保險量化投資

Ⅰ 保險專業怎麼樣還有，我看相關課程我好像不太願意學，轉統計學金融統計行嗎這個專業怎麼樣

關鍵是要看你喜歡什麼，將來什麼打算，
建議：
1.繼續念統計學，有偏數理統計的碩士、也有偏應用統計的碩士，換專業成本最低，而且就業也不差，例如如果想從事金融行業的話，其實現在做量化投資的都會招不少統計學出身的人，而且對於碩士學的是否是金融學其實要求也不高，你完全可以考個CFA，CPA或者學一些金融統計課程了解。數理統計碩士出來還可以去葯廠或者一些定量的咨詢公司。
2.轉金融工程、數量經濟學、計量經濟學等一些統計學與金融學的交叉學科。其實金融工程里用的統計學其實不是很多，數學主要以概率論和隨機過程為主，但鑒於國內衍生品市場的發展現狀，其實這類金融工程的課程也會涉及許多數量化分析的內容，將來出來從事的工作很多也會和統計學相關。例如數量化選股、統計套利等。
3.轉市場營銷、心理學等行為科學的學科。市場營銷，特別是結合了心理學、行為學等學科的消費者行為學研究這塊，用到大量的統計學模型，而且這個領域這些年發展的很快，這個專業的學習個人覺得會非常有趣。但我不清楚目前國內的市場營銷系定量研究的水平如何。
提醒，跨專業考研有難度啊！

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Ⅱ 量化投資的量化投資

開設學校：對外經濟貿易大學
開設學院：統計學院
所屬學科：金融學
課程名稱：資產管理與量化投資方向
配備最強師資組合
對外經濟貿易大學在職研究生享受與統招研究生一模一樣的師資，均為碩導、博導。對外經濟貿易大學校長施建軍、統計學院副院長劉立新教授在該領域內享有很高聲譽，均參與在職研究生授課。
課程特有國際性、前沿性、實踐性
對外經貿大學自身國際化、前沿化特徵顯著，金融專業一直是對外經貿大學的優勢學科，所設課程同樣與國際金融市場接軌密切，如量化投資、統計套利、高頻交易等。
課程將資產管理和量化投資技術緊密結合
課程講授金融各行業資產管理業務的發展模式及運用，尤其是運用量化投資技術和程序交易進行資產管理：套利策略設計、投資方案實施、風險分析、市場預測等，旨在培養復合型的金融高級人才。
定期為在職研究生開展主題講座論壇
邀請政府和業內知名專家舉辦系列關於經濟金融政策分析、金融監管、金融市場投資、風險管理等方面專題講座。如：貴金屬市場投資、微量網量化投資、風險投資、投資銀行、對沖基金、等專題。 伴隨著金融全球化的進程，以及我國金融市場的發展創新，利用多市場、多品種、多策略的綜合投資和管理將成為未來資產管理、財富管理、風險管理、結構化產品設計的重要發展模式，尤其是運用量化投資技術和程序交易進行套利策略設計、投資方案實施、風險分析、市場預測等。
為適應政府、各類金融機構（銀行業、證券業、保險業、期貨業、信託業等）以及各類企事業單位對資產管理和投資分析人才迅速增長的需求，提高從事資產管理、金融市場投資、財富管理和養老金策劃、社會保障等領域在職人員的專業理論水平，尤其是運用量化投資方法進行資產管理，對外經貿大學特開設金融學專業資產管理與量化投資方向在職研究生課程，旨在培養復合型專業化人才。 資產管理已經成為我國金融市場的發展創新的重要領域，許多金融機構紛紛成立專門的資產管理公司以滿足社會發展的需求，而資產管理不僅需要對於各類型資產的了解、應用，更重要的是基於經濟金融的生態環境的變化進行綜合的、動態的資產管理。
學員通過資產管理與量化投資方向的專業學習，不僅可以掌握運用金融產品及投資理論進行資產管理的方法和技術，而且可以通過不同金融市場的實務操作、案例分析、專題講座了解現代資產管理的應用，掌握運用量化技術進行投資、融資、資產負債管理、財富管理的手段，為從事資產管理領域的工作提供必要的准備。 1、隨著國際國內金融市場的發展，現階段資產管理已經成為我國金融市場發展創新的重要領域；
2、加大資產管理業務是金融行業擴大資產規模，增加收益的最好選擇；
3、資產管理是企業追求長期穩定收益的必然選擇；
4、資產管理是普通投資人（家庭、個人投資理財）最受益的選擇方式；
5、資產管理是規範金融市場的有效途徑，極大的降低市場的波動率；
6、資產管理業務是金融從業人員的激勵和動力，促使金融從業人員優勝劣汰，優化金融團隊；
7、政府支持、政策支撐：資產管理為社會、金融業、企業、個體等均帶來巨大收益，自2012年開始政府大力支持，對其放寬政策，目的就是將此項業務堅定不移的開展下去。
報名條件：
1、從事社會工作三年以上的大專學歷者；
2、大學本科畢業三年，並獲得學士學位，可申請金融學專業經濟學碩士學位。 按照對外經貿大學金融學專業碩士研究生培養方案，根據資產管理與量化投資方向的具體情況實施課堂教學。
學位課程：
微觀經濟學 宏觀經濟學 財政學
國際經濟學貨幣銀行學 社會主義經濟理論
資產管理模塊：
投資組合與基金管理 固定收益與信託產品投資
保險規劃與財稅規劃 衍生產品與另類投資
量化投資模塊：
金融工程與量化投資 技術分析與高頻交易
金融統計與計量 統計套利與程序交易
金融市場、財務策劃模塊：
金融市場實務 理財規劃實務
金融風險管理 財務報表分析 1、申請學位按照對外經濟貿易大學研究生部學位辦公室關於以研究生畢業同等學力申請碩士學位的規定辦理。所交學費不包括進入論文階段後的費用。
2、報名參加研究生課程進修班學習的人員，可在報名時提出以研究生畢業同等學力申請碩士學位。
3、國家統一組織的英語和經濟學學科綜合水平考試，由我院協助學員到研究生部辦理手續，費用按規定由學員交納。
4、我院將為學員安排教師進行學位論文的指導。

Ⅲ ▲量化投資有這個在職研究生嗎

這個了解也不多http://www.onjobe.com/，對外經濟貿易大學是唯一一所開設資產管理與量化投資在職人員高級課程研修班的高校，學校緊隨國際金融形勢和市場發展，目的是為政府、各類金融機構（銀行業、證券業、保險業、期貨業、信託業等）以及各類企事業單位培養通曉資產管理和投資分析的復合型專業化人才。
課程特有國際性、前沿性、實踐性
對外經貿大學自身國際化、前沿化特徵顯著，金融專業一直是對外經貿大學的優勢學科，所設課程同樣與國際金融市場接軌密切，如量化投資、統計套利、高頻交易等。其他信息-點擊，鏈@接

Ⅳ 量化投資的前景

隨著20世紀80年代以來各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增，華爾街已別無選擇，不用這些模型，不使用電腦運算這些公式，他們便會陷於困境，自招風險。1997~1998年亞洲金融危機，市場暴跌，量化投資的演算法交易也起到了同樣的壞作用。此外，始於2007年的金融危機中，量化投資也未能倖免。時過境遷，2011年，量化基金再次表現優異。
稍微接觸到資本市場的人，大都聽說過基本面投資和價值投資，而對於這方面的天才人物「股神」巴菲特，更是幾乎家喻戶曉，婦孺皆知。他以企業財務報表的分析見長，擅長挖掘企業的內在價值，一旦買入便長期持有，持續獲得穩定高額收益，為股東創造了豐厚利潤，無人能及。
相比之下，與價值投資同等重要的量化投資——即藉助數學、物理學、幾何學、心理學甚至仿生學的知識，通過建立模型，進行估值、擇時及選股，則沒有那麼幸運——在大多數人眼裡，量化投資是一個神秘的領域，深不可測，玄奧無比，令人望而卻步。世人皆知巴菲特，而對於號稱最能賺錢的基金經理人、在20年的時間里創造了年均凈回報率高達35%驚人傳奇的量化投資大師西蒙斯，卻只能成為少數人的專屬。
量化投資看似神秘，但並不古老。它從70年代開始逐漸興起，90年代才大行其道。之所以如此，是因為量化投資有其誕生的特定土壤，需要一系列的條件方能破土而出，這些條件其實相當苛刻。
很難想像，量化投資技術並非發端於華爾街，而是肇始於學術象牙塔里的少數「怪才」，他們長期不被正統的經濟學所接受，甚至遭到排斥，因此處境艱難。1952年3月發表「投資組合選擇」論文、提出現代財務和投資理論最著名洞見的馬克維茨，以該理論參加博士答辯，竟然戰戰兢兢差點未獲通過。1990年10月，這些人中有三位獲得諾貝爾經濟學獎，當時局外人很少有人清楚為什麼他們能夠得此殊榮；而三人中的其中一位則將他們的獲獎比作「芝加哥業余球隊贏得了世界盃」。
但是，沒有來自象牙塔的現代金融理論，便沒有量化投資的興起。馬克維茨的投資組合理論，提出了風險報酬和效率邊界概念，並據此建立了模型，成為奠基之作。托賓隨後提出了分離理論，但仍需要利用馬克維茨的系統執行高難度的運算。
夏普1963年1月提出了「投資組合的簡化模型」，一般稱為「單一指數模型」。馬克維茨模型費時33分鍾的計算，簡化模型只用30秒，並因節省了電腦內存，可以處理相對前者8倍以上的標的證券。1964年，夏普又發展出資本資產定價模型(CAPM)，這是他最重要的突破，不僅可以作為預測風險和預期回報的工具，還可以衡量投資組合的績效，以及衍生出在指數型基金、企業財務和企業投資、市場行為和資產評價等多領域的應用和理論創新。
1976年，羅斯在CAPM的基礎上，提出「套利定價理論」(APT)，提供一個方法評估影響股價變化的多種經濟因素。布萊克和斯克爾斯提出了「期權定價理論」。莫頓則發明了「跨期的資本資產定價模型」。
有趣的是，不少人最初並非經濟學家，如巴契里耶和布萊克原先是數學家，夏普則從事醫學，奧斯伯恩為天文學家，沃金與坎德爾是統計學家，而特雷諾則是數學家兼物理學家。他們轉行都是被金融市場研究所深深吸引，沉迷於其中的無窮魅力。
然而，僅有現代投資（行情 股吧 買賣點）理論的建立，及各類模型的完善與推陳出新，並不會直接催生出量化投資，它還需要其他幾個重要前提條件，比如機構投資者在市場中占據主導，電腦技術足夠發達，以及傳統華爾街投資家的傲慢被市場擊潰轉而被迫接受新的投資理念。
量化投資不會出現在個人投資者為主的時代。個人投資者既缺乏閑暇的時間，也普遍無此能力。隨著退休基金和共同基金資產的大幅增加，它們成為市場上的主要機構投資者，並委託專業機構進行投資操作。管理大規模資產，需要新的運作方式和金融創新技術，同時專業的投資管理人也有能力和精力專注地研究、運用這些技術。
沒有發達的電腦技術，量化投資也將成為無源之水，無米之炊。在電腦革命發生前，根本無法根據上述模型進行運算。1961年，與馬克維茨共同獲得1990年諾貝爾獎的夏普曾說，當時即使是用IBM最好的商用電腦，解出含有100隻證券的問題也需要33分鍾。當今，面對數不勝數的證券產品，以及龐大的成交量，缺了先進電腦的運算速度和容量，許多復雜的證券定價甚至不可能完成。
量化投資在不經歷市場的崩盤，傲慢投資者的自信未被摧毀之前，不會盛行。比較早的時候，華爾街對學術界把投資管理的藝術，轉化成通篇晦澀難懂的數學方程式一直持有敵意。他們認為，投資管理需要天賦、直覺以及獨特的駕馭市場的能力，基金經理可以獨力打敗市場，而無需依靠那些缺乏靈魂、怪異的數學符號和縹緲虛幻的模型。在美國，70年代初期表現最佳的基金經理人從未聽過貝塔值，並認為那些擁有數學和電腦背景的學者只是一群騙子。
1973~1974年美國債券市場和股票市場全面崩盤，明星基金經理人煙消雲散，財富縮水堪比30年代大蕭條。當時，頗有先見的投資顧問兼作家彼得·伯恩斯坦認為，必須採用更好的方法管理投資組合，並創辦了《投資組合》雜志，一出刊便獲得成功。此後，隨著80年代以來各類證券和期權類產品的豐富和交易量的大增.量化投資光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它時而風光無限，但也常常墜入深淵。
1987年10月大股災，黑色星期一，當天股市和期貨成交量高達令人吃驚的410億美元，價值瞬間縮水6000億美元。很多股份直接通過電腦而不是經由交易所交易。一些採用投資組合保險策略的公司，在電腦模式的驅使下，不問價格機械賣出股票。很多交易員清楚這些投資組合會有大單賣出，寧願走在前面爭相出逃，加劇了恐慌。針對整個投資組合而非單個證券，機械式的交易，電腦的自動操作，使得這種量化投資出現助跌之效，大量的空單在瞬間湧出，將市場徹底砸垮。
在此次亞洲金融危機中，著名的長期資本管理公司，這家來自學術象牙塔的怪才充斥、主要運用量化投資技術的對沖基金，曾經在市場上呼風喚雨、無往不利，但偏偏遭遇俄羅斯國債違約這一小概率事件，陷入破產之境，迫使美聯儲集華爾街諸多投資銀行之力，加以救助。此外，始於2007年的金融危機中，量化投資也未能倖免。
雖然麻煩不斷，但量化投資依然必要且有效。要知道，在本次金融危機發生前，量化基金的表現連續8年超過其他投資方式。當然，挫折也會帶來量化投資技術的更新和完善，比如在模型中設定新的變數，尤其是加入以往並未包含的宏觀經濟參數。時過境遷，2011年，量化基金再次表現優異。雖然量化投資能否就此再度復興仍屬未知，但由本文先前的討論，漫漫歷史長河，此一趨勢已不可逆轉，量化投資依然擁有光明的未來。
德意志銀行的董事總經理、全球量化投資主管羅崟先生在激烈的競爭中脫穎而出，奪得全球最權威的《機構投資者》期刊2011年美國和歐洲量化分析第一名的佳績。在華爾街40餘年排名史上，罕有華人獲此殊榮。《金融時報》慧眼識金，就此專門做了訪談，並囑我就量化投資寫篇評論。我欣然命筆，並藉此祝願量化投資在中國的資本市場上，能夠早日生根。

Ⅳ 量化交易的第一對口專業是什麼

說到量化就應該了解金融行業的本質，金融本身是不創造財富的，它的作用是讓資本高效流通，發揮資本的作用，讓社會生產生活更加豐富高效，但也容易造成了很多資產風險，釀成危機。金融產品的分類也很多，從市場來看商品本身交易的市場我們一般稱為一級市場，比如菜市場。而基於商品的債券進行交易的市場被稱為二級市場，而金融業發展迅速，現在已經有各種金融衍生品交易，可以基於商品的證券進行交易，也可以在這個證券基礎上再證券化，甚至基於某些指標（index）成為了N級市場，比如股指期貨，這時證券的本身價值和其商品的關系就很難直接關聯了。二級證券的價格實際就是對商品價格的一階求導，N級證券價格則是對基於的若干商品的分別N-1階的偏微分方程。

Ⅵ 量化投資

沒有你想的書

我多年來都有關注這方面的書 可是也沒有在國內找到

數量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤；相對於傳統投資方式來說，具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括估值與選股、資產配置與組合優化、訂單生成與交易執行、績效評估和風險管理等，在各個環節都有不同的方法及量化模型：

一、估值與選股

估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。對上市公司的估值包括相對估值法和絕對估值法，相對估值法主要採用乘數方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；絕對估值法主要採用折現的方法，如公司自由現金流模型、股權自由現金流模型和股利折現模型等。相對估值法因簡單易懂，便於計算而被廣泛使用；絕對估值法因基礎數據缺乏及不符合模型要求的全流通假設而一直處於非主流地位。隨著全流通時代的到來和國內證券市場的快速發展，絕對估值法正逐漸受到重視。

選股：在當前品種繁多的資本市場中，從浩瀚復雜的數據背後選出適合自己投資風格的股票變得越加困難。在基本面研究的基礎上結合量化分析的手段就可以構建數量化選股策略，主流的選股方法如下：

資產配置方法與模型
資產配置類別 資產配置層次 資產配置方法 資產配置模型
戰略資產配置 全球資產配置 大類資產配置 行業風格配置 收益測度 風險測度 估計方法 馬克維茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 約束模型 Black-Litterman 模型
戰術資產配置 ( 動態資產配置 ) 周期判斷 風格判斷 時機判斷 行業輪動策略 風格輪動策略 Alpha 策略 投資組合保險策略

基本面選股：通過對上市公司財務指標的分析，找出影響股價的重要因子，如：與收益指標相關的盈利能力、與現金流指標相關的獲現能力、與負債率指標相關的償債能力、與凈資產指標相關的成長能力、與周轉率指標相關的資產管理能力等。然後通過建立股價與因子之間的關系模型得出對股票收益的預測。股價與因子的關系模型分為結構模型和統計模型兩類：結構模型給出股票的收益和因子之間的直觀表達，實用性較強，包括價值型(本傑明·格雷厄姆—防禦價值型、查爾斯·布蘭迪—價值型等)、成長型(德伍·切斯—大型成長動能、葛廉·畢克斯達夫—中大型成長股等)、價值成長型(沃倫·巴菲特—優質企業選擇法、彼得·林奇—GARP價值成長法等)三種選股方法；統計模型是用統計方法提取出近似線性無關的因子建立模型，這種建模方法因不需先驗知識且可以檢驗模型的有效性，被眾多經濟學家推崇，包括主成分法、極大似然法等。

多因素選股：通過尋找引起股價共同變動的因素，建立收益與聯動因素間線性相關關系的多因素模型。影響股價的共同因素包括宏觀因子、市場因子和統計因子(通過統計方法得到)三大類，通過逐步回歸和分層回歸的方法對三類因素進行選取，然後通過主成分分析選出解釋度較高的某幾個指標來反映原有的大部分信息。多因素模型對因子的選擇有很高的要求，因子的選擇可依賴統計方法、投資經驗或二者的結合，所選的因子要有統計意義上或市場意義上的顯著性，一般可從動量、波動性、成長性、規模、價值、活躍性及收益性等方面選擇指標來解釋股票的收益率。

動量、反向選股：動量選股策略是指分析股票在過去相對短期的表現，事先對股票收益和交易量設定條件，當條件滿足時買進或賣出股票的投資策略，該投資策略基於投資者對股票中期的反應不足和保守心理，在投資行為上表現為購買過去幾個月表現好的股票而賣出過去幾個月表現差的股票。反向選股策略則基於投資者的錨定和過度自信的心理特徵，認為投資者會對上市公司的業績狀況做出持續過度反應，形成對業績差的公司業績過分低估和業績的好公司業績過分高估的現象，這為投資者利用反向投資策略提供了套利機會，在投資行為上表現為買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票。反向選股策略是行為金融學理論發展至今最為成熟，也是最受關注的策略之一。

二、資產配置

資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。資產配置一般包括兩大類別、三大層次，兩大類別為戰略資產配置和戰術/動態資產配置，三大層次為全球資產配置、大類資產配置和行業風格配置。資產配置的主要方法及模型如下：

戰略資產配置針對當前市場條件，在較長的時間周期內控制投資風險，使得長期風險調整後收益最大化。戰術資產配置通常在相對較短的時間周期內，針對某種具體的市場狀態制定最優配置策略，利用市場短期波動機會獲取超額收益。因此，戰術資產配置是在長期戰略配置的過程中針對市場變化制定的短期配置策略，二者相互補充。戰略資產配置為未來較長時間內的投資活動建立業務基準，戰術資產配置通過主動把握投資機會適當偏離戰略資產配置基準，獲取超額收益。

三、股價預測

股價的可預測性與有效市場假說密切相關。如果有效市場假說成立，股價就反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股價的預測就毫無意義，而我國的股市遠未達到有效市場階段，因此股價時間序列不是序列無關，而是序列相關的，即歷史數據對股價的形成起作用，因此可以通過對歷史信息的分析來預測股價。

主流的股價預測模型有灰色預測模型、神經網路預測模型和支持向量機預測模型(SVM)。灰色預測模型對股價的短期變化有很強的預測能力，近年發展起來的灰色預測模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陳代謝模型和灰色馬爾可夫模型。人工神經網路模型具有巨量並行性、存儲分布性、結構可變性、高度非線性和自組織性等特點，且可以逼近任何連續函數，目前在金融分析和預測方面已有廣泛的應用，效果較好。支持向量機模型在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中有許多優勢，且結構簡單，具有全局優化性和較好的泛化能力，比神經網路有更好的擬合度。

四、績效評估

作為集合投資、風險分散、專業化管理、變現性強等特點的投資產品，基金的業績雖然受到投資者的關注，但要對基金有一個全面的評價，則需要考量基金業績變動背後的形成原因、基金回報的來源等因素，績效評估能夠在這方面提供較好的視角與方法，風險調整收益、擇時/股能力、業績歸因分析、業績持續性及Fama的業績分解等指標和方法可從不同的角度對基金的績效進行評估。

績效評估模型 / 指標

績效評估准則
擇時 / 股能力
業績歸因分析
風險調整收益
業績持續性
Fama 業績分解

模型 / 指標
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
資產配置收益

證券選擇收益

行業選擇收益

行業內個股選擇收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
雙向表分析

時間序列相關性
總風險收益

系統風險收益

分散化投資收益

五、基於行為金融學的投資策略

上世紀50～70年代，隨著馬科維茨組合理論、CAPM模型、MM定理及有效市場假說的提出，現代金融經濟學建立了一套成熟的理論體系，並且在學術界占據了主導地位，也被國際投資機構廣泛應用和推廣，但以上傳統經濟學的理論基石是理性人假設，在理性人假設下，市場是有效率的，但進入80年代以後，關於股票市場的一系列研究和實證發現了與理性人假設不符合的異常現象，如：日歷效應、股權溢價之謎、期權微笑、封閉式基金折溢價之謎、小盤股效應等。面對這些金融市場的異常現象，諸多研究學者從傳統金融理論的基本假設入手，放鬆關於投資者是完全理性的嚴格假設，吸收心理學的研究成果，研究股市投資者行為、價格形成機制與價格表現特徵，取得了一系列有影響的研究成果，形成了具有重要影響力的學術流派－行為金融學。

行為金融學是對傳統金融學理論的革命，也是對傳統投資實踐的挑戰。隨著行為金融理論的發展，理論界和投資界對行為金融理論和相關投資策略作了廣泛的宣傳和應用，好買認為，無論機構投資者還是個人投資者，了解行為金融學的指導意義在於：可以採取針對非理性市場行為的投資策略來實現投資目標。在大多數投資者認識到自己的錯誤以前，投資那些定價錯誤的股票，並在股價正確定位之後獲利。目前國際金融市場中比較常見且相對成熟的行為金融投資策略包括動量投資策略、反向投資策略、小盤股策略和時間分散化策略等。

六、程序化交易與演算法交易策略

根據NYSE的定義，程序化交易指任何含有15隻股票以上或單值為一百萬美元以上的交易。程序化交易強調訂單是如何生成的，即通過某種策略生成交易指令，以便實現某個特定的投資目標。程序化交易主要是大機構的工具，它們同時買進或賣出整個股票組合，而買進和賣出程序可以用來實現不同的目標，目前程序化交易策略主要包括數量化程序交易策略、動態對沖策略、指數套利策略、配對交易策略和久期平均策略等。

演算法交易，也稱自動交易、黑盒交易或無人值守交易，是使用計算機來確定訂單最佳的執行路徑、執行時間、執行價格及執行數量的交易方法，主要針對經紀商。演算法交易廣泛應用於對沖基金、企業年金、共同基金以及其他一些大型的機構投資者，他們使用演算法交易對大額訂單進行分拆，尋找最佳路由和最有利的執行價格，以降低市場的沖擊成本、提高執行效率和訂單執行的隱蔽性。任何投資策略都可以使用演算法交易進行訂單的執行，包括做市、場內價差交易、套利及趨勢跟隨交易。演算法交易在交易中的作用主要體現在智能路由、降低沖擊成本、提高執行效率、減少人力成本和增加投資組合收益等方面。主要的演算法包括：交易量加權平均價格演算法(VWAP)、保證成交量加權平均價格演算法(Guaranteed VWAP)、時間加權平均價格演算法(TWAP)、游擊戰演算法(Guerrilla)、狙擊手演算法(Sniper)、模式識別演算法(Pattern Recognition)等。

綜上所述，數量化投資技術貫穿基金的整個投資流程，從估值選股、資產配置到程序化交易與績效評估等。結合量化投資的特點及我國證券市場的現狀，好買認為量化投資技術在國內基金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。

Ⅶ 量化投資 cfa有沒有用

對投資行業薪酬狀況的調查表明，僱主願意為擁有10年或以上工作經驗CFA持證人提供高額獎金。同行業，CFA持證人比非持證人收入高24%。如果不談工作經驗，CFA持證人於非持證人的薪酬差距將更大，CFA持證人的薪資高於非持證人54%。
CFA就業最多的世界著名機構包括：高盛、摩根斯坦利、J.P摩根、花旗、穆迪、德意志銀行、巴克萊銀行、瑞士信貸和瑞銀、普華永道、國內頭牌投行如中金、中信、銀河證券、國泰君安、廣發證券、華泰證券、光大證券、國信證券、中銀國際證券等。2010年新被提升的5大行的高管新秀清一色是CFA持證人，CFA在中國已成為勝任能力的考量標准。
CFA的就業前景--鑒於CFA考試的正規性、專業性和權威性，其資格證書在全球金融領域內受到廣泛的認可，被稱為「第2護照」和「華爾街通行證」成為銀行、投資、證券、保險、咨詢行業的從業通行證。
CFA職業方向包括投行經理，基金經理、財務經理、項目總監、行政總裁、資金分析高管、資金管理總監、審計項目經理、首席執行官、稅務經理、融資經理、總出納、財務總監、財務結算高級經理、投資分析高級經理、財務會計主管、財務結算高級經理證券分析師、財務總監、投資顧問、投資銀行家、交易員等，同樣薪酬也很可觀。美國CFA的年薪40萬美元以上，在香港年薪30萬美元左右。