量化金融需要什么样的技术？

一、量化金融需要什么样的技术？

1、计算机编程技术

编程语言：python、R、matlab、C/C++等其中最为主流的是python，国内许多量化平台也是基于python开发，因为python开发策略效率高，有大量的科学计算库，例如pandas、numpy、scipy、statistics、scikit-learn库等

2、金融知识

量化交易属于金融行业里面的一个细分领域，当然少不了需要熟悉金融投资，例如股票、期货、期权等金融衍生品的投资等

3、数学知识

如果说计算机技术和金融知识是量化交易的基石，那么数学知识则是量化交易中灵魂，因为量化交易中往往需要运用到高等数学、统计学、线性代数、概率论、离散数学等

二、如何系统的学习量化交易？

要系统地学习量化交易，首先需要掌握金融市场的基础知识，包括技术分析、基本面分析和市场心理学。

其次，学习编程语言如Python或R，以便能够编写和执行量化交易策略。此外，了解数据分析和统计学也是必要的，以便能够分析市场数据和评估策略的有效性。

最后，通过阅读相关书籍、参加在线课程或加入量化交易社区，与其他从业者交流经验和观点，不断实践和改进自己的策略。

三、量化交易什么意思？

量化交易是根据量化分析得出交易策略的一种交易技术，它通过数学计算和数值分析来识别交易机会。以往的完整数据是量化分析的基础，价格和数量是建立数学模型中的主要变量。

了解量化交易

量化交易者利用计算机程序、数学、统计学和处理数据库做出理性的交易决策。

使用数学对其进行建模，然后开发一个计算机程序，将该模型应用于历史市场数据。然后对模型进行测试和优化。当取得有利的结果时，实施于实际的实时资本市场。

量化交易模型的功能可以通过类比来进行理解。在阳光普照的此刻，天气预报说有90%的概率会下雨。是因为气象学家通过收集和分析来自全境的传感器气候数据从而得出了这个不合逻辑的结论。

计算机的分析程序会得出这些模型，当这些模型与历史气候数据（回溯测试）中的模型相同时，如100次中有90次是下雨，那么气象学家就可以自信地得出90%的概率会下雨的结论，这90%就是预测。量化交易者就是将相同的过程应用于金融市场中做出交易决策。

量化交易示例

根据交易者的研究和偏好，可以定制量化交易算法以评估与股票相关的各种参数。这里举例一个相信冲动投资的交易者的情况。她可以编写一个简单的程序，在市场上涨时挑选涨幅较大的股票，在下一次市场反弹期间，购买这些股票。这是量化交易的一个相当简单的例子。通常，从技术分析到股票估值和基本面分析的一组参数用于选择旨在实现利润最大化的复杂股票组合。这些参数被编程到交易系统中以利用市场走势。

量化交易的优缺点

量化交易技术可以通过使用计算机来计算盈利概率、自动化监控证券情况、分析证券并自主作出决策交易。

量化交易可以避免人性的情绪干扰。无论是恐惧还是贪婪，在交易时，情绪只会抑制理性思考，通常会导致损失。计算机和数学是没有感情的，所以量化交易消除了这个问题。

量化交易也有其问题。量化交易的基础是数据分析，而数据分析的底层逻辑是相信市场的规律是重复的。所以如果参考的数据是不完整，那么得出的结论就未必会正确；且量化交易不适于数据较少时间较短的股票。

量化交易的未来

鉴于国外量化交易的成熟与成绩，国内越来越多的金融机构以及个人开始使用量化交易。相较于我国市场人口的基数，我们的比例较欧美市场还小很多，未来我国市场的潜力是非常大的。