量化金融用什么配置的电脑

需要多开窗口的情况下，建议买一个CPU比较好的电脑，如果本地回测比较多的话，可以考虑买一个内存比较大的电脑（笔记本台式机都行，可以自己加装），最好32G。如果主要在线上平台回测，普通笔记本即可，至于是mac还是win，都可以。

如果要运行实盘策略，租用服务器就行，更加稳定、可靠。

AQF量化投资，量化交易，量化金融，这是一个时髦的词汇，做金融的你一定AQF不陌生，当然对于量化更是很熟悉，熟悉的是你在圈子里一定看到很多人在讨论它或者接触到一些信息。陌生的是量化到底是什么，它和目前的金融有什么关系，能如何运用到工作当中

专业人士表示“投资者想要从事量化交易，必须是精通金融和计算机语言的复合型人才，金融、建模、编程缺一不可。”

金融量化领域的内容涉及基础数据抓取及处理、量化交易策略编写及回测、实盘程序化交易、衍生品定价、机器学习、高频交易等模块的内容。“精细的算法系统不仅能辅佐人们进行交易投资决策，在国外，也在逐步取代重复性的人工劳动，金融科技的发展方兴未艾，这一定是一个大趋势”。

总结如下：

量化金融领域创新频现、高尖人才密集，因此门槛较高。每一个有志成为量化金融分析师的人，都面临着“金融”、“编程”、“建模”三座大山，从理论到实践，每一步都需要大量的积累和学习。在此背景下，AQF量化金融分析师证书应运而生。

各有各的好。

vnpy是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架。用户可以使用其内置的全功能交易平台（VNTrader），快速开始量化策略的开发回测和实盘交易，或者基于框架内的各项组件，按需定制属于自己的量化交易程序。

聚宽JoinQuant（北京小龙虾科技），国内专业的量化平台，专注于金融量化，是以做好量化平台为己任的金融科技公司。基于聚宽量化平台积累的用户、技术、市场优势，以量化基金和Alpha算法服务进行商业变现。聚宽量化投研平台沉淀6年，服务超过50万量化投研用户。

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

首先，从全球市场的参与主体来看，按照管理资产的规模，2018年全球排名前六位中的五家资管机构，都是依靠计算机技术来开展投资决策，而且进入2019年由量化及程序化交易所管理的资金规模进一步扩大。

其次，全球超70%的资金交易用计算机或者程序进行，其中一半是由量化或者程序化的管理人来 *** 盘。在国外招聘网站搜索金融工程师（包括量化、数据科学等关键词）会出现超过33万个相关岗位。

第三，从高校的培养方向来看，已有超过450所美国大学设置了金融工程专业，每年相关专业毕业生达到15万人，市场需求与毕业生数量的差距显著，因此数据科学、计算机科学、会计以及相关STEM（基础科学）学生毕业后进入金融行业从事量化分析和应用开发的相关工作。

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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。Python已成为国内很多顶级投行、基金、咨询等泛金融、商科领域的必备技能。中金公司、银河证券、南方基金、银华基金在招聘分析师岗位时，纷纷要求熟练掌握Python数据分析技能。

课程目录：

Python在金融资管领域中的应用

安装anaconda步骤

Python基础知识

Python基础金融分析应用

成为编程能手：Python知识进阶

利用Python实现金融数据收集、分析与可视化

个人觉得还是都会比较好。技多不压身。量化投资用Matlab 和 C++,一个建模一个执行，足够了。实在不爱用Matlab的话，R和Python也行。

选择python推荐可以阅读：《量化投资：以python为工具》主要讲解量化投资的思想和策略，并借助Python 语言进行实战。《量化投资：以Python为工具》一共分为5 部分，第1 部分是Python 入门，第2 部分是统计学基础，第3 部分是金融理论、投资组合与量化选股，第4 部分是时间序列简介与配对交易，第5 部分是技术指标与量化投资。《量化投资：以Python为工具》首先对Python 编程语言进行介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用Python 语言处理数据的方法，并灵活运用Python 解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础和类型等方面；最后讲述如何在Python 语言中构建量化投资策略。

选择MATLAB推荐阅读：《问道量化投资：用MATLAB来敲门》主要讲述以MATLAB为分析工具的量化投资，由“MATLAB入门”、“MATLAB量化投资基础”和“MATLAB量化投资相关函数详解”3篇组成。入门篇让零编程基础的读者快速掌握强大的数值计算和模拟分析工具MATLAB；量化投资基础篇简要介绍相关的投资策略及模型，重点讲述MATLAB中的模型实现及应用；函数详解篇对MATLAB的金融工具箱、衍生品工具箱和固定收益工具箱中的全部函数一一进行详解，以帮助读者快速掌握这些函数。

金融市场中的波动性风险可以通过许多指标进行量化和评估，下面列举几个常用的方法：

历史波动率（Historical Volatility）：历史波动率是通过计算过去一段时间内资产价格的标准差来评估资产的波动性风险。这种方法是基于过去的数据进行预测，不考虑未来可能发生的事件，因此可能存在一定的偏差。

隐含波动率（Implied Volatility）：隐含波动率是市场对未来资产价格波动的预期，通常是通过期权价格推断出来的。这种方法可以反映市场参与者对未来走势的看法，但也可能受到市场情绪等因素的影响。

市场风险溢价（Market Risk Premium）：市场风险溢价是指股票市场与无风险利率之间的差异，可以用来衡量市场风险的大小。一般来说，市场风险溢价越大，市场风险也越高。

债券利差（Bond Yield Spread）：债券利差是指不同信用评级的债券之间的收益率差异，也可以用来衡量市场风险。通常来说，信用评级较低的债券具有更高的风险和更高的利差。

VaR（Value at Risk）：VaR是一种常用的风险管理指标，用来衡量投资组合在特定置信水平下的最大损失。VaR方法的缺点是忽略了投资组合可能面临的极端事件。

需要注意的是，以上方法只是对市场波动性风险的一些常见量化指标，投资者在投资过程中还需要综合考虑宏观经济形势、行业发展趋势、公司基本面等因素来进行投资决策。

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