金融量化投资学习之路

2018-08-13 07:48:44来源:博客园 阅读 ()

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  本人本科时学习电子科学技术,算是硬件设计,硕士出国了,学习计算机通信,后来在国外做一个嵌入式的码农。

  日子过得还不错,因为爱情的原因,我回国了。回国前我思考了很长时间,不想再作为一个码农,我觉得中国的金融行业远不如外国,有很大的发展空间。于是哥决定转行,可惜隔行如隔山,金融投资行业根本不理睬我的简历,机缘巧合下进了一家外企银行做高级业务分析师(对,是高级,哥这几年在国外也不是混日子的)。可是做了一段日子,我觉得工作已经熟悉了,比之前coding当然轻松很多,可是工资也少了。一开始也没觉得怎么样,毕竟是转行来学点东西,可是当哥的儿子出生了,奶粉钱就不够了,于是要加深我的计划。

  哥的想法其实很简单,就是利用计算机来辅助金融投资分析,其实就是国内很多人都在做的量化投资

  哥可是有数据支撑的,美国的股票交易由70%以上是计算机自动完成的,中国呢?大型券商其实已经在用这些方法来割韭菜了,可是我们很多散户只是凭借个人经验和有限的信息进行判断,这是远远不够的,其结果就是只能被割韭菜。虽然中国A股市场存在着很多内幕交易,可是依靠公开信息的不对称和基于这些信息的深度分析,同样是可以盈利的,而且最重要的是这是合法的。

  现在国内流行的量化交易研究都是基于各种模型,把数据当成信号来进行分析,其结果很容易陷入类似赌博的一个结果。即使现在有很多人使用机器学习来辅佐,可是哥觉得这只是初步阶段,现在还是在对刚才所说的研究方向的一种增强而已。试想,以前很难进行历史数据的自动学习,只能通过人的总结得出规律,然后编程程序。现在能通过机器自动从一堆数据中获取一些不明白的结论(黑盒子)。总觉得这些并不是太靠普。

  其中有些是套利模型,那是非常有科学根据和理论依据的,这是我其中想达到的目标之一。其次我想通过机器研究更多基本面的数据,例如财务报表,来进行分析,这是所谓的长期投资的基础。金融投资从时间的角度会大致被分为短期和长期的投资,当然现在高频交易应该也是短期投资的一种。毕竟想挣大钱,不能交易得太频繁,就像好酒总是须要时间来酝酿的,投资其实更多的是赌未来,利用电脑分析,是为预测未来提供更多依据罢了。

  回国的这两年,哥一直学习金融知识,还考了一下CFA,其实对一个软件工程师,学这些金融知识真的不难,如果你还有那么一点高等数学的基础,大学不要学得太烂,那掌握稍微高深一点的金融学模型那并非难事。这足以进行投资分析了。

  现在真的把模型搭建起来,须要电脑编程,哥是学习C/C++出身的(学嵌入式的人基础技能),其实可以用C/C++来写,可是太耗时间了,现在流行的都是Python,因为库实在太多,应用的人太多,各种量化平台的默认语言。软件界一直流行的一句话就是不要重复造车轮,所以我还是遵循趋势(这也是投资界的金科玉律),利用Python.

  之前在国外我稍微自学了一点Python,可是当时觉得太简单了,就没有放眼里。现在重新学习,发现很多新的方法和思想在Python里面,确实比C/C++方便很多。写这个博客的目的就是想把学习Python的过程记录下来,方便以后参考,也是自己每个阶段的小总结。

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