什么是量化投资？

  • 量化投资就是策略开发的过程
  • 本质：从数据中找规律
  • 规律随着时间和市场客观变化会失效
  • 可靠的规律特点：长期存在的规律；有理论支撑的规律；符合人性的规律；简单的规律
  • 越不成熟的市场，量化投资越有效

量化投资的分类

  • 择时策略
  • 标的选择策略
  • 仓位管理
  • 其它：套利、算法交易、高频交易等

数据的分类

  • 标的交易数据
  • 宏观经济数据
  • 财务数据：
    • 基本面数据
    • 资产负债表（来自企业年度报表等）
    • 重要的量化投资数据源
  • 高频数据
    • 分笔数据
      • 时间级别（秒、分、小时）
      • 笔数、成交额
      • 盘口数据
    • 逐笔数据
      • 时间
      • 价格
      • 交易方向（B或S）
      • 交易额
      • 高频交易策略基本基于逐笔数据制定策略
  • 舆情数据
    • 交易者情绪
    • 恐惧与贪婪
    • 利用人工智能+爬虫的方式进行科学分析
  • 事件数据
    • 拆股或高转送
      • 例如A股“填权行情”，即高转送之后会有一波上涨
    • 管理层变动
    • 分析师修改标的预测

量化投资资料：书籍

  • 《海龟交易法则》
  • 《解读量化投资：西蒙斯》
  • 《量化投资》丁鹏（仅解读基础知识，细节有问题）
  • 《宽客人生》

量化投资资料：研报

  • 分析师研究报告
    • 新财富网每年底会有分析师排名
    • 金融工程行业分析师排名
    • 券商研报是国内最前沿的研究成果

Why Python?

  • 万能
  • 学得快、写的快
  • life is short, live it (use python)
  • 即将成为量化领域的标准配置

关于 Pandas

  • python的一个数据分析第三方库
  • 作者 Wes McKinney，http://wesmckinney.com，著有《Python for Data Analysis》
  • 2012年Pandas开始流行于金融、生物、物理、统计领域
  • 专门处理表格型的数据
  • 专门处理金融数据
  • 快、很多方法使用C实现
  • Pandas 的名字来源于 “Panel Data”

数据分类

  • 时间序列数据（time series data）
    • 例如：某个标的物（石油、股票、黄金、数字货币）从上市开始每天的交易数据
  • 横截面数据（cross-section data）
    • 例如：某个市场（石油、股票、黄金、数字货币）在某个特定时间的所有股票交易数据
  • 面板数据（panel data）
    • 例如：某个市场（石油、股票、黄金、数字货币）在某个特定时间段（日、月、季、年）的所有标的的交易数据