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  • 如何学习量化投资

    昨天有位大三学金融的同学留言询问如何学习、看哪些书,以便日后进入量化投资行业。我写了些建议,结果太长无法直接回复给他。熊大建议,干脆整成一篇推文,于是就有了这个番外篇。

    如何学习量化投资,如何进入这个行业,每个人的方法和路径都会有不同,我谨以我的些许经验和理解做一些建议,希望有用。

    首先,也是最重要的,量化投资也是投资,只不过是用量化思维分析投资问题,用量化工具寻找答案。所以,要学习量化投资,最主要的有两方面的学习:一是学习投资相关的“领域知识”(domain knowledge);二是学习相关量化工具的原理,以及熟练使用。

    投资相关的学习

    对于投资相关的学习,有下面一些方面:

    WHAT: 搞清楚各种投资品种和投资方式是怎么回事,譬如:

    a) 股票、期货、外汇、衍生品、ETF等这些都是啥。

    其中衍生品相关知识可以看John Hull的书,暂时看这个够了,因为国内现在除了简单的期权没啥衍生品。

    b) 各大交易所交易哪些品种,详细地交易规则和流程是怎么样的,这个很重要。

    c) 另外,各种金融机构(券商、期货公司、公私募基金等)都是干啥的也可以了解下。《2006_Lhabitant_Handbook of Hedge Funds》介绍了对冲基金的方方面面,可以泛读,国内基金的运行和管理情况没有这里面说得这么规范和先进,不过是朝着这个方向在发展。

    HOW: 搞清楚各种投资是怎么操作的,譬如:

    a) 以股票投资为例,有哪些投资方式:因子选股、价值投资、多空投资、对冲组合、事件投资、统计套利等等。每种投资方式的基本过程是怎么样的,是怎么操作的。每种方式都有很多书介绍,作为初学者我建议就找看得明白的看就行,反正第一步也只是了解,等以后深究的时候再仔细选书看。

    WHY: 搞清楚各种投资方式的基本原理,为什么那么进行投资,学习投资逻辑和驱动因素相关知识。

    a) 股票:譬如,价值投资,如何估算公司实际价值,就需要学点基本公司财务知识和一些估值模型。组合投资,为什么要做组合投资,是什么因素产生的组合收益,什么因素影响着组合风险,如何在收益和风险之间取得合理的平衡。等等。《2009_Strong_Portfolio Construction, Management, and Protection, 5th Edition》,组合管理入门,通俗易懂。

    b) 期货:做程序化交易的话,学习程序化交易策略的基本原理和构造过程。《程序化交易实战:平台、策略、方法》,入门书籍,笔者以前写的,写得太匆忙,很不咋的,不过新手翻翻也没害处。

    具体的就不多写了,这么写下去太长,这个“漫谈量化投资系列”的文章后面会一一讲到,反正就是这么个思路去学习各种投资。此外,看书的时候能看英文原版就看英文原版,不然看中文翻译。因为打基础的话,最好是看体系完整、逻辑清晰、内容科学的书,这方面显然英文书强一些。中文投资书籍有太多滥竽充数的,很多也是个人模糊经验的玄学总结,学不来。

    量化相关的学习

    量化相关的学习就不仅仅是学习了,需要动手实践,能熟练使用,有下面一些方面:

    相关知识:

    a) 数学是一切的基础:线性代数(重要)、时间序列分析(重要)、数值分析(重要)、优化(重要)、随机过程、微分方程等。

    b) 统计是量化的基础:所有的基础统计都值得好好学,深刻理解,并锻炼统计思维。除了学习基础统计知识,下面几本书也不错,可以看看。

    i.《2008_Lai_Statistical Models and Methods for Financial Markets》

    ii.《2011_Ruppert_Statistics and Data Analysis for Financial Engineering》

    iii.《2015_Franke_Statistics of Financial Markets: An Introduction_4th_edition》

    c)机器学习、数据挖掘、人工智能等是好用的量化工具:《2005!Tan_Introduction To Data Mining》适合入门,《2008!Hastie_The Elements of Statistical Learning》是经典。

    d) 经济金融学里面的各种量化理论和模型,这个主要是看过去100年经济金融领域的相关经典文献。

    e) 经济学也建议学学简单的,越往后越会发现它的作用,对分析投资问题很有帮助。最近看了几本书挺好的,简明扼要,通俗易懂,适合新手。

    i.《经济学的思维方式》

    ii.《斯坦福极简经济学 如何果断地权衡利益得失》

    量化能力:

    a) 编程能力是量化实践的基础:R(推荐)、python选一,matlab也行。

    b) 统计分析能力:关注“狗熊会”,多学习案例,锻炼量化思维和统计思维。

    c) 数据处理能力:多动手处理各种奇葩数据,无他,唯手熟尔。

    d) 建模能力:学习各种统计模型、机器学习模型、人工智能模型的原理,多动手编程实践。

    差不多就是这些方面,有了这些积累,等实际应用的时候再找准方向深挖下去,就能够攫取到宝藏了。

    作者:LJING

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