量化編程

❶ 要學計算機，之後學金融工程專業。因為金融工程師一般是做量化的，要學計算機編程，軟體開發等，如果這方

從就業的角度出發，也可以考慮學一門實用的技術，其實計算機專業就是很好的，比如ui設計、4G移動開發、互聯網編程、大數據、雲計算、VR等等就業前景都挺好。
我們有本科專業，也有專科。
我們的很多學生都是學有所成，祝你一切順利
看自己的興趣和未來的發展方向， 然後選擇就行...

❷ 會量化或編程的大神請看過來，這是一個股票指標，幫忙解釋一下邏輯原理。

Var1:=EMA(HHV(HIGH,500),21);｛求500周期內最高價後的21周期移動平均線｝
Var2:=EMA(HHV(HIGH,250),21);｛求250周期內最高價後的21周期移動平均線｝Var3:=EMA(HHV(HIGH,90),21);｛求90周期內最高價後的21周期移動平均線｝Var4:=EMA(LLV(LOW,500),21);｛求500周期內最低價後的21周期移動平均線｝Var5:=EMA(LLV(LOW,250),21);｛求250周期內最低價後的21周期移動平均線｝Var6:=EMA(LLV(LOW,90),21);｛求90周期內最低價後的21周期移動平均線｝

Var7:=EMA((Var4*0.96+Var5*0.96+Var6*0.96+Var1*0.558+Var2*0.558+Var3*0.558)/6,21);
Var8:=EMA((Var4*1.25+Var5*1.23+Var6*1.2+Var1*0.55+Var2*0.55+Var3*0.65)/6,21);
Var9:=EMA((Var4*1.3+Var5*1.3+Var6*1.3+Var1*0.68+Var2*0.68+Var3*0.68)/6,21);
VarA:=EMA((Var7*3+Var8*2+Var9)/6*1.738,21);
VarB:=REF(LOW,1);
VarC:=SMA(ABS(LOW-VarB),3,1)/SMA(MAX(LOW-VarB,0),3,1)*100;
VarD:=EMA(IF(CLOSE*1.35<=VarA,VarC*10,VarC/10),3);
VarE:=LLV(LOW,30);
VarF:=HHV(VarD,30);
Var10:=IF(MA(CLOSE,58),1,0);
資金入場: EMA(IF(LOW<=VarE,(VarD+VarF*2)/2,0),3)/618*Var10;
資金入場: IF(資金入場>0,資金入場,0),STICK,linethick2, COLOR0000ff;
今量: 資金入場;
a1:IF(資金入場>0,今量*1.2,0),STICK,linethick5, COLOR0000ff;
a2:IF(資金入場>0,今量*0.8,0),STICK,linethick5, COLOR0066ff;
a3:IF(資金入場>0,今量*0.6,0),STICK,linethick5, COLOR0099ff;
a4:IF(資金入場>0,今量*0.4,0) ,STICK,linethick5,COLOR00ccff;
a5:IF(資金入場>0,今量*0.2,0) ,STICK,linethick5,COLOR00ffff;

股理乾坤為您解答為你作如下解答

這個指標是以短中長期三個階段的最高價與最低價作為依據，再根據作者的理解換算成運算公式。從公式的角度出發，有一定的可用性，因不知道原作者在寫這個公式的時候構思，無法做太多的分析與解答。因為上面的加權換算的數據代表的是什麼？只能在以後長期的使用時作為觀察再分析。

❸ 零基礎想學金融投資,量化交易編程,該怎麼學有哪些方法

零基礎，想學習金融投資，量化交易編程，這可不是很好的想法，需要很長時間，而且需要專業的學校進行系統的學習。

❹ 量化投資用什麼編程語言研發策略好呢

么以下我就以程序語言的角度來回答
當然如果已經會了某些語言,那你可以使用熟悉的語言去找網上的學習資源會比較快
如果沒有特別熟悉的語言,或者是願意多學一種非常好用的語言
我的建議是學習python

我從以下幾點來分別說明

平台資源

國內外使用Python做雲端回測以及運算的免費平台相當的多,例如有 寬客在線，發明者量化，優礦, 等等不勝枚舉,可以使用平台的支持以及社區的互相幫助來學習

容易學習

綜合以上所說,"目前的環境底下" 我推薦Python.（推薦直接下載 Anaconda的集成開發環境）

❺ 有什麼無需編程的量化分析軟體

國內這種軟體比較少。 優礦、果仁網等好多都是寫代碼，大部分是python。有一個叫做米狗量化的網站號稱是什麼可視化量化平台，我去看了一下 www.migou360.cn 確實不用編程，你可以去看看。

❻ 糾結啊！不會編程，但是想學量化分析怎麼辦

說到這個，我非常感謝同濟橋博士，我也建議樓主看看他的量化分析課程，如果沒有Qmacd量化學習社區中課程的引路，我估計還是一隻迷途的羔羊，還陷在苦苦研究編程、統計學和高數的誤區中，甚至不知道自己到底錯在哪。但進行了量化分析培訓後才發現了解市場的運行規律與交易的核心邏輯才是重點。

❼ 量化交易編程很掙錢嗎

量化交易他其實也被稱為演算法交易，是一種嚴格按照計算機演算法程序給出的交易決策進行交易的方法。它用先進的數學模型代替人為的主觀判斷，用計算機技術選擇各種“高概率”事件，從海量歷史數據中帶來超額回報，制定策略，大大降低了投資者情緒波動的影響，避免了在市場極度火熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策，很容易將定量交易與技術分析混淆。

事實上，定量交易的內容要豐富得多，許多定量交易系統在建模和計算時使用基礎數據，如估值、市場價值、現金流等，其他演算法將新聞作為變數計算。技術分析基本上只需要交易對象的數量和價格數據，具體表現為“三多”，首先，有多層次模型，包括三個層次：資產配置、行業選擇和特定資產選擇。

❽ 量化程序化交易員程序員 這個是什麼壓力大嗎

量化交易也叫程序化交易，是國內證券交易、期貨交易快速發展的交易方式，歐美市場上60%-70%的證券、期貨交易時通過程序化完成的。程序化交易講究團隊運營，資產管理公司一般設置策略研究員、量化交易程序員、交易員、風控等崗位。量化交易程序員的主要職責就是把策略研究員的交易邏輯、交易思想用計算機語言編程。編程完成以後還要做測試以及參數修改等工作。程序員最基本的要求你要懂得最常見的計算機語言，如C++,Python,最好懂AutoIt、MATLAB、R語言。程序化交易員對計算機語言的要求不太高，但是要有證券交易經驗，會看K線圖，懂得基本的技術分析理論、技術指標，這些是必須的。很多公司的程序化交易也不是完全計算機執行的，你需要懂得在什麼樣的市場行情使用怎樣的交易策略，當一套策略系統一段時間運行表現不佳的時候要會分析市場機構的變化。正規的資產管理公司很少會聘期完全沒有交易經驗的交易員，不會聘請不懂計算機語言的程序員。如果你符合如上說的條件可以去應聘。至於壓力，要比主觀交易的操盤手要輕得多，是否加班主要取決於該公司投資的產品是國內還是境外的市場，如果是國內證券、期貨產品，比較少加班吧，境外市場會有人上夜班。非交易時間外的加班，這得看工作需要與企業文化啦。不知我這樣回答你清楚嗎？

❾ 想學量化交易的C++編程，有沒有比較好的參考書可看

下面這個可以參考一下，具體還要看個人的情況。

我覺得應該根據你的工作需要或者說你的發展方向而定。基本上兩大類吧：C/C++和java。比如，如果你要做企業級應用的你應該學習Java和C＃；如果你想做嵌入式，那麼應該學好c語言；其他情況下，在你不知道要做什麼之前你可以選擇學習C/C++。學會這兩大類中的一類，對於你學習其他語言都將是比較輕松，包括腳本語言，動態語言„„呵呵，這里想就自己的學習經歷和情況給大家一個建議，僅供參考。
1、我的入門是從學習C語言開始的（其實課程是C＋＋)，這是我們學校的公共課，我上課比較認真（雖然老師講得很差，而且一段時間後，我就發現自己的基礎掌握比她好，當然理解深度沒她好），因此，我認為對於完全沒有基礎的人而言，聽別人講比較容易入門。當時的教材是學校自己編的，挺爛的。
建議一（以C/C++為例），對於剛想進入編程的人（就是從來都沒有接觸過編程的人），最好是聽課的方式（自己看的話估計要很慢，而且很痛苦），可以找視頻或者培訓等。C語言推薦入門教材：譚浩強的C語言，最新版是第三版，不過第二版應該也可以了（藍色的）。說明一下：堅決不同意直接看K&R的《The C programming language》，這本書絕對不是初學者可以看懂的，裡面講語法的並不多，語法都是合在程序裡面講。不過這本書非常好，入門以後一定要看的一本書。
當然可以從C＋＋直接入門，C＋＋之父強烈推薦從C＋＋直接入手。C＋＋推薦入門教材：錢能的C++（紅色的，清華大學出版），這本書第一版不是ISO C＋＋，不過比較經典，作者現在也出了第二版了，第二版好像不是太好。國外的最好的入門教材據說是：《Acclerated C++》作者是Koenig和Moo夫婦，非常厲害。他們的著作還有《c陷阱與缺陷》《c＋＋沉思錄》。《Acclerated C++》這本入門的書我沒有看過，我覺得還是先找本國內的書好好看，看的差不多了，國外的經典書籍隨便看就會覺得很有味道，否則你可能會很受打擊。入門的書至少要看兩三遍（要徹底理解哦 ):）。如果是C＋＋，我建議後面類的部分至少要理解三到五遍。說明一下，c＋＋模板的部分可以先不用看，如果有興趣的話，等把c＋＋學的差不多了，我覺得可以把模板、STL、泛型編程結合起來學習，這個又是一個很大的工作量了，又得下很大的功夫。所以說，C++博大精深啊。
建議二、學習過程中要結合簡單的演算法，像冒泡還有類似c語言程序百例這樣的小例子做做；更進一步應該做點大一點的項目，最好是控制台程序。或者你已經著手學習win32、MFC或linux，你也可以結合平台做點小的項目。
2、第一階段是最苦的，接下來相對就知道應該怎麼去學習了。這時候假設你已經有了扎實的c＋＋基礎。這是你可以選擇也應該選擇發展方向了，做企業級應用，還是系統開發，嵌入式設計或者游戲開發„„ 那時我其實並沒有考慮那麼多，因為我不是學計算機的，因此我就把參加一些計算機之類的考試當作學習目標。我當時其實C＋＋語言基礎已經很不錯了，但是上機實踐很少（那時我沒有電腦），因此參加省計算機二級，全國計算機三級和全國計算機四級考試，結果上機都沒有通過。我很郁悶，二級的時候是我不知道怎麼樣進那個DOS界面把題目調出來，三級的時候是很快就編好了，也通過運行了，可是成績出來卻不及格，四級的時候是編好了，可能是我那題目比較難，好像用了兩次循環，結果那破機器竟然承受不了。後來一亂就毀了（當然主要是上機太少了）。不過我那些上機都沒有去補考。二級和三級的時候是自恃水平已經遠遠超過考試要求了，四級的時候則因為自己已經通過高級程序員考試，覺得補考上機好像沒必要。（我高程和四級都是在2003年考的）。
建議三：定位學習方向，並好好學習計算機基礎知識。在你還不確定學習方向，或者你還在大學本科期間，那麼我認為應該先把計算機的基礎知識好好學習一下。我認為計算機必學的基礎課程而且要精學——首先是數據結構，其次是操作系統、軟體工程，資料庫。這四門課不管你將來想從事哪個方向的基本上都會用到。當然，有時間的話，其他基礎課都是應該掌握的，離散數學、組成原理、體系結構、網路、編譯原理甚至跨學科的。方向是很重要的，因為知識其實是無限的，一個小小的領域就夠你研究很久了。本科生可能還沒有什麼方向的感覺，但是到了研究生你一定要清楚自己到底想要做什麼，要往哪個方面發展，不要盲目學，瞎學亂學，否則最後可能看似什麼都會，其實什麼都不會。
我也曾經學習過Java一段時間，這篇文章既然是談編程語言的入門學習，我也簡單說一說。因為有了比較C＋＋扎實的語言基礎，所以Java學起來比較輕松。我先找了國內一本薄薄的教材很快看了一遍（幾乎都理解，但是只看了一遍），空閑的時間配合清華張孝詳老師的java視頻。以後其實才算我真正要開始入門JAVA的學習，我用了是《core java》中文第六版（本來想用候捷翻譯的第二版的《Thinking in Java》，發現被同學弄丟了），這本書我差不多用了20天才把裡面的知識都搞懂，當然包括程序風格的模擬，最重要的時我把有關GUI編程的那三章裡面的程序例子幾乎可以默寫出來（當然，那是因為我理解了，其實這樣就變成了我的知識了），裡面的API我也記得差不多了。（說明：Java裡面的GUI編程沒什麼用處了，建議大家先跳過，GUI不是Java的長處，如果以後需要的話再查手冊或者再記憶學習）。
其實學習了C＋＋以後，學習Java是比較容易了，但是建議不要兩種都學啦，他們的用途是不一樣的，你應該熟悉其中一種，更重要的是熟悉其應用領域所需要的專業知識甚至平台，以及使用他們的企業，有創業計劃的還應該考慮一下他們的應用領域，最重要的是思考他們的潛在的應用領域。
對於初級的學習就講到這里，接下去的學習其實都是高級部分，先不介紹了，因為：一、我自己都還沒有學懂，這里亂吹會誤人子弟。 二、高級東西的學習很多，有很多選擇，又需要很多繁瑣的知識，可能也一下子沒辦法講清楚。