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AQF课程匠心制作

发表时间:2017-08-31 10:17 编辑:gfedu 告诉小伙伴:
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量化投资,量化交易,量化金融,这是一个时髦的词汇,做金融的你一定对量化这个词既熟悉又陌生,熟悉的是你在圈子里一定看到很多人在讨论它或者接触到一些信息。陌生的是量化到底是什么,它和目前的金融有什么关系,能如何运用到工作当中?

    2016年3月10日,阿尔法狗(AlphaGo)横空出世大战李世石,并赢得了围棋比赛的胜利,引发了全球范围内对于人工智能的讨论。人工智能是在大数据时代下生成的智能机器人,而量化投资则是人工智能在投资领域的一个代表。

       在金融领域,量化是一个基于金融学、投资学、数学和统计学,从海量数据中去捕捉和挖掘可能对投资产品产生影响的因子,通过模型演绎、模拟、检验、优化,择优选取投资模型,编制成程序,交由电脑自动化交易的过程。这些模型往往基于金融学理论、市场规律和市场机制,体现了量化研究人员的不同的交易哲学。相比于传统人工方式,量化投资运用了计算机的海量数据挖掘和运算能力,可以针对交易策略进行多年的回测、分析和预测,效率和准确性更高。


       国外量化金融领域始于60年代。美国麻省理工学院的数学教授爱德华索普(Edward Thorp),是将量化运用到投资领域的第一人,也被称为宽客之父。他利用21点原理发明了科学股票市场系统,并在1969年开设可转换对冲合伙基金,这成就了后来的普林斯顿-纽波特合伙公司。

1:爱德华索普在击败交易员《Beat the Dealer》一书中揭露了击败21点的牌术。


七八十年代,理论基础进一步夯实,量化市场被开辟。1973年,布莱克-斯克尔斯(Black-Scholes)期权定价理论出世,同年芝加哥期权交易所成立并接收其定价逻辑,量化的序幕被拉开。

90年代,现代投资组合理论出世,被称为华尔街的第一次革命。这为后来量化的发展奠定了基石。这之后,大本营投资集团、摩根斯坦利量化团队、阿尔法基金等公司旗下的产品以超高回报率受人瞩目。

21世纪,量化投资经历了金融危机的劫难,但2008 年在全球期货期权市场交易中,程序化交易占到70%;在套利交易领域,这个比例则高达80%——普通投资者对量化投资不再陌生。值得注意的是,在金融受创,各种传统金融产品每况愈下的大环境下,量化交易公司的杰出代表文艺复兴科技公司旗下的大奖章基金仍然获得了80%的净回报率。

2:文艺复兴科技公司创始人麻省理工学院数学教授詹姆斯-西蒙斯在授课。


       国内量化投资领域遭遇了较长时间的水土不服。2010年到2013年期间,大盘处于熊市阶段,关注量化投资的群体很小。只有一小部分先知先觉的机构开始研究量化投资。


       2014年到2015年9月,大盘几轮过山车,有一部分量化对冲基金受住了的考验。量化投资在这一阶段得到快速的发展,很多量化投资平台出现在众人眼中。


       2015年9月到2017年初,因为股指期货提高保证金、贴水、当日开仓手数受限等原因,相当部分的量化对冲基金处于停滞状态。但与此同时,量化的研究没有停滞,更多专业的金融工程量化团队和投资爱好者加入宽客(Quant)行列。


        2017 年 2 月 16 日,中金所重磅发布新的股指期货交易规则,对其日内过度交易行为的监管、非套期保值持仓的交易保证金标准、平仓手续费标准都采取了进一步放松限制的政策指示。业界人员纷纷评论,量化投资的春天终于近了!


       量化业界的进一步发展和未来期指市场环境密切相关。这一政策放宽之下,很多业内人士都对量化投资未来的发展持乐观态度。此外,很多机构,券商、期货、公募基金和私募基金等,都设立专门的量化团队或者金融工程团队,这是高校毕业的大学生趋之若鹜之地。


       量化投资的发展得益于计算机的发展,其中非常重要的一个工具是编程语言。选择合适的语言对于初学者而言非常重要,以下针对不同需求的人推荐的编程语言的选择流程图,非常轻松有趣。


      目前,在量化交易领域,比较常见的编程语言和工具包括:C++、Python、Matlab等。各大语言的主要优缺点及适用领域如下:

  • C++:可跨平台、运行速度快,非常适合做高频交易,的问题在于学习难度较大;

  • Python:语言清晰且容易掌握,拥有很多第三方的工具和库帮助实现量化交易,且在Machine Learning方面有较大建树,未来的发展可期。的问题在于作为解释性语言其速度往往低于编译型语言;

  • Matlab:在国内有较多公司使用,拥有大量第三方工具和完善社区,但是在高频交易方面比较受限;

       金程教育相关课程开发负责人纪老师表示投资者想要从事量化交易,必须是精通金融和计算机语言的复合型人才,金融、建模、编程缺一不可。”金融量化领域的内容涉及基础数据抓取及处理、量化交易策略编写及回测、实盘程序化交易、衍生品定价、机器学习、高频交易等模块的内容。“精细的算法系统不仅能辅佐人们进行交易投资决策,在国外,也在逐步取代重复性的人工劳动,金融科技的发展方兴未艾,这一定是一个大趋势”。


金程结合时代背景郑重推出AQF精品课程


量化金融领域的春天终于到了!


       然而,量化金融领域创新频现、高尖人才密集,因此门槛较高。每一个有志成为量化金融分析师的人,都面临着“金融”、“编程”、“建模”三座大山,从理论到实践,每一步都需要大量的积累和学习。

     
       在此背景下,量化金融分析师证书应运而生。


AQF考试简介



       量化金融分析师,英文全称(Analyst of Quantitative Finance),简称AQF,是基于Python语言的专业量化投资证书该证书由中国社科院下设的中国市场学会金融服务工作委员会建立的全国财经金融专业人才培养工程简称PFT主办并颁发,是代表量化金融领域的专业水平培训考试项目。


AQF核心课程体系

五门课程设置:


1.《量化投资基础》

主要涵盖了量化投资领域的必备知识:包括:基本面分析、技术分析、数量分析、固定收益、资产组合管理、权益、另类投资等内容。

2.《Python语言编程基础》

包含了Python环境搭建、基础语法、变量类型、基本函数、基本语句、第三方库、金融财务实例等内容。旨在为金融财经人提供需要的编程方法。

3.基于Python的经典量化投资策略》

包含了富盛名、基本的量化交易思想和交易策略。例如:海龟交易模型、Logistics模型、配对交易模型、波动扩张模型、Alpha模型、机器学习(随机森林模型、主成分分析),深度学习(人工神经网络)等内容。

4.《量化交易系统设计》

旨在学习量化交易系统的具体知识,包括过滤器、进入信号、退出信号、仓位管理等详细内容,并指导学员设计涵盖个人交易哲学的量化交易系统。

5.《量化实盘交易》

旨在为解决实际量化交易策略搭建过程中的一些问题提供解决方案。

量化投资策略具体有哪些


  • 统计套利

  • 量化选股与择时

  • 趋势追踪策略

  • 均值回归策略

  • 配对交易策略

  • 技术选股策略

  • 事件驱动型策略

  • 多因子策略

  • 股指期货套利策略

  • 商品期货套利策略

  • 期权交易策略

  • 机器学习:支持向量机SVM等

  • 深度学习:人工神经网络等

  • 高频交易策略

  • 持续更新……

    AQF证书颁发与协会会员

       
       每一个
通过量化金融分析师AQF课程考核的学员都可申请成为量化金融分析师协会的会员。协会会员有资格参与定期举办的高峰论坛、量化投资策略分享会等活动,并有机会在完成基础课程的基础上后续学习难度更高的高频量化交易策略课程。

课程的亮点

1. 掌握市面上为经典量化投资策略,提供源代码,可在源代码基础上进行二次开发和策略修改;    

2. 我们还提供量化交易系统的设计和量化实盘交易的系统学习。我们希望能提供给你市面上全面和深入的量化投资实训课程。

3. 没有任何编程基础也是可以学习的;

4. CFA/FRM学到的理论知识都可以在实战投资中加以应用;

5. 打造金融+计算机编程量化投资的综合复合型人才,在人工智能+大数据的大环境下,增加自身核心竞争能力。此外,我们对时下热点“机器学习”在量化投资中的运用进行详解;

6. 特别的学员可以推荐上海量化投资团队进行实习和学习;

7. 报班之后可免费参加量化小密圈海量量化学习资料共享非学员需要付费参加,4000元一次购买,实时更新,终身学习。 

高阶课程

       金程教育自主研发多门高阶课程,旨在鼓励学员对量化金融领域进行更为广泛的探讨。AQF证书的核心课程主要集中于基于Python的中低频交易策略的研发,在此基础上,对于通过AQF证书考核的学员,金程教育专门推出高阶量化交易课程,主要是重难点模块的讲解和纵向拓深,例如:机器学习和深度学习、回测方法、投资组合管理等。

以下为部分高阶课程:


  • 基于C++的高频量化交易

  • 基于Python的高频量化交易

  • 基于Python的算法交易

  • 基于Python的回测方法

  • 基于Python的衍生品模型和定价

  • 基于Python的机器学习和深度学习

  • 基于Python的对冲基金管理方法

  • 基于Python的投资组合管理

  • 持续更新……


两个视频


       为了不想看大段文字的同学,制作了简单易懂的5分钟小视频。此外,想要详细了解量化金融分析师(AQF)实训课程的同学,可以观看2小时试听课程。


AQF证书项目简介



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