2024-09-24 00:27:52 | 秀蕾网
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答案 :量化投资涉及多个学科领域,建议学习计算机科学、统计学、数学等专业。
解释 :
量化投资依赖于数据分析和数学建模,涉及多个学科的知识。
1. 计算机科学专业 :量化投资中大量的数据分析、算法设计以及交易策略的实现都离不开计算机编程技术。计算机科学专业能够提供相关的编程技能,如Python、C++等,这些都是量化交易策略开发中常用的编程语言。此外,该专业还会涉及数据结构、算法设计等内容,对于处理大量金融数据非常有帮助。
2. 统计学专业 :量化投资的核心是统计套利和风险管理,统计学专业能够提供强大的统计工具和模型,帮助投资者分析市场趋势和风险。该专业的学生会学习到回归分析、时间序列分析、概率论等,这些都是量化投资策略中不可或缺的知识。
3. 数学专业 :数学是量化投资的基础,无论是金融工程还是投资策略,都需要深厚的数学功底。数学专业的学生会学习到微积分、线性代数、概率论等基础知识,这些都是处理金融数据和构建数学模型的重要工具。此外,数学专业还可以帮助学生建立严密的逻辑思维和问题解决能力,这对于从事量化投资研究非常重要。
以上三个专业都能为量化投资提供扎实的知识基础和技能,但不限于此,金融工程、物理学、经济学等相关领域的知识和技能也对量化投资有重要帮助。跨专业的学习和实践更有利于培养出优秀的量化投资者。

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随着计算机科技的发展,通过计算机发布程序化交易指令,以数量化的方式获取稳定的收益的方式被称为量化投资。虽然在国内量化基金十分罕见,但在国外发达的资本市场中已经经过了三十多年的考验,得到了数量众多的投资者的信任。
量化投资技术包括什么?
[1]量化择时。通过对大量的宏微观经济指标进行量化分析,找到影响股票走势的重要信息,在此基础上做出对未来走势的预测,然后做出何时买卖的决策。
[2]量化选股。同样是利用数量的方法对股票进行分析,然后选出可以获得超出大盘收益率的优质股票进行交易。量化选股的常用方法有:多因子选股、风格轮动选股、行业轮动选股、资金流选股、动量反转选股、趋势跟踪策略、分析师一致预期策略、筹码分布选股等。运用量化选股最容易获利的模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置,这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外,周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好,而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
[3]股指和商品期货套利。利用量化技术套利投资者能更快速准确的获取相关市场和合约之间的价差变化,在最短的时间内作出最有益于自己的投资决策。
欧美国家的量化投资技术已经发展的相当成熟。虽然国内的量化领域还处于方兴未艾的地步,但国家已经加大了对这方面高、精、尖人才的培养,假以时日定能迎头赶上。
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量化投资什么专业量化投资涉及多个专业,包括数学、统计学、计算机科学、金融学和编程等。解释:量化投资是利用数学、统计学、计算机科学等技术对金融市场进行分析和交易的方法。其核心在于通过数学建模,对历史数据和实时数据进行处理和分析,以预测市场趋势和交易机会。因此,涉及的专业领域广泛。1.数学与统计学专业:在量化投资中,数学和统计学是基础。这些学科提供了数
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