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量化交易是一个比较大的范围，所以如果谈到我在量化交易中学到的东西，也应该是一个比较杂乱的过程，所以在帖子中的行文也应该不会很有条理，请大家理解。过程虽然杂乱和无条理，但我说清楚每句话应该是没问题的。谢谢大家理解。
载入中......
谢谢分享经验，
其实就我的经验而言，赚钱其实不需要什么策略，但是赚钱有一些基本原则。
只要严格止损避免大亏，耐心等待进场机会不盲目追涨杀跌，亏钱别想急着翻盘，赚钱别想贪心急切得赚得更多，满足这些条件基本能保证你能赚钱。
策略只是一个锦上添花的东西，它能保证你赚钱更有效率，或者说只是把我上面说的那些量化而已。但是如果没有上述基本的原则，任何策略最终都会以失败告终
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用量化交易的方法取得稳定的收益
在量化交易的学习过程中，所有的感受都是前人不知道说过多少次的，投机没有任何秘密，我只是整理一下我自己认同的理念和办法。
　　挣钱有太多的办法，我不可能知道所有的办法，还希望有自己独特办法的高手补充。
　　　我不想也没有能力做一个非常系统和有条理的整理，想到哪说到哪，请大家谅解。
用量化交易的方法取得稳定的收益
可以肯定的是，任何价位，既有人做多，也有人做空，并且这个价位做多做空的都有人挣钱，只是因为方法不同。
　　所有，我们能得出一个结论，挣钱的方法成千上万种，在你做多的时候，别轻易的说你的对手盘是sb。
用量化交易的方法取得稳定的收益
在投机市场中，每种方法都有遗憾，没有百分之百的完美
　　制定规则，检验规则，执行规则
　　制定规则容易，例如，金叉买进，死叉卖出，或者阳线之后买进，阴线之后卖出，或者135买进，246卖出，周末休息。等等等等。
　　检验规则稍难，我们需要到历史行情中去看看刚才制定的规则是否最终能取得正收益。这需要足够多的历史数据和足够多的耐心。
　　执行规则难上加难。一言难尽。
　　会说和不会说是老手和新手的区别，做到做不到是赢家和输家的区别。
用量化交易的方法取得稳定的收益
只要你还在投机市场上追求完美，那么所有的遗憾都是必定要发生的，并且都是应该愉快接受的。
　　赌博的激动人心之处就是什么方法都能挣钱，没有绝对的对和错。
　　赌博的难处就是一次的对和错根本不能证明某种方法是否有效。
　　当一种方法被证明无效的时候，钱也亏的差不多了。
　　方法越多，去证明真正有效方法的过程就越长，亏钱的次数就越多。
　　赌场中的绝大多数人其实一辈子都在用钱和时间去证明一种有效的方法，但找到正确方法的时间却遥遥无期，最后不得不遗憾而去。
　　就像玻璃后的苍蝇，永远看得到光明的前途，却很难飞到玻璃对面去。
用量化交易的方法取得稳定的收益
西藏的鹰 发表于
在投机市场中，每种方法都有遗憾，没有百分之百的完美
　　制定规则，检验规则，执行规则
　　制定规则容 ...谢谢分享经验，
其实就我的经验而言，赚钱其实不需要什么策略，但是赚钱有一些基本原则。
只要严格止损避免大亏，耐心等待进场机会不盲目追涨杀跌，亏钱别想急着翻盘，赚钱别想贪心急切得赚得更多，满足这些条件基本能保证你能赚钱。
策略只是一个锦上添花的东西，它能保证你赚钱更有效率，或者说只是把我上面说的那些量化而已。但是如果没有上述基本的原则，任何策略最终都会以失败告终
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钱是靠100次甚至1000次的结果，而不是一次的盈亏。
　　规则和盘感的区别是，一个可控，一个不可控，你选择哪个？
　　多市场，多品种，多系统可以有效的平滑资金曲线，可以把运气对最后结果的影响减小到最小 。
　　每个系统都有很多矛盾的地方，你追求胜率，那么必然影响盈亏比，你追求收益，那么必然增加回撤，无法兼顾，只能均衡，如何均衡，看个人的性格和资金量了。
　　如何均衡是一个难点。
用量化交易的方法取得稳定的收益
Chemist_MZ 发表于
谢谢分享经验，
其实就我的经验而言，赚钱其实不需要什么策略，但是赚钱有一些基本原则。制定一个成文策略并写成程序的目的之一就是不要让自己的主观情绪影响操作，如果能够保证百分之百的按照自己固定的想法下单，制定成文的策略的确是没有必要。
其实，我们抛开执行力的问题，即使你没有成文的策略，但一定有自己的一套判断市场的方法，这套方法也可以认为是你使用的策略。并不一定每个人的下单方法非得写成程序让电脑执行。
用量化交易的方法取得稳定的收益
从观念上接受正常亏损，其实期货就不难做了。因为即使亏损，也不可能一直亏损，按某种方法去坚持做，亏损和盈利一样的难。
用量化交易的方法取得稳定的收益
大家都知道，赌场最终的结局是零和，所谓零和（先不说佣金的因素），有两个含义，一个是传统意义上的我的钱输给你。一个就是对个人来说，只要你按一种固定的模式操作，只要时间足够长，现在赢的钱以后都会还给他。
　　但这两种零和我们都能通过处理变成对我们个人来说的正和。
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觉得数学功底差，搞不了这东西啊
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数学功底差，搞量化投资确实有短板，量化最基础的就是计量和模型，如果这两个无法过关，那量化投资也无从搞起了。当然从另外一个角度来说，量化投资对数学的要求并非一成不变，计量和模型的数学原理都比较简单，最重要的是应用
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数学功底差，搞量化投资确实有短板，量化最基础的就是计量和模型，如果这两个无法过关，那量化投资也无从搞起了。当然从另外一个角度来说，量化投资对数学的要求并非一成不变，计量和模型的数学原理都比较简单，最重要的是应用
量化系统不是越复杂越好，而是需要经验的积累知道自己系统的优势和不足之处，这样才有实用性。另外好的量化软件可以让你从无尽的数学和编程中解放出来，更加专注在系统本身的交易想法上。
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论坛法律顾问：王进律师学习量化交易如何入门？ - 金融工程学 - 知乎
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学习量化交易如何入门？ - 金融工程学 - 知乎
感觉这答案看的人多起来了，把书单好好整理了一下，不能再误人子弟了。友情提示：我不懂高频，方向仅限中低频交易。有中文版的尽量挑中文版，因为我自己英文很烂，平常都更愿意读中文，会相对轻松一些。当然你要是鄙视中文翻译水平请自行寻找英文版。第一部分：预备知识【1】《投资学》 作者：博迪，凯恩，马库斯&img src='/bdd71e1ee4ceac8_b.jpg' data-rawwidth='233' data-rawheight='300' class='content_image' width='233'&既然是搞量化，算半瓶水搞科学的，就不应该本能的排斥学院的东西。这本书对于投资交易的入门非常系统了，有了对市场的基本认识，了解前人在量化工作上的一些重要发展，才有可能在正确的基础上建立自己的想法和直觉。不过粗略看看也就可以了，毕竟我们这里聊的是量化交易入门，而不是金融专业如何毕业，下面三本书一样，翻翻就行。既然是搞量化，算半瓶水搞科学的，就不应该本能的排斥学院的东西。这本书对于投资交易的入门非常系统了，有了对市场的基本认识，了解前人在量化工作上的一些重要发展，才有可能在正确的基础上建立自己的想法和直觉。不过粗略看看也就可以了，毕竟我们这里聊的是量化交易入门，而不是金融专业如何毕业，下面三本书一样，翻翻就行。【2】《Trends in Quantitative Finance》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm&img src='/5ae8e2c69e01f0bdbff98_b.jpg' data-rawwidth='200' data-rawheight='300' class='content_image' width='200'&这是别人问起量化交易来，我最为推荐的一本入门书。书中讲到了做量化策略需要注意的几个最重要的地方，例如过拟合、未来函数、幸存者偏差等等。有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条：交易策略研发应该以经济直觉（Economic Intuition）为基础。这是别人问起量化交易来，我最为推荐的一本入门书。书中讲到了做量化策略需要注意的几个最重要的地方，例如过拟合、未来函数、幸存者偏差等等。有一句话已经慢慢成为了我做策略开发的信条：交易策略研发应该以经济直觉（Economic Intuition）为基础。我本身是数学、统计出身，初期曾坚信数据挖掘的作用大于经济直觉，碰壁多次之后，慢慢开始转变观念。这也说明一个问题，交易策略研发是一门需要实践的手艺，多做才会促进思维的进一步发展。当然我不肯定我自己的思路是否正确，赚钱的思路千百种，我能取一瓢饮就烧香拜佛了。真的是好书，虽然内容初级且杂乱，但是谈到了大部分对于新手来说比较重要的概念，不要因为是CFA教材而鄙视它。【3】某本《计量经济学》&img src='/33c2c1b1a63b11322fc8aef5e2712458_b.jpg' data-rawwidth='211' data-rawheight='300' class='content_image' width='211'&我自己的计量知识主要来源于论文阅读和写作，边用边学，教材只做工具书参考用，因此不是特别熟悉( 我自己的计量知识主要来源于论文阅读和写作，边用边学，教材只做工具书参考用，因此不是特别熟悉(
在评论中推荐伍德里奇那本，谢谢分享)。只说一点，做量化交易策略需要有一定的计量基础（当然越扎实越好），因为大部分策略始终是在和时间序列以及面板数据打交道。当然统计学基础知识也是必须的，同样越深越好，鉴于上过大学的都学过，这里就不再列统计学的书目了。理工科入行的，我想也是有必要补一补相关知识的，不一定会用上，但是能促使思维进一步系统化。在基本计量知识的基础上，做量化策略的人们需要一种额外的能力：规避未来函数的能力。一些计量研究往往偏向于描述或解释某一种现象，因此无需考虑模型中时间点前后的严格划分。量化策略偏重于使用当前数据预测未来，并在预测的基础上形成策略，因此在模型建立、数据处理时需要格外注意这个问题。个人认为，Out-of-Sample检验的相关内容可以很好的训练这种能力，当然最好的方式还是在研发实践中慢慢摸索。【4】《漫步华尔街》作者：麦基尔&img src='/ccab9de64a26_b.jpg' data-rawwidth='208' data-rawheight='300' class='content_image' width='208'&说实话这本书对于量化投资策略的研发没有任何帮助，对我而言其作用在于：1，认识指数化投资这种最具有经济意义的投资方式；2，时刻警醒打败市场有多难。说实话这本书对于量化投资策略的研发没有任何帮助，对我而言其作用在于：1，认识指数化投资这种最具有经济意义的投资方式；2，时刻警醒打败市场有多难。第二部分：择时策略【1】《海龟交易法则》作者：柯蒂斯·费思&img src='/67aec647aec8f1e30425b_b.jpg' data-rawwidth='207' data-rawheight='300' class='content_image' width='207'&可以看作是一个机械交易策略各个组成部分的讲解，有实例（还大名鼎鼎）有说明，对大体上把握策略研发的工作很有帮助。其实如果能自行设计出一个类似乎海龟交易法则的交易策略出来，我觉得量化交易应该算初入门径了。【2】《交易策略评估与最佳化》作者：罗伯特·帕多&img src='/5cbbba65fce2_b.jpg' data-rawwidth='214' data-rawheight='300' class='content_image' width='214'&这本书国内没有翻译版本，但是有台湾的译本，我是在某宝上买的。择时策略的开发步骤大部分都涉及到了，做入门书很合适，对形成量化投资策略的研究思维有比较大的帮助。作者说自己首创了推进分析（Walk-forward），我不太清楚是否属实。但是推进分析本身值得各位想入门量化交易的朋友好好研究，这是一个比经济学Out-of-Sample检验更符合交易逻辑的回测方法，当然它本身可以算是Out-of-Sample检验的一种特殊形式。这本书国内没有翻译版本，但是有台湾的译本，我是在某宝上买的。择时策略的开发步骤大部分都涉及到了，做入门书很合适，对形成量化投资策略的研究思维有比较大的帮助。作者说自己首创了推进分析（Walk-forward），我不太清楚是否属实。但是推进分析本身值得各位想入门量化交易的朋友好好研究，这是一个比经济学Out-of-Sample检验更符合交易逻辑的回测方法，当然它本身可以算是Out-of-Sample检验的一种特殊形式。【3】《量化交易——如何建立自己的算法交易事业》作者：欧内斯特·陈&img src='/147a580a0fa679b76b0d_b.jpg' data-rawwidth='209' data-rawheight='300' class='content_image' width='209'&相较于上一本，量化交易策略的组成成分方面讲的更多一点。这本书虽然也有一点点因子模型的内容，但是主要内容还是择时策略，作者也似乎更偏向于择时的交易思维。涉及到了凯利公式以及一些量化策略的想法（我觉得书中的一些小例子不能算作真正的量化策略）。同类型的书中这一本其实写的不算太好，但是它有中文版啊，也比较适合入门。^_^相较于上一本，量化交易策略的组成成分方面讲的更多一点。这本书虽然也有一点点因子模型的内容，但是主要内容还是择时策略，作者也似乎更偏向于择时的交易思维。涉及到了凯利公式以及一些量化策略的想法（我觉得书中的一些小例子不能算作真正的量化策略）。同类型的书中这一本其实写的不算太好，但是它有中文版啊，也比较适合入门。^_^【4】《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》by Keith Fitschen&img src='/bfe3b0db3c79c6b94bfb_b.jpg' data-rawwidth='204' data-rawheight='300' class='content_image' width='204'&这本书的特色在于较为独立的讲解了量化交易策略的各个组成成分，并且说明了各个成分的作用，以及增加、调整之后对整体的影响之类比较实践性的知识，开仓、过滤、平仓等基础内容均有实例支撑，讲的比较详细。Trading Lore那一章我非常喜欢。拿来做入门书应该算是非常好的选择。这本书的特色在于较为独立的讲解了量化交易策略的各个组成成分，并且说明了各个成分的作用，以及增加、调整之后对整体的影响之类比较实践性的知识，开仓、过滤、平仓等基础内容均有实例支撑，讲的比较详细。Trading Lore那一章我非常喜欢。拿来做入门书应该算是非常好的选择。第三部分：选股策略 / 投资组合管理【1】一篇论文：Eugene F. Fama, Kenneth R. French. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance, 47 (1992), pp. 427–465.&img src='/9848c10aed8b9f697fcc56a374c1c80f_b.jpg' data-rawwidth='200' data-rawheight='250' class='content_image' width='200'&Alpha选股策略的源头，而且还仔细做了规避未来函数的工作，提出的因子也在实践中被证实有效。相比较而言，93年那篇更受学界认同的论文实际上是一篇解释性的文章，从风险补偿等方面来解释超额回报来源的现象与问题，其对于量化投资策略的意义，见仁见智了。Alpha选股策略的源头，而且还仔细做了规避未来函数的工作，提出的因子也在实践中被证实有效。相比较而言，93年那篇更受学界认同的论文实际上是一篇解释性的文章，从风险补偿等方面来解释超额回报来源的现象与问题，其对于量化投资策略的意义，见仁见智了。【2】《Quantitative Equity Investing》by Frank J. Fabozzi, Sergio M. Focardi, Petter N. Kolm&img src='/06a1fc897a2b33584e62_b.jpg' data-rawwidth='199' data-rawheight='300' class='content_image' width='199'&又是这三个人的书，倒不是写的有多好，但是确实是入门的上佳选择。选股策略和投资组合管理在学界也有一定的研究地位，因此这本书的整体框架明显比《Trends in Quantitative Finance》更清晰一些，没有那么杂乱。又是这三个人的书，倒不是写的有多好，但是确实是入门的上佳选择。选股策略和投资组合管理在学界也有一定的研究地位，因此这本书的整体框架明显比《Trends in Quantitative Finance》更清晰一些，没有那么杂乱。【3】《积极型投资组合管理》作者：格里纳德，卡恩&img src='/b14e104fb0e49ded0ec90de_b.jpg' data-rawwidth='208' data-rawheight='300' class='content_image' width='208'&先要说明，这本书除了个别章节以外，一点都不入门。这里将其排进入门书单的原因，是因为它太重要了，绕不开。有志于选股策略和投资组合管理的朋友，请努力啃吧，可以搭配BARRA的手册和Qian的那本《Quantitative Equity Portfolio Management》一起看。 先要说明，这本书除了个别章节以外，一点都不入门。这里将其排进入门书单的原因，是因为它太重要了，绕不开。有志于选股策略和投资组合管理的朋友，请努力啃吧，可以搭配BARRA的手册和Qian的那本《Quantitative Equity Portfolio Management》一起看。
也翻译了一个版本，但是我没有看过，不好评价。在这里向李大神致敬，书里一些地方我到现在都没看明白呢。第四部分：进阶大致了解了量化交易策略的基本构造之后，进阶阶段就没有什么固定的套路可说了。我比较推荐的是在实践中成长，自己多做一做，随便找个想法或者现成的策略进行回测。可能由于未来函数或者其他原因得到不靠谱的结果，然后发现，然后改进，自己对策略开发应该就会越来越熟悉了。除此之外，非常重要的一点就是学习新的知识和技术。一旦形成了基本的策略构造能力，了解买卖、仓位、风控等部分的组合之后，量化策略研发的进阶就要靠多吸收新鲜知识来支撑了。说实话，直觉、想法都是在大量学习前人知识的基础上完成的，不然难免成为无源之水、无本之木。开卷有益，多多益善，书多看不要管科目，论文多读不要管难易，想法总是会源源不断的产生的。然后再去把想法实现出来，可能10个里有10个都是错的，但是事情总是在进展的，总该是好事。其实进阶阶段没什么书值得推荐的，因为所有书都应该推荐。这里随便说几本，意思一下：【1】统计套利作者：安德鲁·波尔&img src='/dc764a96475bdc3a973c99b9e6607607_b.jpg' data-rawwidth='224' data-rawheight='300' class='content_image' width='224'&整本书缺乏特别有用的细节，模型方面甚至有蒙外行的嫌疑，只能用来大概了解统计套利策略。不过，它介绍了一种具有经济意义基础的操作策略。我心目中，策略背后有站得住脚的经济意义的策略包括：指数化投资——跟随经济进步的节奏盈利；套利——赚市场定价错误的钱；配对交易——两个相关资产的价格差额不会过大，弱化版的套利。整本书缺乏特别有用的细节，模型方面甚至有蒙外行的嫌疑，只能用来大概了解统计套利策略。不过，它介绍了一种具有经济意义基础的操作策略。我心目中，策略背后有站得住脚的经济意义的策略包括：指数化投资——跟随经济进步的节奏盈利；套利——赚市场定价错误的钱；配对交易——两个相关资产的价格差额不会过大，弱化版的套利。当然，这些交易策略都存在风险，指数化投资可能随经济危机、经济走弱而萎靡不振，套利行为也可能在极端市场状态下崩盘。不过横向对比而言，这几种策略已经是有非常坚实的逻辑基础的了。我个人认为，所有的交易策略都有缺点，当我们无法消除这些缺点的时候，应该学会理智的接受它，从风险控制的角度限制它，这是一个相对理性的处理方法。【2】《走出幻觉走向成熟》作者: 金融帝国&img src='/ad9a2be66cb_b.jpg' data-rawwidth='213' data-rawheight='300' class='content_image' width='213'&国内作者的好书一本，很多观点都很有启发性，值得推荐。国内作者的好书一本，很多观点都很有启发性，值得推荐。【3】《信号与噪声》作者：纳特·西尔弗&img src='/d551facb5d7cf3d09df5099aa75bde7c_b.jpg' data-rawwidth='229' data-rawheight='300' class='content_image' width='229'&讲大数据的书中，个人认为这是对搞量化策略的人来说，最有参考性的一本。可能跟这本书本身不是太技术，比较偏统计有关。讲大数据的书中，个人认为这是对搞量化策略的人来说，最有参考性的一本。可能跟这本书本身不是太技术，比较偏统计有关。【4】失控作者：凯文·凯利&img src='/5e58deb3eaa4_b.jpg' data-rawwidth='211' data-rawheight='300' class='content_image' width='211'&跟量化投资没关系，单纯觉得是好书。要是当初能深刻理解凯利大爷关于去中心化货币的内容，早买比特币发财了，这才是真·经济直觉啊，哎。跟量化投资没关系，单纯觉得是好书。要是当初能深刻理解凯利大爷关于去中心化货币的内容，早买比特币发财了，这才是真·经济直觉啊，哎。【注】本来想写上《通向金融王国的自由之路》的，但是我实在不认同他所说的：入市技术的重要性只占10％，以及其他一些观点。其实有些内容挺不错的，感兴趣的可以深入看看。【其他】很多人推崇读书、读论文来吸收结构化的知识，不太认同在网上寻求碎片化知识。然而，量化交易研发、特别是Beta择时策略的研发，往往特别需要这种碎片化知识。例如看到一个八卦，发现西蒙斯之前有个合伙人叫巴姆，用了人家巴姆的算法，可能就会主动的去学习一下隐马尔科夫模型，然后尝试的测试一下；看到深度学习很火，就会去了解一下机器学习的分类方法，也许就能拿来分类上涨下跌呢；看到一个平台的介绍，可能就会想想是否可以复制平台的框架或者干脆拿来主义。（我自己都鄙视自己的举例水平。。。）碎片化知识的来源，我推荐这么几个地方：Quora - 各种有意思的知识，就是英文让我比较难过elitetrader - 集中在交易的一些讨论StackExchange的几个子站 - 例如CrossValidated，Overflow等知乎 - 中国版Quora海洋论坛 - 很久没上了，不知道怎么样了例如我在Quora上瞟到Brandon Smietana的一个答案：一些我听说过或见到过在实盘跑的量化策略：Kalman filtersHidden markov modelsTopological manifold learningNon-linear kernel regression techniquesAPT type factor modelsMonte carlo options pricing techniquesContinuous time APT factor models with latent variablesSpectral techniques for doing bag of words extraction of factors from natural language corpus for generating forcings for stochastic partial differential models of asset dynamicsPairs trading/mean regression statistical arbitrage strategiesAutomatic graphical model construction (structural inference over dynamic Bayesian networks)Reinforcement learning based pairs trading strategiesInformation theory based investment strategiesJ. L. Kelly, Jr., 'A New Interpretation of Information Rate,' Bell System Technical Journal, Vol. 35, July 1956, pp. 917-26Sparse over complete basis function methods for feature extractionApplications 'information geometry'; a field on the border between information theory, probability theory and d still very newAnything that can be used to model or extract features from a time series虽然大部分都知道，不过感觉还是有好多东西要看啊。一个碎片引发的血案。当然，能把各种书读成碎片化知识也很好，就看有没有这么多时间去阅览海量书籍了。此外有一个很重要的知识来源：券商研究报告。虽然很多研究员是为了写报告而写报告（这是他们的工作），但是不可否认多数券商报告都是很有含金量的，关键的是比较有针对性。还是那句话，开卷有益嘛。第五部分：我来答题了借着这个问题写了一大堆，结果人家的问题我还没回答。题主问的是：最近需要参加一个量化交易策略的比赛，希望可以给一些快速入门的经验和建议。实际上这个要看个人水平，要是水平实在不高，重在参与，那就编一个技术指标直接去参赛，个人推荐趋势类的指标。要是愿意折腾一下，比赛可供选择的标的又支持，我强烈建议使用套利策略，尽可能的放大杠杆。一般而言这种比赛都不要求入金实盘，那么很多实际操作中的重点疑难问题都不复存在。没有市场冲击等损耗、开单就能成交、一些情况下甚至不存在潜在对手的套利策略，纸面富贵还是能保证的。而且套利策略偏高频，看起来高大上（我猜的），你就是比赛中新一代的开山怪！
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