保险量化投资

Ⅰ 保险专业怎么样还有，我看相关课程我好像不太愿意学，转统计学金融统计行吗这个专业怎么样

关键是要看你喜欢什么，将来什么打算，
建议：
1.继续念统计学，有偏数理统计的硕士、也有偏应用统计的硕士，换专业成本最低，而且就业也不差，例如如果想从事金融行业的话，其实现在做量化投资的都会招不少统计学出身的人，而且对于硕士学的是否是金融学其实要求也不高，你完全可以考个CFA，CPA或者学一些金融统计课程了解。数理统计硕士出来还可以去药厂或者一些定量的咨询公司。
2.转金融工程、数量经济学、计量经济学等一些统计学与金融学的交叉学科。其实金融工程里用的统计学其实不是很多，数学主要以概率论和随机过程为主，但鉴于国内衍生品市场的发展现状，其实这类金融工程的课程也会涉及许多数量化分析的内容，将来出来从事的工作很多也会和统计学相关。例如数量化选股、统计套利等。
3.转市场营销、心理学等行为科学的学科。市场营销，特别是结合了心理学、行为学等学科的消费者行为学研究这块，用到大量的统计学模型，而且这个领域这些年发展的很快，这个专业的学习个人觉得会非常有趣。但我不清楚目前国内的市场营销系定量研究的水平如何。
提醒，跨专业考研有难度啊！

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Ⅱ 量化投资的量化投资

开设学校：对外经济贸易大学
开设学院：统计学院
所属学科：金融学
课程名称：资产管理与量化投资方向
配备最强师资组合
对外经济贸易大学在职研究生享受与统招研究生一模一样的师资，均为硕导、博导。对外经济贸易大学校长施建军、统计学院副院长刘立新教授在该领域内享有很高声誉，均参与在职研究生授课。
课程特有国际性、前沿性、实践性
对外经贸大学自身国际化、前沿化特征显著，金融专业一直是对外经贸大学的优势学科，所设课程同样与国际金融市场接轨密切，如量化投资、统计套利、高频交易等。
课程将资产管理和量化投资技术紧密结合
课程讲授金融各行业资产管理业务的发展模式及运用，尤其是运用量化投资技术和程序交易进行资产管理：套利策略设计、投资方案实施、风险分析、市场预测等，旨在培养复合型的金融高级人才。
定期为在职研究生开展主题讲座论坛
邀请政府和业内知名专家举办系列关于经济金融政策分析、金融监管、金融市场投资、风险管理等方面专题讲座。如：贵金属市场投资、微量网量化投资、风险投资、投资银行、对冲基金、等专题。 伴随着金融全球化的进程，以及我国金融市场的发展创新，利用多市场、多品种、多策略的综合投资和管理将成为未来资产管理、财富管理、风险管理、结构化产品设计的重要发展模式，尤其是运用量化投资技术和程序交易进行套利策略设计、投资方案实施、风险分析、市场预测等。
为适应政府、各类金融机构（银行业、证券业、保险业、期货业、信托业等）以及各类企事业单位对资产管理和投资分析人才迅速增长的需求，提高从事资产管理、金融市场投资、财富管理和养老金策划、社会保障等领域在职人员的专业理论水平，尤其是运用量化投资方法进行资产管理，对外经贸大学特开设金融学专业资产管理与量化投资方向在职研究生课程，旨在培养复合型专业化人才。 资产管理已经成为我国金融市场的发展创新的重要领域，许多金融机构纷纷成立专门的资产管理公司以满足社会发展的需求，而资产管理不仅需要对于各类型资产的了解、应用，更重要的是基于经济金融的生态环境的变化进行综合的、动态的资产管理。
学员通过资产管理与量化投资方向的专业学习，不仅可以掌握运用金融产品及投资理论进行资产管理的方法和技术，而且可以通过不同金融市场的实务操作、案例分析、专题讲座了解现代资产管理的应用，掌握运用量化技术进行投资、融资、资产负债管理、财富管理的手段，为从事资产管理领域的工作提供必要的准备。 1、随着国际国内金融市场的发展，现阶段资产管理已经成为我国金融市场发展创新的重要领域；
2、加大资产管理业务是金融行业扩大资产规模，增加收益的最好选择；
3、资产管理是企业追求长期稳定收益的必然选择；
4、资产管理是普通投资人（家庭、个人投资理财）最受益的选择方式；
5、资产管理是规范金融市场的有效途径，极大的降低市场的波动率；
6、资产管理业务是金融从业人员的激励和动力，促使金融从业人员优胜劣汰，优化金融团队；
7、政府支持、政策支撑：资产管理为社会、金融业、企业、个体等均带来巨大收益，自2012年开始政府大力支持，对其放宽政策，目的就是将此项业务坚定不移的开展下去。
报名条件：
1、从事社会工作三年以上的大专学历者；
2、大学本科毕业三年，并获得学士学位，可申请金融学专业经济学硕士学位。 按照对外经贸大学金融学专业硕士研究生培养方案，根据资产管理与量化投资方向的具体情况实施课堂教学。
学位课程：
微观经济学 宏观经济学 财政学
国际经济学货币银行学 社会主义经济理论
资产管理模块：
投资组合与基金管理 固定收益与信托产品投资
保险规划与财税规划 衍生产品与另类投资
量化投资模块：
金融工程与量化投资 技术分析与高频交易
金融统计与计量 统计套利与程序交易
金融市场、财务策划模块：
金融市场实务 理财规划实务
金融风险管理 财务报表分析 1、申请学位按照对外经济贸易大学研究生部学位办公室关于以研究生毕业同等学力申请硕士学位的规定办理。所交学费不包括进入论文阶段后的费用。
2、报名参加研究生课程进修班学习的人员，可在报名时提出以研究生毕业同等学力申请硕士学位。
3、国家统一组织的英语和经济学学科综合水平考试，由我院协助学员到研究生部办理手续，费用按规定由学员交纳。
4、我院将为学员安排教师进行学位论文的指导。

Ⅲ ▲量化投资有这个在职研究生吗

这个了解也不多http://www.onjobe.com/，对外经济贸易大学是唯一一所开设资产管理与量化投资在职人员高级课程研修班的高校，学校紧随国际金融形势和市场发展，目的是为政府、各类金融机构（银行业、证券业、保险业、期货业、信托业等）以及各类企事业单位培养通晓资产管理和投资分析的复合型专业化人才。
课程特有国际性、前沿性、实践性
对外经贸大学自身国际化、前沿化特征显著，金融专业一直是对外经贸大学的优势学科，所设课程同样与国际金融市场接轨密切，如量化投资、统计套利、高频交易等。其他信息-点击，链@接

Ⅳ 量化投资的前景

随着20世纪80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增，华尔街已别无选择，不用这些模型，不使用电脑运算这些公式，他们便会陷于困境，自招风险。1997~1998年亚洲金融危机，市场暴跌，量化投资的算法交易也起到了同样的坏作用。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。
稍微接触到资本市场的人，大都听说过基本面投资和价值投资，而对于这方面的天才人物“股神”巴菲特，更是几乎家喻户晓，妇孺皆知。他以企业财务报表的分析见长，擅长挖掘企业的内在价值，一旦买入便长期持有，持续获得稳定高额收益，为股东创造了丰厚利润，无人能及。
相比之下，与价值投资同等重要的量化投资——即借助数学、物理学、几何学、心理学甚至仿生学的知识，通过建立模型，进行估值、择时及选股，则没有那么幸运——在大多数人眼里，量化投资是一个神秘的领域，深不可测，玄奥无比，令人望而却步。世人皆知巴菲特，而对于号称最能赚钱的基金经理人、在20年的时间里创造了年均净回报率高达35%惊人传奇的量化投资大师西蒙斯，却只能成为少数人的专属。
量化投资看似神秘，但并不古老。它从70年代开始逐渐兴起，90年代才大行其道。之所以如此，是因为量化投资有其诞生的特定土壤，需要一系列的条件方能破土而出，这些条件其实相当苛刻。
很难想象，量化投资技术并非发端于华尔街，而是肇始于学术象牙塔里的少数“怪才”，他们长期不被正统的经济学所接受，甚至遭到排斥，因此处境艰难。1952年3月发表“投资组合选择”论文、提出现代财务和投资理论最著名洞见的马克维茨，以该理论参加博士答辩，竟然战战兢兢差点未获通过。1990年10月，这些人中有三位获得诺贝尔经济学奖，当时局外人很少有人清楚为什么他们能够得此殊荣；而三人中的其中一位则将他们的获奖比作“芝加哥业余球队赢得了世界杯”。
但是，没有来自象牙塔的现代金融理论，便没有量化投资的兴起。马克维茨的投资组合理论，提出了风险报酬和效率边界概念，并据此建立了模型，成为奠基之作。托宾随后提出了分离理论，但仍需要利用马克维茨的系统执行高难度的运算。
夏普1963年1月提出了“投资组合的简化模型”，一般称为“单一指数模型”。马克维茨模型费时33分钟的计算，简化模型只用30秒，并因节省了电脑内存，可以处理相对前者8倍以上的标的证券。1964年，夏普又发展出资本资产定价模型(CAPM)，这是他最重要的突破，不仅可以作为预测风险和预期回报的工具，还可以衡量投资组合的绩效，以及衍生出在指数型基金、企业财务和企业投资、市场行为和资产评价等多领域的应用和理论创新。
1976年，罗斯在CAPM的基础上，提出“套利定价理论”(APT)，提供一个方法评估影响股价变化的多种经济因素。布莱克和斯克尔斯提出了“期权定价理论”。莫顿则发明了“跨期的资本资产定价模型”。
有趣的是，不少人最初并非经济学家，如巴契里耶和布莱克原先是数学家，夏普则从事医学，奥斯伯恩为天文学家，沃金与坎德尔是统计学家，而特雷诺则是数学家兼物理学家。他们转行都是被金融市场研究所深深吸引，沉迷于其中的无穷魅力。
然而，仅有现代投资（行情 股吧 买卖点）理论的建立，及各类模型的完善与推陈出新，并不会直接催生出量化投资，它还需要其他几个重要前提条件，比如机构投资者在市场中占据主导，电脑技术足够发达，以及传统华尔街投资家的傲慢被市场击溃转而被迫接受新的投资理念。
量化投资不会出现在个人投资者为主的时代。个人投资者既缺乏闲暇的时间，也普遍无此能力。随着退休基金和共同基金资产的大幅增加，它们成为市场上的主要机构投资者，并委托专业机构进行投资操作。管理大规模资产，需要新的运作方式和金融创新技术，同时专业的投资管理人也有能力和精力专注地研究、运用这些技术。
没有发达的电脑技术，量化投资也将成为无源之水，无米之炊。在电脑革命发生前，根本无法根据上述模型进行运算。1961年，与马克维茨共同获得1990年诺贝尔奖的夏普曾说，当时即使是用IBM最好的商用电脑，解出含有100只证券的问题也需要33分钟。当今，面对数不胜数的证券产品，以及庞大的成交量，缺了先进电脑的运算速度和容量，许多复杂的证券定价甚至不可能完成。
量化投资在不经历市场的崩盘，傲慢投资者的自信未被摧毁之前，不会盛行。比较早的时候，华尔街对学术界把投资管理的艺术，转化成通篇晦涩难懂的数学方程式一直持有敌意。他们认为，投资管理需要天赋、直觉以及独特的驾驭市场的能力，基金经理可以独力打败市场，而无需依靠那些缺乏灵魂、怪异的数学符号和缥缈虚幻的模型。在美国，70年代初期表现最佳的基金经理人从未听过贝塔值，并认为那些拥有数学和电脑背景的学者只是一群骗子。
1973~1974年美国债券市场和股票市场全面崩盘，明星基金经理人烟消云散，财富缩水堪比30年代大萧条。当时，颇有先见的投资顾问兼作家彼得·伯恩斯坦认为，必须采用更好的方法管理投资组合，并创办了《投资组合》杂志，一出刊便获得成功。此后，随着80年代以来各类证券和期权类产品的丰富和交易量的大增.量化投资光彩炫目，但也具有魔鬼般的力量。它时而风光无限，但也常常坠入深渊。
1987年10月大股灾，黑色星期一，当天股市和期货成交量高达令人吃惊的410亿美元，价值瞬间缩水6000亿美元。很多股份直接通过电脑而不是经由交易所交易。一些采用投资组合保险策略的公司，在电脑模式的驱使下，不问价格机械卖出股票。很多交易员清楚这些投资组合会有大单卖出，宁愿走在前面争相出逃，加剧了恐慌。针对整个投资组合而非单个证券，机械式的交易，电脑的自动操作，使得这种量化投资出现助跌之效，大量的空单在瞬间涌出，将市场彻底砸垮。
在此次亚洲金融危机中，著名的长期资本管理公司，这家来自学术象牙塔的怪才充斥、主要运用量化投资技术的对冲基金，曾经在市场上呼风唤雨、无往不利，但偏偏遭遇俄罗斯国债违约这一小概率事件，陷入破产之境，迫使美联储集华尔街诸多投资银行之力，加以救助。此外，始于2007年的金融危机中，量化投资也未能幸免。
虽然麻烦不断，但量化投资依然必要且有效。要知道，在本次金融危机发生前，量化基金的表现连续8年超过其他投资方式。当然，挫折也会带来量化投资技术的更新和完善，比如在模型中设定新的变量，尤其是加入以往并未包含的宏观经济参数。时过境迁，2011年，量化基金再次表现优异。虽然量化投资能否就此再度复兴仍属未知，但由本文先前的讨论，漫漫历史长河，此一趋势已不可逆转，量化投资依然拥有光明的未来。
德意志银行的董事总经理、全球量化投资主管罗崟先生在激烈的竞争中脱颖而出，夺得全球最权威的《机构投资者》期刊2011年美国和欧洲量化分析第一名的佳绩。在华尔街40余年排名史上，罕有华人获此殊荣。《金融时报》慧眼识金，就此专门做了访谈，并嘱我就量化投资写篇评论。我欣然命笔，并借此祝愿量化投资在中国的资本市场上，能够早日生根。

Ⅳ 量化交易的第一对口专业是什么

说到量化就应该了解金融行业的本质，金融本身是不创造财富的，它的作用是让资本高效流通，发挥资本的作用，让社会生产生活更加丰富高效，但也容易造成了很多资产风险，酿成危机。金融产品的分类也很多，从市场来看商品本身交易的市场我们一般称为一级市场，比如菜市场。而基于商品的债券进行交易的市场被称为二级市场，而金融业发展迅速，现在已经有各种金融衍生品交易，可以基于商品的证券进行交易，也可以在这个证券基础上再证券化，甚至基于某些指标（index）成为了N级市场，比如股指期货，这时证券的本身价值和其商品的关系就很难直接关联了。二级证券的价格实际就是对商品价格的一阶求导，N级证券价格则是对基于的若干商品的分别N-1阶的偏微分方程。

Ⅵ 量化投资

没有你想的书

我多年来都有关注这方面的书 可是也没有在国内找到

数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：

一、估值与选股

估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。对上市公司的估值包括相对估值法和绝对估值法，相对估值法主要采用乘数方法，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；绝对估值法主要采用折现的方法，如公司自由现金流模型、股权自由现金流模型和股利折现模型等。相对估值法因简单易懂，便于计算而被广泛使用；绝对估值法因基础数据缺乏及不符合模型要求的全流通假设而一直处于非主流地位。随着全流通时代的到来和国内证券市场的快速发展，绝对估值法正逐渐受到重视。

选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：

资产配置方法与模型
资产配置类别 资产配置层次 资产配置方法 资产配置模型
战略资产配置 全球资产配置 大类资产配置 行业风格配置 收益测度 风险测度 估计方法 马克维茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 约束模型 Black-Litterman 模型
战术资产配置 ( 动态资产配置 ) 周期判断 风格判断 时机判断 行业轮动策略 风格轮动策略 Alpha 策略 投资组合保险策略

基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。然后通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为结构模型和统计模型两类：结构模型给出股票的收益和因子之间的直观表达，实用性较强，包括价值型(本杰明·格雷厄姆—防御价值型、查尔斯·布兰迪—价值型等)、成长型(德伍·切斯—大型成长动能、葛廉·毕克斯达夫—中大型成长股等)、价值成长型(沃伦·巴菲特—优质企业选择法、彼得·林奇—GARP价值成长法等)三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。

多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子(通过统计方法得到)三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。

动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。

二、资产配置

资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：

战略资产配置针对当前市场条件，在较长的时间周期内控制投资风险，使得长期风险调整后收益最大化。战术资产配置通常在相对较短的时间周期内，针对某种具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期波动机会获取超额收益。因此，战术资产配置是在长期战略配置的过程中针对市场变化制定的短期配置策略，二者相互补充。战略资产配置为未来较长时间内的投资活动建立业务基准，战术资产配置通过主动把握投资机会适当偏离战略资产配置基准，获取超额收益。

三、股价预测

股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。

主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。

四、绩效评估

作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。

绩效评估模型 / 指标

绩效评估准则
择时 / 股能力
业绩归因分析
风险调整收益
业绩持续性
Fama 业绩分解

模型 / 指标
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
资产配置收益

证券选择收益

行业选择收益

行业内个股选择收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
双向表分析

时间序列相关性
总风险收益

系统风险收益

分散化投资收益

五、基于行为金融学的投资策略

上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象，如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。

行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。

六、程序化交易与算法交易策略

根据NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。

算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(Pattern Recognition)等。

综上所述，数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，好买认为量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。

Ⅶ 量化投资 cfa有没有用

对投资行业薪酬状况的调查表明，雇主愿意为拥有10年或以上工作经验CFA持证人提供高额奖金。同行业，CFA持证人比非持证人收入高24%。如果不谈工作经验，CFA持证人于非持证人的薪酬差距将更大，CFA持证人的薪资高于非持证人54%。
CFA就业最多的世界著名机构包括：高盛、摩根斯坦利、J.P摩根、花旗、穆迪、德意志银行、巴克莱银行、瑞士信贷和瑞银、普华永道、国内头牌投行如中金、中信、银河证券、国泰君安、广发证券、华泰证券、光大证券、国信证券、中银国际证券等。2010年新被提升的5大行的高管新秀清一色是CFA持证人，CFA在中国已成为胜任能力的考量标准。
CFA的就业前景--鉴于CFA考试的正规性、专业性和权威性，其资格证书在全球金融领域内受到广泛的认可，被称为“第2护照”和“华尔街通行证”成为银行、投资、证券、保险、咨询行业的从业通行证。
CFA职业方向包括投行经理，基金经理、财务经理、项目总监、行政总裁、资金分析高管、资金管理总监、审计项目经理、首席执行官、税务经理、融资经理、总出纳、财务总监、财务结算高级经理、投资分析高级经理、财务会计主管、财务结算高级经理证券分析师、财务总监、投资顾问、投资银行家、交易员等，同样薪酬也很可观。美国CFA的年薪40万美元以上，在香港年薪30万美元左右。