量化在日常生活中,指使用數(shù)量形式表示社會各種情報。比如GPA可能用于反映學習能力,三連次數(shù)用于衡量up主視頻質(zhì)量和受歡迎程度。
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量化交易是指以現(xiàn)金的數(shù)學模型替代認為的主觀判斷。利用計算機技術從龐大的歷史數(shù)據(jù)中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略,極大地減少了投資者情緒波動的影響,避免在市場狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
三、主管投資
一般是通過對宏觀、行業(yè)以及個股進行深入調(diào)研,再決定投資比例與交易決策。投資結果因人而異,受投資經(jīng)驗、知識、投資素養(yǎng)影響較大,不確定性大。
四、量化投資
注重廣度研究,10年前以期貨套利為主,現(xiàn)在由于交易品種的豐富、計算能力的提升及機器學習的發(fā)展,可以大數(shù)據(jù)為基礎,總結有效的投資規(guī)律,開發(fā)量化模型做出決策。追求高收益的穩(wěn)定性與可復制性,以概率取勝。
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1、《統(tǒng)計策略 》作者:Andrew
這本書介紹了統(tǒng)計套利策略對統(tǒng)計套利的理論和實踐應用,適合對統(tǒng)計學高頻交易感興趣的讀者。
2、《量化交易:如何建立穩(wěn)健的交易模型 》 作者:Ernie Chan
這本書提供了有關如何建立量化交易策略的詳細指南,包括有關如何進行數(shù)據(jù)分析和開發(fā)交易算法的詳細信息。
3、《金融大數(shù)據(jù)分析 》作者:Yves Hilpisch
本書介紹了Pytion在金融數(shù)據(jù)分析方面的應用,包括如何使用Pytion進行數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計分析和機器學習等方面的內(nèi)容,適合量化交易初學者閱讀。