量化投资基础培训
Python量化投资基础教程教学课件第二十四章 风险对冲策略
28. missionList = ContextInfo.set_commission([ContextInfo.open_tax,ContextInf
使用简单线性回归OLS模型来计算对冲比率的有点是简单，但是其智 能求出单一对冲比率，难以体现市场的波动，即不同时期对冲比率是 变化的。
策略程序
在量化策略设计中，难以对信用风险和操作风险进行对冲，这里我们 只考虑市场风险的对冲策略。
构建一个投资组合，使用上证50股指期货对投资组合进行对冲，市 场风险的判断使用CMI加上布林通道进行判断。
order_target_value(i,500000,ContextInfo,ContextInfo.accountid)
52.
ContextInfo.position= 1
53. if ContextInfo.position== 1:
54.
_value.append(ContextInfo.get_net_value(index))
16. ContextInfo.IF_amount = 0 17. #设置期货与现货交易组合对
18. ContextInfo.trade_pair=['IF00.IF', '510310.SH'] 19. ContextInfo.position=0 #初始化持仓状态 20. ContextInfo.open_tax = 0 #开仓税率 21. ContextInfo.close_tax = 0 #平仓税率 22. ContextInfo.open_commission = 0.00005 #开仓佣金费率 23. ContextInfo.close_commission = 0.00005 #平仓佣金费率 24. #平今仓佣金费率
量化投资新手入门基础知识汇总
量化投资新手入门基础知识汇总 量化投资就是利用计算机技术并且采用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程。
价值投资和趋势投资（技术分析）是引领过去一个世纪的投资方法，随着计算机技术的发展，已有的投资方法和计算机技术想融合，产生了量化投资。
relquant雷尔量化投资平台老师讲解量化交易入门学习知识。
一、什么是量化策略？ 什么是策略? 策略，可以实现目标的方案集合；在证券交易中，策略是指当预先设定的事件或信号发生时，就采取相应的交易动作。
什么是量化策略？ 量化策略是指使用计算机作为工具，通过一套固定的逻辑来分析、判断和决策。
量化策略既可以自动执行，也可以人工执行。
二、一个完整的量化策略包含哪些内容？ 一个完整的策略需要包含输入、策略处理逻辑、输出；策略处理逻辑需要考虑选股、择时、仓位管理和止盈止损等因素。
选股 量化选股就是用量化的方法选择确定的投资组合，期望这样的投资组合可以获得超越大盘的投资收益。
常用的选股方法有多因子选股、行业轮动选股、趋势跟踪选股等。
1.多因子选股 多因子选股是最经典的选股方法，该方法采用一系列的因子（比如市盈率、市净率、市销率等）作为选股标准，满足这些因子的股票被买入，不满足的被卖出。
比如巴菲特这样的价值投资者就会买入低PE的股票，在PE回归时卖出股票。
2.风格轮动选股 风格轮动选股是利用市场风格特征进行投资，市场在某个时刻偏好大盘股，某个时刻偏好小盘股，如果发现市场切换偏好的规律，并在风格转换的初期介入，就可能获得较大的收益。
3.行业轮动选股 行业轮动选股是由于经济周期的的原因，有些行业启动后会有其他行业跟随启动，通过发现这些跟随规律，我们可以在前者启动后买入后者获得更高的收益，不同的宏观经济阶段和货币政策下，都可能产生不同特征的行业轮动特点。
4.资金流选股 资金流选股是利用资金的流向来判断股票走势。
巴菲特说过，股市短期是投票机，长期看一定是称重机。
Python量化投资基础教程教学课件第十六章 股指期货期现套利策略
基本信息获取模块
查询期货和现货品种k线收盘价格序列
可利用ContextInfo.get_market_data（）分开查询每个品种的价格
1. IF_closes = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code=code0,\ period = Cont
# 获取ETF的收盘价时间序列
也可作为品种组合一次获取该组合一段时间的数据，有利于提高速度和价格时间对应。
1. closes=ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code=ContextInfo.trade_pair, per
iod = ContextInfo.period, count=32)
[ (−)(−) − T ， (−)(−) + T ]
当股指期货实际价格′ > (−)(−) + T ,进行正向套利，即做多现货，做空期货;当
股指期货实际价格′ < (−)(−) − T ,进行反向套利，即做空现货，做多期货。
# 获取两个品种的收盘价时间序列
2. IF_closes = closes[ContextInfo.trade_pair[0]]['close’]
#股指期货IF00收盘价
3. ETF_closes = closes[ContextInfo.trade_pair[1]]['close']
#现货ETF收盘价
量化冯老师课件(一)
量化冯老师课件(一)量化冯老师课件教学内容1.量化投资基础概念2.量化投资策略的分类3.量化投资模型构建方法4.量化投资的风险管理教学准备•PPT课件•教学笔记•讲义/教材•计算机及相关软件教学目标•理解量化投资的基本概念和原理•掌握量化投资策略的分类和应用•了解量化投资模型的构建方法与实践•能够运用风险管理技巧进行量化投资设计说明•采用理论结合实例的方式讲解，增强学生对概念和方法的理解和应用能力•引导学生进行小组讨论，促进学生之间的合作和思维碰撞•布置作业和实践任务，加深学生对量化投资的应用和实践理解教学过程1.导入–引入量化投资的背景和意义，激发学生学习的兴趣–提出学习目标和预期效果2.知识讲解–介绍量化投资的基本概念和原理–分类和讲解不同类型的量化投资策略–解释量化投资模型的构建过程和方法–强调风险管理在量化投资中的重要性3.实例分析–选取实际投资案例，进行量化投资策略分析和模型构建展示–鼓励学生参与讨论，对案例进行思考和分析4.小组讨论–将学生分成小组，讨论不同的量化投资策略和模型构建方法–汇报小组讨论结果，促进不同思维方式的碰撞和交流5.案例分析–提供更多实际案例，要求学生运用所学知识进行量化投资策略和模型构建分析6.作业布置–布置与课堂内容相关的作业，要求学生对所学知识进行总结和应用7.课堂总结–总结课堂重点内容和学生的学习成果–引导学生思考和总结知识的关键点和难点课后反思•教学过程中，学生的参与度和思维深度如何？•课堂教学组织是否合理，设计的讲解和实例是否能够强化学生的理解？•学生对于量化投资的概念和方法的理解程度如何？•后续是否需要进行更多实践和案例分析，加深学生的应用能力和实践能力？课后反思（续）•是否需要对整个课程进行评估和调整，以提高教学效果？•学生对于风险管理的认识和应用能力如何？•是否需要引入更多实际案例和资料，丰富教学内容和引发学生的思考？•学生的学习反馈和课后问答有哪些亮点和问题？是否需要进一步优化和改进？•是否需要设立课外学习群，鼓励学生分享和讨论更多的量化投资资源和经验？总结•需要对教学准备做好充分的前期工作，包括准备案例、PPT和教材等。
量化投资基础入门(一)
量化投资基础入门（一）讲起量化投资，就不得不提华尔街的传奇人物——詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。
这位慧眼独具的投资巨擘，有着一份足以支撑其赫赫名声的光鲜履历：20岁时获得学士学位;23岁时在加州大学伯克利分校博士毕业;24岁时成为哈佛大学数学系最年轻的教授;37岁时与中国数学家陈省身联合发表了著名论文《典型群和几何不变式》，并开创了著名的陈—西蒙斯理论;40岁时运用基本面分析法设立了自己的私人投资基金;43岁时与普林斯顿大学数学家勒费尔(Henry Laufer)重新开发了交易策略并由此从基本面分析转向数量分析;45岁时正式成立了文艺复兴科技公司，最终笑傲江湖，成为勇执牛耳的投资霸主。
这段看似青云直上的成名之路，再次为世人印证了一个道理——当代的技术创新，其实大多源自跨越学科的资源整合，而非从无到有的发明创造。
具体说来，即使睿智如西蒙斯，在最初之时，他也没有直接想到运用量化方法投资，而是和众多投资者一样着眼于外汇市场，但野心勃勃的西蒙斯并不甘于只是简单因循传统的投资策略。
随着经验的不断累积，他开始思考，为何不运用他最为熟悉的数学方法来搭建投资模型，从而能够科学精准地预测货币市场的走势变动?这一大胆的跨学科尝试，最终彻底改变了他的人生走向。
通过将数学理论巧妙融合到投资的实战之中，西蒙斯从一个天资卓越的数学家摇身一变，成为了投资界中首屈一指的“模型先生”。
由其运作的大奖章基金(Medallion)在1989-2009的二十年间，平均年收益率为35%，若算上44%的收益提成，则该基金实际的年化收益率可高达60%，比同期标普500指数年均回报率高出20多个百分点，即使相较金融大鳄索罗斯和股神巴菲特的操盘表现，也要遥遥领先十几个百分点。
最为难能可贵的是，纵然是在次贷危机全面爆发的2008年，该基金的投资回报率仍可稳稳保持在80%左右的惊人水准。
西蒙斯通过将数学模型和投资策略相结合，逐步走上神坛，开创了由他扛旗的量化时代，他的骤富神话更让世人对于量化投资有了最为直观而浅显的认识：这能赚钱，而且能赚很多钱。
Python量化投资基础教程教学课件第二十章 算法交易
（2）滑点：就是投资者下单的价格和真实成交之后的价格存 在差距，这种差距就和上述提到的交易成本有着密不可分的关 系
市价单产生滑点：一般下市价单的时候会比较明显，市价单造 成滑点的主要原因是网络延迟，下单时刻的报价，和下单指令 真实到达交易所时的报价因存在时间差发生了变化。
限价单产生滑点：限价单的成交机制是标的价格必须达到或超 过设定价格才会在下一个可成交的Tick成交（先出发后成交） 。
目标：使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳的下单时间 、下单数量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。
交易成本最小化，如降低市场冲击成本。 执行效率最大化。 成交均价最贴近目标价格。 执行效率最大化。 隐藏下单意图。 其他非技术性原因。包括节约人力成本、提高下单效率，确保指令
摩根大通的冲击成本模型
在摩根大通的冲击成本模型中， 为永久性冲击成本。 为暂时性冲击成本。上式表明，冲击成本与方差，相关交易数量和交易速率成正比。
德银的冲击成本模型
根据德银的冲击成本模型，总体冲击成本与相关交易数量、波动率、交易速率和买卖价差呈正性相 关关系。德银的冲击成本模型包含了瞬间冲击成本、暂时性冲击成本和永久性冲击成本。其中
02 算法交易目标 03 冲击成本模型 04 算法交易经典模型
算法交易是相对于普通交易而言的另一种执行订单交易的 方法，相比于手动订单执行，算法交易能够有效减少冲击 成本、自动监控交易机会、隐藏交易意图、避免人的非理 性因素对交易造成的干扰等。同时通过算法交易还可以寻 求最佳的成交执行路径，以获取最大收益。基于算法交易 的思想，又可以将其划分为被动型、主动性和综合性算法 交易。本章以在国际市场上使用最多的被动型算法交易中 的时间加权平均价格（TWAP）、成交量加权平均价格 （VWAP）为例详细介绍具体的交易实施策略
Python量化投资基础教程教学课件第十二章 网格交易策略
67. for obj in resultlist:
68.
holdinglist[obj.m_strInstrumentID+"."+obj.m_strExchangeID]=obj.m_nVolume/100
69.
#返回{code.market:持仓手数}
70. return holdinglist
02 网格交易策略 03 网格交易策略的操作方法 04 本章小结
策略概述
股价下跌过程中分批买入，上涨时分批卖出，从而捕捉股价上下 波动带来的价差，在震荡行情中不断获取利润。
在入场价格上设定目标价格，只要价格触及这些价格，系统就会 自动买卖一定数量标的产品。
策略优势：
越是盘整类型的波动，表现越优秀。 网格交易技术的基准价跟随趋势变动。 具有较强开放性，可融合其他有效的分析法。
策略案例：
股价下跌0.1元，则买入5000股，上涨0.1元则卖出5000股。 如果简单持有，却不进行买卖，则资金被占用不增值。 网格交易技术在期货市场运用时，单边行情可能会出现爆仓
而不能等到价格的折返，具有较大风险。
网格交易的关键参数：
基准价:
基准价可自行确定，可以是股票建仓时的价格，也可以是当前最新或其 他。
未完成委托：
盘中并非每笔委托都能成功，对于未完成的委托，后续需要进行补仓交易。
资金管理：
一是总体仓位的资金投入占所有资金的比例，建议不超过90% 二是单一标的资金投入占总体仓位的比例，建议不超过15%。
30. holdings=get_holdings(ContextInfo.accountid,'STOCK')
31. totalvalue=get_totalvalue(ContextInfo.accountid,'STOCK')
国泰安量化投资终端Quantrader培训
图表元素设置
合理设置图表的标题、坐 标轴标签、图例等元素， 提高图表的可读性。
交互式图表制作
利用Python等编程语言实 现交互式图表制作，增强 数据展示效果。
04 量化模型构建与 优化
量化模型构建方法
基于统计学的模型构建
01
运用回归分析、时间序列分析等方法，挖掘历史数据中的统计
规律，构建预测模型。
量化投资发展
随着计算机技术和大数据技术的不断发展，量化投资在近年来得到了迅速的发 展。越来越多的投资者和机构开始采用量化投资策略，并取得了显著的成果。
量化投资策略类型
统计套利策略
利用统计方法分析历史数据，寻 找资产价格之间的异常波动，通 过构建投资组合获取低风险收益。
高频交易策略
利用计算机程序在极短的时间内 对市场进行快速交易，捕捉微小 价格波动中的盈利机会。
机器学习模型构建
02
应用神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习算法，训练
模型并预测未来市场走势。
基于规则的模型构建
03
根据特定的交易规则和逻辑，编写算法程序实现自动化交易。
模型评估与回测技巧
模型评估指标
使用准确率、召回率、F1分数等 指标，全面评估模型的预测性能。
交叉验证
运用交叉验证方法，评估模型的稳 定性和泛化能力，避免过拟合现象。
国内量化投资市场尚处于初级阶段，投资者教育和市场规范有待加强。
国外量化投资现状
国外量化投资市场相对成熟，拥有完善的法律法规和监管体系。许多知名的投资机构和 对冲基金都采用量化投资策略，并取得了显著的业绩。同时，国外金融市场历史悠久， 数据丰富，为量化投资提供了良好的研究基础和市场环境。然而，随着市场竞争的加剧
Python量化投资基础教程教学课件第三章 量化投资策略基础
作为一个完整的量化投资 策略系统，它应该由右图 这些基本功能模块综合构 成。
变量定义模块是量化投资程序的基础模块。
变量定义包括外部参数（常量）和内部变量两类。
一个完整的量化投资策略系统，必须包括以上5个方面的功能模 块。
变量的定义和数据的处理是基础，交易决策和执行和核心，风 险控制是关键。
这些功能相互制约而又相互依赖，构成一个完整的交易策略系 统，这些功能对于一个成功的交易策略系统时缺一不可的。
01 量化投资策略系统的构成 02 量化投资交易平台（国信iQuant） 03 量化投资的标的与数据 04 量化投资策略的开发 05 量化投资策略的优化
个程序中所使用的参数和变量都必须在该模块中进行定义。没有 定义的任何参数和变量将无法在程序中调用。每一种计算机语言 有不同的变量定义方式、格式和命令的规定。
在IQUANT策略交易终端里则是在INIT(CONTEXTINFO)里定义 全局变量，在HANDLE(BAR)中定义该次循环的变量。INIT和 HANDLEBAR中都可以自行定义外部变量，或者使用终端内函数 定义内部变量。
量化投资交易策略需要在量化交易平台上进行开发、测试、优化 和运行。
我们以国信IQUANT为例对量化交易平台的功能进行介绍：
国信IQUANT为量化投资者提供一站式的投资研究和交易服务，包含行 情显示、策略编写、回测、模拟交易和实盘交易等功能。
国信IQUANT中的“投资研究”“策略开发”以及“策略交易”模块提 供了策略开发交易想法形成、可行性分析和策略代码实现等各阶段所需 的功。
我们通过指标筛选出的股票 可选中它们，单击鼠标右键， 即可将其加入自选股。按住 CTRL和SHIFT键均可一次选 中多只股票。
量化投资技术培训课件
量化投资技术培训课件量化投资技术培训课件随着科技的不断发展和金融市场的日益复杂化，量化投资技术在投资界的应用越来越广泛。
量化投资是通过数学模型和计算机算法来进行投资决策的一种方法，旨在提高投资效率和风险管理能力。
为了满足市场需求，越来越多的机构和个人开始关注并学习量化投资技术。
因此，量化投资技术培训课件成为了一个热门话题。
一、量化投资技术的基础知识在进行量化投资技术培训之前，首先需要了解量化投资的基础知识。
这包括金融市场的基本概念、投资组合理论、风险管理等。
此外，还需要了解计量经济学、统计学和数学等相关学科的基本原理和方法。
只有掌握了这些基础知识，才能更好地理解和应用量化投资技术。
二、量化投资技术的核心模型量化投资技术的核心是建立和应用数学模型和计算机算法来进行投资决策。
这些模型和算法可以分为多种类型，如时间序列分析、回归分析、机器学习等。
在量化投资技术培训课件中，应该详细介绍各种模型和算法的原理、应用场景和优缺点。
学员可以通过学习这些模型和算法，了解如何利用历史数据和市场信息来预测未来的市场走势，并制定相应的投资策略。
三、量化投资技术的数据处理与分析在进行量化投资之前，需要对大量的数据进行处理和分析。
这包括数据清洗、数据预处理、特征提取等。
在量化投资技术培训课件中，应该介绍如何使用编程语言和数据处理工具来进行数据处理和分析。
例如，Python是一种常用的编程语言，可以通过其强大的数据分析库（如Pandas、NumPy等）来进行数据处理和分析。
此外，还可以介绍一些常用的数据处理和分析方法，如时间序列分析、因子分析等。
四、量化投资技术的回测与验证在进行量化投资策略的实际应用之前，需要进行回测和验证。
回测是指通过历史数据来模拟和评估投资策略的表现。
在量化投资技术培训课件中，应该介绍如何进行回测和验证，并讨论回测的局限性和风险。
此外，还可以介绍一些常用的评价指标，如夏普比率、最大回撤等，用于评估和比较不同的投资策略。
Python量化投资基础教程教学课件第二十三章 仓位管理策略
13. h=ContextInfo.get_history_data(41,'1d','close')
14. holdings=get_holdings(ContextInfo.accID,'STOCK')
15. totalvalue=get_totalvalue(ContextInfo.accID,'STOCK')
13.def handlebar(ContextInfo):
14. ContextInfo.t+=1
15. if ContextInfo.t%ContextInfo.tc==0: #每10天进行一次调仓
16.
index=ContextInfo.barpos
17.
h=ContextInfo.get_history_data(41,'1d','close')
22.
ma40=np.mean(h[stk][-ContextInfo.long-1:-1])
策略思想：
策略每次交易将全部资金投入，平仓时全部仓位退出，下一次再将账户的 全部资金投入，每次交易的金额和数量随账户资金和账户资产价格变动。
基本介绍：
用移动均线发散趋势追踪策略确定交易的时间和方向。 投资商品数量 = 可供投资资金总额 / 单位投资资金需求 可供投资资金总额 = （初始投资 + 累计利润）* 投资比例 单位投资资金需求 = 价格*合约乘数*保证金比例*（1+交易手续费率）
02 满仓交易策略 03 等额加仓策略 04 金字塔加仓策略 05 金字塔补仓策略
满仓交易法:
每次满仓进入，满仓买入，满仓止盈。。
量化投资培训工作计划方案
量化投资培训工作计划方案一、项目背景随着金融市场的发展和技术的进步，量化投资作为一种全新的投资方式受到了越来越多投资者的追捧。
量化投资依靠大数据分析、数学模型和计算机算法，以科学的方法来进行投资决策，能够更好地降低人为情绪对投资决策的影响，提高投资效率和风险控制能力。
因此，对于个人投资者和金融机构来说，掌握量化投资的方法和技巧显得尤为重要。
本文将以量化投资培训工作计划方案为主题，对于量化投资的培训内容、培训目标、培训方式、培训评估等方面进行详细介绍，旨在提供一个系统全面的量化投资培训方案，以帮助投资者更好地理解和掌握量化投资的知识和技巧。
二、培训目标1. 了解量化投资的基本概念和理论知识，包括量化投资的来源、发展历程、基本原理等；2. 掌握量化投资的基本方法和技巧，包括量化模型的建立、模型的评估、模型的应用等；3. 提高投资者的量化分析能力和风险控制能力，使其能够更科学地进行投资决策；4. 为投资者提供一个全面系统的量化投资培训，帮助他们更好地理解和掌握量化投资的知识和技巧。
三、培训内容1. 量化投资的基本概念和理论知识（1）量化投资的发展历程和基本原理（2）量化投资的基本模型和方法（3）量化投资的实际应用和发展趋势2. 量化投资的基本方法和技巧（1）量化模型的建立和评估（2）量化模型的应用和优化（3）量化投资策略的构建和实施3. 量化分析和风险控制（1）量化数据分析和风险评估（2）量化投资组合的构建和管理（3）量化交易策略的实施和监控四、培训方式1. 线下面授（1）培训形式：授课讲解、案例分析、讨论交流等（2）培训时间：根据实际情况安排（3）培训地点：统一安排在公司或者教育机构内进行2. 在线教学（1）培训平台：搭建在线培训平台，通过网络进行教学（2）培训形式：视频教学、在线直播、互动问答等（3）培训时间：根据实际情况安排3. 实践操作（1）组织实际案例分析和模拟交易（2）安排学员参加实地观摩和实战操作（3）培训时间：根据实际情况安排五、培训评估1. 培训前评估（1）确定培训对象的基本情况和需求（2）通过问卷调查、面谈等方式了解培训对象的量化投资基础和学习目标2. 培训中评估（1）定期进行学习成绩和学习情况的跟踪评估（2）通过课堂讨论、作业考核等方式了解学员的学习情况和学习效果3. 培训后评估（1）通过考试和项目作品评选等方式进行综合评估（2）收集学员的反馈意见和建议，不断改进培训内容和方式六、预算1. 培训费用（1）教师费用：根据授课时长和教师水平确定（2）培训场地：根据培训地点和场地设施确定（3）培训材料：根据培训内容和学员数量确定（4）其他费用：如食宿、交通、证书等费用2. 资金来源（1）公司专项经费（2）学员培训费用3. 费用预算（1）按照项目安排和培训计划进行费用预算（2）合理控制费用预算，确保培训项目的有效开展七、风险预警1. 人员安全（1）培训过程中要注重人员安全，不得发生人为意外伤害（2）培训场地和设施要符合安全标准，确保学员安全2. 财务风险（1）控制费用预算，防止财务风险的发生（2）及时跟进培训费用的使用情况，确保资金使用安全3. 市场变化（1）密切关注市场变化，灵活调整培训内容和方式（2）确保培训项目能够适应市场需求和发展趋势八、总结通过以上的量化投资培训工作计划方案，我们可以清晰地了解到，量化投资的培训是一个系统全面的工程，需要考虑到培训目标、培训内容、培训方式、培训评估、预算和风险预警等方面。
量化投资培训工作计划范文
量化投资培训工作计划范文一、前言量化投资是指基于数学、统计和计算机技术的投资策略，广泛应用于股票、期货、外汇等金融市场。
随着信息技术的迅速发展，量化投资已经成为金融市场的主流投资方式。
为了提高投资者对量化投资的理解和应用能力，我们制定了以下的培训工作计划。
二、培训目标1. 理解量化投资的基本原理和方法；2. 熟练掌握量化投资的工具和技术；3. 提高投资者对金融市场的分析和预测能力；4. 培养投资者的风险控制和资产配置能力。
三、培训内容1. 量化投资基础知识1.1 量化投资的概念和发展历程；1.2 量化投资的基本原理和方法；1.3 量化投资的适用范围和局限性。
2. 量化投资工具和技术2.1 资产定价模型和评估方法；2.2 技术分析和基本面分析；2.3 量化交易策略与模型构建。
3. 金融市场分析和预测3.1 宏观经济与金融市场的关系；3.2 投资组合理论与实践；3.3 金融市场的走势预测和趋势分析。
4. 风险控制和资产配置4.1 金融风险的概念和分类；4.2 风险管理和资产配置的方法；4.3 量化投资与多元化投资。
四、培训方法1. 课堂教学1.1 理论教学：通过讲授和讨论，让学员了解量化投资的基本原理和方法；1.2 实例分析：通过实际案例，讲解量化投资工具和技术的应用；1.3 互动答疑：鼓励学员提出问题，促进学习和交流。
2. 实践操作2.1 模拟交易：引导学员使用量化投资工具和技术进行模拟交易；2.2 实地考察：组织学员进行金融市场实地考察和实习；2.3 实战演练：通过实际投资案例，让学员实战操作，提高投资技能。
3. 网络资源3.1 在线课程：提供网络课程，方便学员随时随地学习；3.2 专家讲座：邀请行业专家进行网络直播讲座；3.3 论坛交流：建立在线学习平台，促进学员之间的交流和互动。
五、培训考核1. 理论知识考核：通过笔试和/或口试考核学员对基本理论知识的掌握情况；2. 实际操作考核：通过模拟交易和/或实际投资操作，考核学员的实践能力和表现；3. 综合能力考核：综合考核学员在金融市场分析、风险控制和资产配置等方面的综合能力。
量化投资培训工作计划方案
一、项目背景随着金融市场的不断发展，量化投资作为一种新兴的金融投资方式，以其高效、客观、科学的投资策略受到了越来越多投资者的青睐。
为了满足市场需求，提高从业人员的专业素养，本培训计划旨在为广大金融从业者提供一套全面、系统的量化投资培训课程。
二、培训目标1. 培养学员对量化投资的基本认识，使其了解量化投资的基本原理和策略。
2. 提高学员的量化投资技能，使其能够运用所学知识进行实际操作。
3. 帮助学员掌握量化投资相关的软件和工具，提高投资效率。
4. 增强学员的风险意识和风险控制能力，使其在投资过程中能够规避风险。
三、培训对象1. 金融行业从业者，如证券、基金、银行等机构的从业人员。
2. 对量化投资感兴趣的投资者。
3. 金融专业在校生和研究生。
四、培训内容1. 量化投资基础知识- 量化投资概述- 量化投资的历史与发展- 量化投资的优势与劣势2. 量化投资策略- 股票市场量化策略- 商品市场量化策略- 外汇市场量化策略- 债券市场量化策略3. 量化投资工具与软件- 量化投资常用软件介绍- 量化投资常用编程语言介绍- 数据获取与处理4. 量化投资风险管理- 风险管理概述- 量化投资风险识别与评估- 风险控制与应对策略5. 量化投资案例分析- 成功案例分析- 失败案例分析- 案例分析与总结五、培训方式1. 理论授课：邀请行业专家、学者进行专题讲座，讲解量化投资的相关知识。
2. 实践操作：提供模拟交易平台，让学员在实际操作中掌握量化投资技能。
3. 互动交流：组织学员进行分组讨论，分享学习心得和经验。
4. 案例分析：通过实际案例分析，帮助学员深入理解量化投资策略。
六、培训时间与地点1. 培训时间：共计8周，每周2天，共计16天。
2. 培训地点：某知名金融培训机构或高校。
七、培训费用1. 培训费用：人民币8000元/人。
2. 费用包含：培训资料、课程讲义、模拟交易平台使用费、午餐等。
八、培训效果评估1. 课后问卷调查：了解学员对培训内容的满意度。
Python量化投资基础教程教学课件第十一章 横盘突破策略
33.for k in contextInfo.trade_code_list:
34.
#若当天上午10点之前未持仓，则开仓买入底仓
35.
if etime[9:13]=='1000':
36.
h=ContextInfo.get_market_data(['close'],ContextInfo.trade_code_list,period='1m',count=
案例分析：
沪深300股指期货在6越底暴跌，反弹后，继续横盘，10日中午 终于突破整理平台，随后回落平台整理后，再次突破平台回落。
策略思想：
假设开盘后一段时间的走势形成的通道一旦突破会代表全天的走 势。
金融市场只有30%左右的时间具有明显的趋势，大部分时间市场 没有趋势。
汉斯123突破交易策略抓取一天走势，配合适当的止盈止损策略，
当股票分钟K线收盘价突破下轨-阀值时，卖出100股该股票，收 盘前5分钟回转交易。
1.#encoding:gbk 2.''''' 3.C11_1_1_汉斯123突破交易策略 4.获取开盘前30分钟的行情数据，前30分钟的最高价为上轨，最低价为下轨。 5.当日价格突破上轨+阈值开多，突破下轨-阈值开空。 6.收盘前5分钟回转交易。 7.''' 8.import pandas as pd 9.import numpy as np 10.import talib 11.#设置全局变量
01 汉斯123突破交易策略
Python量化投资基础教程教学课件第二十二章 资金管理策略
投资风险与投资规模成正比，投资规模越大，盈利机会越多， 面临风险越大。
投资风险与投资规模并不是线性关系，而是指数类型。
如果实行日内交易，则在更换新的主力合约后，新的建仓 自动更换新的主力合约。
如果非日内交易的原有持仓需人工平仓。
有效资金管理第一步就是确定投资资金的总规模，必须根 据自己的经济实力和可承受的风险能力可用于金融市场投 资的总规模。
投资资金总规模控制必须有独立于交易员或者部门来管理，
并且必须实行
基本介绍：
交易系统已对每日最大累积亏损进行控制，但连续亏损可能超出 投资的最大承受能力，对一定期间最大累积亏损进行控制。
计算方法：
开仓控制：
开仓控制是指开仓必须满足考核期损失小于最大损失限额条件，如果超 过，则不得再开仓
开仓条件 = 上日结算资金总额 -（期初初始投入 + 当日已平仓净盈亏） < 当期最大损失限额。
。
尽可能对不利仓位进行平仓，尽可能减少损失。
程序化交易在回避交割日，交割日之前，最好的主力合约
更换之时进行移仓，将持仓转移到
。
平仓控制：
平仓控制是指当期累积亏损达到该期最大亏损限额即平仓，以控制该期 的最大累计亏损。
最大损失平仓条件=当日已平仓净盈亏 + 持仓盈亏 > 当日最大损失限额
对不利仓位进行平仓，尽可能地减少损失。
谨慎应对是指暴涨或暴跌初期可以追涨或反手做多（ ），但是在暴涨后期，则不宜追涨或追跌开新
仓。
各个海龟单个市场的头寸不能超过4个，多个市场相加，最 多只能同时持有12个空头单位和12个多头单位。
Python量化投资基础教程教学课件第十五章 策略组合与资产组合
ContextInfo.accountid)
84.
ContextInfo.g_signal=0
85. #获取账户总权益m_dBalance
86. def get_totalvalue(accountid,datatype):
87.
result=0
88.
resultlist=get_trade_detail_data(accountid,datatype,"ACCOUNT")
在选定的回测区间内，策略的净值曲线远高于基准净值，但策略较基准的 波动幅度也更为明显，不停地在震荡市和趋势市中转变策略可能会导致策 略的波动加剧，我们可以在原有的策略的基础上添加补仓策略及止损策略， 以降低策略的波动性，获得更加稳定的收益。
01 多策略组合投资
稳健投资的分散化有两类基本的方案：
14.
#设定账号
15.
ContextInfo.accountid= 'test'
16.
ContextInfo.g_stop_days = 5
17.
ContextInfo.g_stop_percent = -0.1
18.
ContextInfo.g_SS = 5000
19.
ContextInfo.g_signal = 0
区间震荡与趋势变动的交易策略是完全不同的。后者需要趋势跟踪策 略，前者需要逆趋势策略。因此，市场状态转换的判断标准是区分震 荡与趋势的关键。
恒温器策略采用CMI指标（市场波动指标）作为评判标准。当CMI值 小于20时，该策略判断市场为短周期震荡模式；当CMI值大于20时， 该策略判断市场为趋势模式（长周期）。
ContextInfo.accountid)
量化投资培训工作计划
量化投资培训工作计划一、背景随着金融市场的不断发展和投资者对风险控制的需求不断增加，量化投资作为一种全新的投资方式备受关注。
量化投资依靠数学模型和计算机算法来进行投资决策，以规避人为情绪干扰，提高投资效率，降低风险。
然而，量化投资需要具备一定的专业知识和技能，才能进行有效的实施。
因此，为了满足投资者对量化投资知识的需求，提高他们的投资能力，开展一系列的量化投资培训工作显得尤为重要。
二、培训目标1. 帮助投资者深入了解量化投资的基本概念和原理，掌握量化投资的核心技术和方法；2. 培养投资者运用量化投资工具和软件进行投资决策的能力，提高他们的投资效率和风险控制能力；3. 增强投资者的量化投资意识，帮助他们在市场变化中迅速作出决策。
三、培训内容1. 量化投资基础知识（1）量化投资的发展历程和基本概念；（2）量化投资的核心原理和基本特点；（3）量化投资的意义和作用；（4）量化投资与传统投资的区别和联系。
2. 量化投资核心技术（1）数据分析与处理技术；（2）量化模型构建与验证技术；（3）量化交易策略的设计与优化技术；（4）风险控制与资金管理技术。
3. 量化投资工具和软件的应用（1）常用的量化投资工具和软件简介；（2）如何使用量化投资工具进行数据分析和量化模型构建；（3）如何使用量化投资软件进行量化交易策略的应用和优化；（4）如何进行量化投资风险控制与资金管理。
4. 实践案例分析与讨论（1）真实的量化投资案例分析；（2）实践案例的量化模型构建和验证；（3）实践案例的量化交易策略应用与优化；（4）实践案例的风险控制与资金管理分析。
四、培训形式为了更好地实现培训目标，本次量化投资培训将采取多种形式进行。
具体包括：1. 线下授课培训计划包括一系列线下授课，由资深的量化投资专家和从业人员进行讲解。
通过理论讲解和案例分析，帮助学员建立起对量化投资的完整认知。
课程内容安排合理，贯穿理论与实践，让学员能够更好地掌握量化投资的核心技术和方法。
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第四，靠概率取胜 靠概率取胜。这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中 靠概率取胜 挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组交易取胜， 而不是一个或几个交易取胜。
定性投资： 定性投资：
人的情绪， 人的情绪，人性弱点对投资影响较大
定量投资资： 定量投资资：
+
人的情绪， ★ 人的情绪，人性弱点对投资影响较小 人的思维和精力得到延伸和补充， ★ 人的思维和精力得到延伸和补充，在投资覆盖的广 度和深度，尤其在广度上有很大提高。 度和深度，尤其在广度上有很大提高。
定量投资者的成功典范：詹姆斯 西蒙斯 定量投资者的成功典范：詹姆斯.西蒙斯 1989-2008平均年回报约 平均年回报约35%； 平均年回报约 ； 2008年回报率约 年回报率约80% 年回报率约
一位大型对冲基金的基金经理说：“只有少数几个人改变了我们对市场 的看法，凯恩斯是一个，巴菲特是一个，西蒙斯也是其中的一个。” 詹姆斯·西蒙斯(James Simons),量化投资大师、数学家和对冲基 金——文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies Corp.)掌门人。 从1988年到2008年，他管理下的大奖章(Medallion)基金的年均净回报 率是35.6%，比索罗斯等投资大师同期的年均回报率要高出10个百分点， 比同期标准普尔500指数的年均回报率则高出20多个百分点。 2009年10月，西蒙斯宣布将退居二线，人们不禁要问，文艺复兴 科技的光环在失去了西蒙斯后会不会消失？但毋庸置疑，西蒙斯在量化 投资领域的地位无可替代，他的“粉丝”众多，用一位资产管理总部总 经理章飚的话来说：“他就是我们的巴菲特，我们的神，我们膜拜的对 象，因为他赚钱，因为他水平高。”
量化投资以先进的数学模型代替人为的主观判断 数学模型代替人为的主观判断，和客服人性的弱 数学模型代替人为的主观判断 点，如贪婪、恐惧、 侥幸心理 贪婪、 贪婪 恐惧、 侥幸心理，也可以克服认知偏差，借助系统强 大的信息处理能力具有更大的投资稳定 性，极大地减少投资者情绪 稳定 的波动影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理 性的投 非理 资决策。 。
第二，系统性。具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在 大类资产配置、品种选择、精选种类三个层次上我们都有模型；其次是 多角度,定量投资的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、 盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；再者就是多数据， 就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场 只有10个交易品种，这对定性投资经理是有优势的，他可以深刻分析这 10家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万的入场机会时， 强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机 会，拓展更大的投资机会。
——内部培训
量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其 投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了 越来越多投资者认可。事实上，互联网的发展，使 得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个 概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。 但是，真正的量化基金在国内还比，就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管 数学、统计学、信息技术 数学 理投资组合。数量化 投资的组合构建注重的是对宏观数据、市场行 为、交易数据进行分析，利用数据挖掘技 术、统计技术、计算方法 等处理数据，以得到最优的投资组合和投资机会。 。
结论：定量投资在中国： 机遇难求！
量化投资之史 从1971年巴克莱投资管理公司发行世界上第一只指数基金至今，定量投资在 海外的发展已有30多年。1970年定量投资在海外全部投资中占比为零。而到 2009年，定量投资在全部投资中占30%以上。其中指数类投资几乎全部使用 定量技术，主动投资中大约有20%到30%使用定量技术。从2000年到2007年， 美国定量投资总规模翻了４倍多，与此相比，美国共同基金总规模（定性与 定量之和）只翻了1.5倍。定量投资较定性投资获得了更多投资者的青睐，而 我们知道基金规模持续扩张的背后应该离不开投资业绩的支撑。定量投资方 法以其多元分散，纪律化的投资风格在全球范围尤其获得了机构投资人更广 泛的认可。 量化投资鼻祖BGI（Barclays Global Investors （巴克莱投资管理公司））的 投资管理规模更是从1977年的30亿美元发展到2008年12月31日的1万5千亿 美元，高居全球资产管理规模榜眼。
2.量化投资四大特点 2.量化投资四大特点
第一，纪律性，所有的决策都是依据模型做出的。 纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心 理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。纪律化 的另外一个好处是可跟踪。定量投资作为一种定性思想的理性应用，客 观地在组合中去体现这样的组合思想。一个好的投资方法应该是一个 “透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支 持的。
量化投资在中国 数据显示，截止2009年6月30日，中国定量投资规模总量约187亿，在全部基金管理规模中占 比尚不到1%.可以说量化投资在中国目前还是一块未被开垦的处女地，未来发展空间非 常大。 定量投资在中国的适用性 A\市场饱和度： 在美国定量投资约占全部主动金融投资的30%，在中国不到1%，有充分的发展空间。 B\需求环境： 市场更成熟时投资产品多样化需求加强，随着投资者对量化投资的了解，会有更多量化产品 需求。 C\供给环境： 数据：一方面，国内市场目前能提供丰富的数据，另一方面，即使存在“数据陷阱”，但大 范围，有规律的造假数据恰是定量投资超额收益的来源． 信息技术：在量化投资运用范围内，基本与国外同步 投研人员：具备很好的基本素质
国信量化投资，您身边的量化投资专家
END
西蒙斯小档案 1938年，詹姆斯·西蒙斯出生在美国波士顿郊区一个犹太人家庭， 家中经营一家制鞋厂。1958年，他在麻省理工学院完成了数学本科学 位，三年后在加州大学伯克莱分校获得了数学博士学位。 完成学业后的西蒙斯在母校麻省理工学院任教，但一年之后就跳 槽去了哈佛大学担任数学教师。两年之后又离开校园加入了美国国防 分析研究院，在1964至1967年间，他的工作职责是为国家安全局破 译各种密码。重回学术研究领域后，他加入了石溪大学，并在1968年 被任命为该校的数学系主任。在石溪大学的8年时间里，他不仅和陈 省身创立了陈-西蒙斯理论，而且大大提升了该校数学系在全美拓扑几 何研究领域的地位。一些他在研究领域结识的科学家后来还成了他投 身资本市场的伙伴。 1976年，西蒙斯获得了美国数学协会的奥斯瓦尔德·维布伦几何 奖。1978年，西蒙斯离开学术界，投身资本市场。 2009年10月，西蒙斯宣布从2010年1月1日起将退居二线，由鲍 勃·默色和彼得·布朗两位联席CEO主管文艺复兴科技公司的各项事务， 但他仍是公司的控股股东和董事会主席，参与公司的重大决策。
简而言之，
定量投资将投资专家的思想， 定量投资将投资专家的思想，经验和直觉反映在量化模型中 定量投资使用大量数据和信息帮助投资判断 定量投资利用电脑帮助人脑处理大量信息
定性投资者的代表人物：沃伦 巴菲特 定性投资者的代表人物：沃伦.巴菲特 1989-2008平均年回报约 平均年回报约20%； 平均年回报约 ； 2008年回报率约 年回报率约-15% 年回报率约
第三，妥善运用套利的思想 妥善运用套利的思想。定量投资正是在找估值洼地，通过全 妥善运用套利的思想 面、系统性的扫描捕捉错误价格偏离带来的机会。定性投资经理大部分 时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个交易是可以翻倍的交易；与 定性投资经理不同，定量基金经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地， 哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
从数学家到投资人 在40岁之前，西蒙斯是一位在数学界颇有名望的教授，先后在麻省 理工学院、哈佛大学、美国国防分析研究院和石溪大学任职。他和华裔 科学家陈省身共同创立的陈-西蒙斯理论推动了拓扑几何的研究进程，被 运用在天体物理等领域。 但从学术研究转型后的西蒙斯，在投资领域的风头更劲。 初创时期，西蒙斯和大多数投资者一样，通过关注和分析各种经济 数据和宏观事件来做投资判断，而慢慢地，他发现很多价格变化是有规 律可循的，并能通过一定的方法来进行预测，因此，到了1988年建立大 奖章基金时，他把投资方法从判断型转变为量化投资。 大奖章基金的投资产品必须符合三个标准：公开交易品种、流动性 足够高、适合用数学模型来交易。而要符合第三个条件，该交易品种必 须有充分的可以进行分析的历史价格、交易量等数据，从而找出最适合 的交易模型来进行量化投资。西蒙斯认为，数学模型可以降低投资人的 风险和所需承受的各种心理压力，因为模型没有感情，一旦选定就会自 动执行，能够克服人性在市场面前暴露出来的弱点。