量化基金投資的畢業論文

㈠ 量化投資與對沖基金的期刊定位

打造量化投資和對沖基金領域頂級期刊，成為國內該領域最具影響力的專業刊物。匯聚理論兼實務界以及政策制定部門的重要觀點和研究成果，為國內外金融業界與學界交流提供一流平台。倡導規范科學的研究方法，鼓勵理論研究、實證研究與實務應用互相融合促進。堅持嚴格的匿名審稿制度，精心挑選高水平文章，寧缺勿濫。
本刊包含領域：
金融衍生品 對沖基金
數量化投資 金融風險管理
套利策略研究 程序化交易
高頻交易 演算法交易

㈡ 畢業論文中的量化方法是什麼意思

要有數據，要有模型，明確的數據，而不是單純的程度描述，都可以叫做量化方法，包括統計分析，指標確定等

㈢ 量化基金有什麼優點和缺點

你不努力，沒有人能替代你的。27

㈣ 量化投資的主要方法和前沿進展

量化投資是通過計算機對金融大數據進行量化分析的基礎上產生交易決策機制。設計金融數學和計算機的知識和技術，主要有人工智慧、數據挖掘、小波分析、支持向量機、分形理論和隨機過程這幾種。
1．人工智慧
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科，可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。
從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，還要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，因此人工智慧學科也必須借用數學工具。數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，進入人工智慧學科後也能促進其得到更快的發展。
金融投資是一項復雜的、綜合了各種知識與技術的學科，對智能的要求非常高。所以人工智慧的很多技術可以用於量化投資分析中，包括專家系統、機器學習、神經網路、遺傳演算法等。
2．數據挖掘
數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。
與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、數據分析和決策支持等。在量化投資中，數據挖掘的主要技術包括關聯分析、分類/預測、聚類分析等。
關聯分析是研究兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性。例如，研究股票的某些因子發生變化後，對未來一段時間股價之間的關聯關系。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閾值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。
分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。
聚類就是利用數據的相似性判斷出數據的聚合程度，使得同一個類別中的數據盡可能相似，不同類別的數據盡可能相異。
3．小波分析
小波（Wavelet）這一術語，顧名思義，小波就是小的波形。所謂「小」是指它具有衰減性；而稱之為「波」則是指它的波動性，其振幅正負相間的震盪形式。與傅里葉變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號（函數）逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了傅里葉變換的困難問題，成為繼傅里葉變換以來在科學方法上的重大突破，因此也有人把小波變換稱為數學顯微鏡。
小波分析在量化投資中的主要作用是進行波形處理。任何投資品種的走勢都可以看做是一種波形，其中包含了很多噪音信號。利用小波分析，可以進行波形的去噪、重構、診斷、識別等，從而實現對未來走勢的判斷。
4．支持向量機
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）方法是通過一個非線性映射，把樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特徵空間中（Hilbert空間），使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉化為在特徵空間中的線性可分的問題，簡單地說，就是升維和線性化。升維就是把樣本向高維空間做映射，一般情況下這會增加計算的復雜性，甚至會引起維數災難，因而人們很少問津。但是作為分類、回歸等問題來說，很可能在低維樣本空間無法線性處理的樣本集，在高維特徵空間中卻可以通過一個線性超平面實現線性劃分（或回歸）。
一般的升維都會帶來計算的復雜化，SVM方法巧妙地解決了這個難題：應用核函數的展開定理，就不需要知道非線性映射的顯式表達式；由於是在高維特徵空間中建立線性學習機，所以與線性模型相比，不但幾乎不增加計算的復雜性，而且在某種程度上避免了維數災難。這一切要歸功於核函數的展開和計算理論。
正因為有這個優勢，使得SVM特別適合於進行有關分類和預測問題的處理，這就使得它在量化投資中有了很大的用武之地。
5．分形理論
被譽為大自然的幾何學的分形理論（Fractal），是現代數學的一個新分支，但其本質卻是一種新的世界觀和方法論。它與動力系統的混沌理論交叉結合，相輔相成。它承認世界的局部可能在一定條件下，在某一方面（形態、結構、信息、功能、時間、能量等）表現出與整體的相似性，它承認空間維數的變化既可以是離散的也可以是連續的，因而極大地拓展了研究視野。
自相似原則和迭代生成原則是分形理論的重要原則。它表示分形在通常的幾何變換下具有不變性，即標度無關性。分形形體中的自相似性可以是完全相同的，也可以是統計意義上的相似。迭代生成原則是指可以從局部的分形通過某種遞歸方法生成更大的整體圖形。
分形理論既是非線性科學的前沿和重要分支，又是一門新興的橫斷學科。作為一種方法論和認識論，其啟示是多方面的：一是分形整體與局部形態的相似，啟發人們通過認識部分來認識整體，從有限中認識無限；二是分形揭示了介於整體與部分、有序與無序、復雜與簡單之間的新形態、新秩序；三是分形從一特定層面揭示了世界普遍聯系和統一的圖景。
由於這種特徵，使得分形理論在量化投資中得到了廣泛的應用，主要可以用於金融時序數列的分解與重構，並在此基礎上進行數列的預測。
6．隨機過程
隨機過程（Stochastic Process）是一連串隨機事件動態關系的定量描述。隨機過程論與其他數學分支如位勢論、微分方程、力學及復變函數論等有密切的聯系，是在自然科學、工程科學及社會科學各領域中研究隨機現象的重要工具。隨機過程論目前已得到廣泛的應用，在諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。
研究隨機過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是概率方法，其中用到軌道性質、隨機微分方程等；另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函數堆和希爾伯特空間等，實際研究中常常兩種方法並用。另外組合方法和代數方法在某些特殊隨機過程的研究中也有一定作用。研究的主要內容有：多指標隨機過程、無窮質點與馬爾科夫過程、概率與位勢及各種特殊過程的專題討論等。
其中，馬爾科夫過程很適於金融時序數列的預測，是在量化投資中的典型應用。
現階段量化投資在基金投資方面使用的比較多，也有部分投資機構合券商的交易系統應用了智能選股的技術。

㈤ 量化基金的問題

長信量化先鋒(519983)
購買金額 持有年限
條件 100萬元<=X<500萬元 0萬元<X<100萬元 500萬元<=X 5年<=X 3年<=X<5年 1年<=X<3年 0年<X<1年
費率費用 1.00% 1.50% 1000元/筆 0 0.60% 1.20% 1.80%
費率類型 前端 後端

目前，包括光大保德信、上投摩根在內，國內共有13家基金公司成立了公募量化基金。這13隻基金分別是光大保德信量化核心、上投摩根阿爾法、嘉實量化（愛基,凈值,資訊）阿爾法、中海量化策略（愛基,凈值,資訊）、華商動態阿爾法（愛基,凈值,資訊）、長盛量化紅利（愛基,凈值,資訊）策略、富國滬深300（愛基,凈值,資訊）、南方策略（愛基,凈值,資訊）優化、華泰柏瑞量化先行（愛基,凈值,資訊）、長信量化先鋒（愛基,凈值,資訊）、華富量化生命力、大摩多因子策略和申萬菱信量化小盤。

㈥ 量化交易領域有哪些經典學術論文

畢業論文，泛指專科畢業論文、本科畢業論文（學士學位畢業論文）、碩士研究生畢業論文（碩士學位論文）、博士研究生畢業論文（博士學位論文）等，即需要在學業完成前寫作並提交的論文，是教學或科研活動的重要組成部分之一。其主要目的是培養學生綜合運用所學知識和技能，理論聯系實際，獨立分析，解決實際問題的能力，使學生得到從事本專業工作和進行相關的基本訓練。
其主要目的是培養學生綜合運用所學知識和技能，理論聯系實際，獨立分析，解決實際問題的能力，使學生得到從事本專業工作和進行相關的基本訓練。畢業論文應反映出作者能夠准確地掌握所學的專業基礎知識，基本學會綜合運用所學知識進行科學研究的方法，對所研究的題目有一定的心得體會，論文題目的范圍不宜過寬，一般選擇本學科某一重要問題的一個側面。

㈦ 量化交易領域有哪些經典學術論文

論點，是正確、鮮明闡述作者觀點的句子，是一篇文章的靈魂、統帥。任何一篇文章只有一個中心論點，一般可以有分論點。
論點應該正確、鮮明、概括，是一個完整的判斷句，絕不可模稜兩可。
①正確性：論點的說服力根植於對客觀事物的正確反映，而這又取決於作者的立場、觀點、態度、方法是否正確，如果論點本身不正確，甚至是荒謬的，再怎麼論證也不能說服人。因此，論點正確是議論文的最起碼的要求。
②鮮明性：贊成什麼、反對什麼，要非常鮮明，千萬不能模稜兩可，含糊不清。
③新穎性：論點應該盡可能新穎、深刻，能超出他人的見解，不是重復他人的老生常談，也不是無關痛癢、流於一般的泛泛而談，應該盡可能獨特、新穎。
論點的位置一般有四個：文題、開頭、文章中間、結尾。但較多情況是在文章的開頭，段落論點也是如此。當開始與結尾出現類似的語句時，開頭的為論點，結尾處的是呼應論點。
有的議論文的論點在文章中用明確的語句表達出來，我們只要把它們找出來即可；有的則沒有用明確的語句直接表述出來，需要讀者自己去提取、概括。概括出的句子不應含有修辭等手法。
注意：反問句與比喻句不能作為論點，必須是陳述句

㈧ 量化基金的投資策略

量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、演算法交易，資產配置，風險控制等。
1、量化選股
量化選股就是採用數量的方法判斷某個公司是否值得買入的行為。根據某個方法，如果該公司滿足了該方法的條件，則放入股票池，如果不滿足，則從股票池中剔除。量化選股的方法有很多種，總的來說，可以分為公司估值法、趨勢法和資金法三大類
2、量化擇時
股市的可預測性問題與有效市場假說密切相關。如果有效市場理論或有效市場假說成立，股票價格充分反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股票價格的預測則毫無意義。眾多的研究發現我國股市的指數收益中，存在經典線性相關之外的非線性相關，從而拒絕了隨機遊走的假設，指出股價的波動不是完全隨機的，它貌似隨機、雜亂，但在其復雜表面的背後，卻隱藏著確定性的機制，因此存在可預測成分。
3、股指期貨套利
股指期貨套利是指利用股指期貨市場存在的不合理價格，同時參與股指期貨與股票現貨市場交易，或者同時進行不同期限，不同(但相近)類別股票指數合約交易，以賺取差價的行為，股指期貨套利主要分為期現套利和跨期套利兩種。股指期貨套利的研究主要包括現貨構建、套利定價、保證金管理、沖擊成本、成分股調整等內容。
4、商品期貨套利
商品期貨套利盈利的邏輯原理是基於以下幾個方面 ：(1)相關商品在不同地點、不同時間對應都有一個合理的價格差價。(2)由於價格的波動性，價格差價經常出現不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的這部分價格區間就是盈利區間。
5、統計套利
有別於無風險套利，統計套利是利用證券價格的歷史統計規律進行套利，是一種風險套利，其風險在於這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。統計套利在方法上可以分為兩類，一類是利用股票的收益率序列建模，目標是在組合的β值等於零的前提下實現alpha 收益，我們稱之為β中性策略；另一類是利用股票的價格序列的協整關系建模，我們稱之為協整策略。
6、期權套利
期權套利交易是指同時買進賣出同一相關期貨但不同敲定價格或不同到期月份的看漲或看跌期權合約，希望在日後對沖交易部位或履約時獲利的交易。期權套利的交易策略和方式多種多樣，是多種相關期權交易的組合，具體包括：水平套利、垂直套利、轉換套利、反向轉換套利、跨式套利、蝶式套利、飛鷹式套利等。
7、演算法交易
演算法交易又被稱為自動交易、黑盒交易或者機器交易，它指的是通過使用計算機程序來發出交易指令。在交易中，程序可以決定的范圍包括交易時間的選擇、交易的價格、甚至可以包括最後需要成交的證券數量。根據各個演算法交易中演算法的主動程度不同，可以把不同演算法交易分為被動型演算法交易、主動型演算法交易、綜合型演算法交易三大類。
8、資產配置
資產配置是指資產類別選擇，投資組合中各類資產的適當配置以及對這些混合資產進行實時管理。量化投資管理將傳統投資組合理論與量化分析技術的結合，極大地豐富了資產配置的內涵，形成了現代資產配置理論的基本框架。它突破了傳統積極型投資和指數型投資的局限，將投資方法建立在對各種資產類股票公開數據的統計分析上，通過比較不同資產類的統計特徵，建立數學模型，進而確定組合資產的配置目標和分配比例。

㈨ 量化交易領域有哪些經典學術論文

一、選題 選題在學術論文寫作中具有頭等重要的意義。這是因為，只有研究有意義的課題，才能
獲得好的效果，對科學事業和現實生活有益處；而一項毫無意義的研究，即使研究得再好， 論文寫作得再美，也是沒有科學價值的。錢學森教授認為：「研究課題要緊密結合國家的需 要。……在研究方法上要防止鑽牛角尖，搞煩瑣 哲學 。 目前 在 社會 科學中，有的人就古人的 一句話大作文章，反復考證，寫一大篇論文，我看沒有什麼意思。」因此，我們要選擇有科 學價值的課題進行研究和寫作。
那麼，應該根據哪些原則來選題呢？

（一）具有科學性。它應包括：急待解決的課題；科學上的新發現，新創造；學科上短
缺或空白的填補； 通行說法的糾正；前人理論的補充；等等。

（二）有利於展開。指的是：要有濃厚的興趣；能發揮業務專長；先易後難，大小適中；
已佔有一定的資料；能得到導師指導；在一定時間內能完成；對題目加以限定。

注意事項

1、摘要中應排除本學科領域已成為常識的內容；切忌把應在引言中出現的內容寫入摘要；一般也不要對論文內容作詮釋和評論(尤其是自我評價)。

2、不得簡單重復題名中已有的信息。比如一篇文章的題名是《幾種中國蘭種子試管培養根狀莖發生的研究》，摘要的開頭就不要再寫：「為了……，對幾種中國蘭種子試管培養根狀莖的發生進行了研究」。

3、結構嚴謹，表達簡明，語義確切。摘要先寫什麼，後寫什麼，要按邏輯順序來安排。句子之間要上下連貫，互相呼應。摘要慎用長句，句型應力求簡單。每句話要表意明白，無空泛、籠統、含混之詞，但摘要畢竟是一篇完整的短文，電報式的寫法亦不足取。摘要不分段。

4、用第三人稱。建議採用「對……進行了研究」、「報告了……現狀」、「進行了……調查」等記述方法標明一次文獻的性質和文獻主題，不必使用「本文」、「作者」等作為主語。

5、要使用規范化的名詞術語，不用非公知公用的符號和術語。新術語或尚無合適漢文術語的，可用原文或譯出後加括弧註明原文。

6、除了實在無法變通以外，一般不用數學公式和化學結構式，不出現插圖、表格。

7、不用引文，除非該文獻證實或否定了他人已出版的著作。

8、縮略語、略稱、代號，除了相鄰專業的讀者也能清楚理解的以外，在首次出現時必須加以說明。科技論文寫作時應注意的其他事項，如採用法定計量單位、正確使用語言文字和標點符號等，也同樣適用於摘要的編寫。摘要編寫中的主要問題有：要素不全，或缺目的，或缺方法；出現引文，無獨立性與自明性；繁簡失當。

㈩ 誰來幫幫我啊！！畢業論文實在不會寫了，老師讓量化分析，不知道商業化程度、遊客體驗性等等這些怎麼量化

做定量分析，問卷法最常用，去做調查，最後把問卷的數據收集起來分析