1、《对冲之王：华尔街量化投资传奇》，《对冲之王》从数学金融的第一个发现者Basillier开始。从更微观的角度来看，随机游走模型是如何诞生的，有效市场理论的原型是如何获得的。
2、经济学原理 曼昆的「经济学原理」作为三大经典入门书籍之一，浅显易了、博大精深、富有人文热情，是学习投资怎么都绕不开的一本书。
3、《复利王》解构巴菲特，福建人民出版社2023年出版，作者林水龙。
交割系统：连接经纪商、使交易自动化、使交易成本最小化。 风险管理：最优资本配置、最优赌注或凯利准则、交易心理学。 我们首先来谈谈如何识别一个交易策略。 策略识别 所有量化交易流程都肇始于一个初期研究。
顺势交易，即在上涨的趋势中买入，在下跌的趋势中卖出。进行合理的仓位管理，即采取漏斗型仓位管理法、矩形仓位管理法、金字塔形仓位管理法等，好应对个股后期的风险。
接触量化交易大概有半年的时间，顺序大概是这样： 学习了量化的分析理念，主要用于期现基差套利。 学了Python，自己尝试着写了一套选股系统，主要是数据处理和一些策略，表现一般。
最后，在量化交易中，需要不断学习、总结和优化策略。一方面，需要不断更新数据和算法模型，根据市场的变化作出适当的调整；另一方面，还需进行实盘操作，根据实际情况修缮交易策略，不断优化交易效果。
我们从几个问题的角度说明对学习量化投资的建议： 你学习量化投资需要掌握哪些技能？作为一个金融类行业，金融市场的知识储备自然是必须的。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。
具备专业知识和技能：量化开发工程师通常具备数学、统计学、计算机科学等专业知识，他们能够理解和运用各种数学模型、算法和计算方法，将这些技术应用到金融领域中，开发和优化量化交易系统和工具。
基于Python的数据分析等内容。考过了量化金融分析师CQF的人一般就业职位为量化交易员、量化分析师/研究员、量化工程师、基金经理等。目前我国量化金融提供的岗位主要有证券公司、私募基金、期货公司、网络公司等。
华尔街学堂 python金融实务从入门到精通。最近，越来越多的研究员、基金经理甚至财务会计领域的朋友，向小编咨询：金融人需要学Python么？事实上在现在，这已经不是一个问题了。
大模型算法专家需要具备强大的数学和编程技能，以及深厚的机器学习和深度学习知识。通常在大科技公司和研究机构工作，为各种应用场景开发高效、可扩展的算法。
1、做量化需要学的专业有金融学、统计学、计算机科学与技术。金融学是量化投资的基础，它涵盖了金融市场的各个方面，包括股票、债券、期货、期权、外汇等。
2、因此，在你申请量化基金交易职位前，务必要进行大量的基础调研，至少应当具有统计学和计量经济学的广泛背景，以及使用MultiCharts、MATLAB、Python或者R程序语言实现的丰富经验。
3、首先，对于这个行业要有所了解，当然必备的K线知识是绝对不能少的里面的内容能很形象的讲述K线形态的特性，在不同的市场情况以及技术面基本面情况下，K线的基本形态以及组合形态都能给与不同程度提示。
4、数学和统计学 数学和统计学是量化分析的基础。在数学方面，将学习概率论和数理统计的理论和应用，掌握概率分布、随机变量、假设检验、参数估计等基本概念和方法。还会学习线性代数，这对于量化模型的建立和数据处理非常重要。
5、开门见山，下面推荐10本投资入门的经典书籍，总有一本适合你。经济学原理 曼昆的「经济学原理」作为三大经典入门书籍之一，浅显易了、博大精深、富有人文热情，是学习投资怎么都绕不开的一本书。
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