哪些技術
強烈的興趣
想做好一件事情沒有興趣也只是三天打魚兩天曬網(wǎng),最后不得而終,因此需要培養(yǎng)對投資形成強烈的興趣,每根K線的波動能夠刺激你的心臟隨之不斷跳動。
學習能力
量化交易是一門跨學科知識,必須有快速地問題解決能力和自學能力,懂得鍥而不舍不斷專研的試錯法。研究生已經(jīng)具備了較好的學習能力。
編程
編程很重要,現(xiàn)在Python是標配,matlab、R拿來做量化的人真的不多。雖然不是做開發(fā),但是基本的簡單編程知識還是要會。想學Python和Pandas,推薦 Python基礎教程 和 《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》,想學編程知識,推薦 《 代碼大全 》 ,這本書沒有什么代碼,不要為名字所迷惑,不過如果想成為編程高手的話,看了絕不后悔。
看書一定要經(jīng)典,不經(jīng)典的書簡直就是浪費生命,這三本書如果不想買,網(wǎng)上電子版肯定是很多的,話不多說。
量化知識
很多程序員開始轉量化,但是金融知識和量化知識不夠。經(jīng)典的重要性在此顯得更為重要,編程的書籍不看經(jīng)典的我也能進步,可能會慢點,但是量化金融知識不看經(jīng)典的書,那么可能就會南轅北轍,甚至影響到投資的整個生涯,不對,走偏了的話,就無生涯可談。
投資的基礎知識,比如股票債券基礎知識,先來看看滋維博迪的 《投資學(原書第9版)》([美]滋維·博迪(Zvi Bodie)
再來一本干貨,很多國內(nèi)外研究生教程,介紹的更多的是衍生品,約翰赫爾的《期權、期貨及其他衍生產(chǎn)品(原書第9版)》([加]約翰·赫爾(John C.Hull))
期權這么火,推薦 麥克米倫的《金融期貨與期權叢書:期權投資策略(原書第5版)》([美]勞倫斯 G.麥克米倫(Lawrence G.McMillan))
想知道公募基金大佬如何做股票?李騰翻譯的大作奉上,主動投資組合管理 創(chuàng)造高收益并控制風險的量化投資方法(原書第2版)
想知道私募基金怎么搞交易的?交易中有哪些技巧?以及如何在量化中走彎路?推薦 范撒普的 通向財務自由之路 ,這可不是一本關于財務分析、會計理論的書籍,真正理解了里面的思想,資金管理、風險控制你就不會糾結。
現(xiàn)在中產(chǎn)壓力這么大,那么多人有中年職業(yè)危機,想知道怎么把交易當做全職?推薦 埃爾德 以交易為生,他可是將自己如何轉行交易,并以交易作為自己的終身職業(yè)的心歷路程和盤托出。
英語
你可以不說英語、聽不懂英語,但最好是要看的懂英語,編程的原生環(huán)境是英語,quora、stackoverflow、github也是要求英語閱讀能力,要是想用機器學習、深度學習做量化,那么多paperarticle都是英語,讀不懂怎么做的好?本來是談量化入門,但好像談到量化進階了。
交易
沒有途徑,實戰(zhàn)是最好的方法。確實不行,模擬交易也可以。
量化交易以思想為本,工具為用,路子不能走偏。
快速迭代
類似于實驗,都是需要成千上萬反反復復的檢查、測試。在此,講到了實驗的快速開發(fā)和迭代,那么就順便給個傳送門:BigQuant - 人工智能量化投資平臺 .,人生苦短,一定要快速迭代,縮短策略開發(fā)生命周期。因為你的想法上千個,可能只有幾個有價值。
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