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廖小可可
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kevin咖啡馆

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一分钟了解量化投资

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氷之世界

开设院校:对外经济贸易大学开设学院:统计学院方向名称:资产管理与量化投资所属专业:金融学·配备最强师资组合对外经济贸易大学在职研究生享受与统招研究生一模一样的师资,均为硕导、博导。对外经济贸易大学校长施建军、统计学院副院长刘立新教授在该领域内享有很高声誉,均参与在职研究生授课。·课程特有国际性、前沿性、实践性对外经贸大学自身国际化、前沿化特征显著,金融专业一直是对外经贸大学的优势学科,所设课程同样与国际金融市场接轨密切,如量化投资、统计套利、高频交易等。·课程将资产管理和量化投资技术紧密结合课程讲授金融各行业资产管理业务的发展模式及运用,尤其是运用量化投资技术和程序交易进行资产管理:套利策略设计、投资方案实施、风险分析、市场预测等,旨在培养复合型的金融高级人才。·定期为在职研究生开展主题讲座论坛邀请政府和业内知名专家举办系列关于经济金融政策分析、金融监管、金融市场投资、风险管理等方面专题讲座。如:贵金属市场投资、风险投资、投资银行、对冲基金等专题。 1、随着国际国内金融市场的发展,现阶段资产管理已经成为我国金融市场发展创新的重要领域;2、加大资产管理业务是金融行业扩大资产规模,增加收益的最好选择;3、资产管理是企业追求长期稳定收益的必然选择;4、资产管理是普通投资人(家庭、个人投资理财)最受益的选择方式;5、资产管理是规范金融市场的有效途径,极大的降低市场的波动率;6、资产管理业务是金融从业人员的激励和动力,促使金融从业人员优胜劣汰,优化金融团队;7、政府支持、政策支撑:资产管理为社会、金融业、企业、个体等均带来巨大收益,自2012年开始政府大力支持,对其放宽政策,目的就是将此项业务坚定不移的开展下去。报名条件1、从事社会工作三年以上的大专学历者;2、大学本科毕业三年,并获得学士学位,可申请金融学专业经济学硕士学位。 按照对外经贸大学金融学专业硕士研究生培养方案,根据资产管理与量化投资方向的具体情况实施课堂教学。学位课程:微观经济学 宏观经济学 财政学国际经济学 货币银行学 社会主义经济理论资产管理模块:投资组合与基金管理 固定收益与信托产品投资保险规划与财税规划 衍生产品与另类投资量化投资模块:金融工程与量化投资 技术分析与高频交易金融统计与计量 统计套利与程序交易金融市场、财务策划模块:金融市场实务 理财规划实务金融风险管理 财务报表分析 1、申请学位按照对外经济贸易大学研究生部学位办公室关于以研究生毕业同等学力申请硕士学位的规定办理。所交学费不包括进入论文阶段后的费用。2、报名参加研究生课程进修班学习的人员,可在报名时提出以研究生毕业同等学力申请硕士学位。3、国家统一组织的英语和经济学学科综合水平考试,由我院协助学员到研究生部办理手续,费用按规定由学员交纳。4、我院将为学员安排教师进行学位论文的指导。

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koko乔纳

所谓量化投资,简单地说就是利用数学、统计学、信息技术的量化投资方法来管理投资组合。量化投资者搜集分析大量的数据后,借助计算机系统强大的信息处理能力,采用先进的数学模型替代人为的主观判断,利用计算机程序在全市场捕捉投资机会并付诸实施,克服了投资者情绪波动的影响,使投资的稳定性大为增加,避免因市场极度狂热或悲观的情况而导致做出非理性的投资决策,以保证在控制风险的前提下实现收益最大化。用一句话说,就是利用电脑帮助人脑处理大量信息。 提起量化投资,就不得不提量化投资的标杆——华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯(James Simons)。通过将数学理论巧妙融合到投资的实战之中,西蒙斯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。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相融合,产生了量化投资。关注公众号“量化前沿”回复“福利”领取20本量化投资电子书籍

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艰难之旅

关于计量经济学本文较系统地介绍了计量经济学在证券期货市场中的应用,其中包括作者的一些最新研究成果,如:计量经济学证券期货市场指标体系的研究;新华财经指数的编制;证券投资组合的研究与应用等。关键词:计量经济学 证券市场 期货市场The Application of Statistics on Securities and Futures MarketsLI Cong-zhu,DING Shao-fang,WANG Ling-hua,SUN Da-ning(North China University of Technology,100041)Abstract:In this paper,the Application of Statistics on Securities and Futures Markets is introduced,author's many new achievements are included in it,such as study of index system on Securities and future markets;study of Xin Hua index number of securities;study and application of investment in bond and so on.Key Words:statistics securities markets futures markets▲一、序 言我国自九十年代初建立证券期货市场以来,短短几年,得到了迅猛发展,方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日),在沪深两市上市的境内公司已达900家,沪深市场的A,B股股数是981只,上市公司900家,其中沪市501只(461家),深市480只(439家),沪深A股股数874只,B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比,可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币,占国内生产总值的比重超过25%;开办证券90家,兼营证券业务的信托投资公司237家,下属证券营业部2400多家;现有43家境内企业海外上市,累计筹集资金100多亿美元;已有107家公司成功发行了B股,筹集资金近50亿美元;股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来,沪深两市的日成交量猛增,至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元),创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大,并逐渐成为国民经济的晴雨表。统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。据有关报道,当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA,而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用,转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如,1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业,赴美国麻省理工学院就读研究生,毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上金融证券业最发达的地方,他以统计和数学为基础,建立了自己的投资理论,现已升任该公司副总裁,主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。华尔街取才原则的转向,从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大,信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂,数字已成为传递信息最直接的裁体,加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济,大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化,成为决定未来竞争成败的关键因素之一。前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种,由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约,很难转让对冲,交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯,引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值,推导出不支付红利的股票期权定价公式,从此期权有了明确科学的价格定位依据,很快形成一个完整的市场,并迅速推广到全世界,直至现在,期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在,预测远期价格成为可能,不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值,投资手段,极大地丰富了金融市场,而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究,提高了操作的理论水平。由此可以推断,没有布莱克.斯科尔斯定价模型,期权就不可能发展这么快,全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达,如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时,总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实,体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计,自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中,著名的计量经济学家有23位,10位担任过世界计量经济学会会长,有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。借用统计数学,将经济理论数学公式化,将经济行为定量化,已成为当今世界经济的热门课题。有关专家指出,统计学,经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说,都是必要的,但本身并非充分条件。三者结合起来,就是力量。数学给经济界带来新的视角,新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场,就显得非常实用和有价值。二十多年来,指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。证券金融市场的风险管理是个永恒的话题,投资者都想寻求收益回报,但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险,如何确定风险的大小,如何才能实现收益最大化和风险最小化,历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来,市场风险的神秘色彩逐渐淡化,不再变得那么可怕和不可驾驭。马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差),发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券,进行分散化投资,其收益才尽可能是确定的。通过数量分析得出的这种结论,迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。在短短的几十年间,随着量化研究的不断深入,组合理论及其实际运用方法越来越完善,成为现代投资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新,1990年他获得了诺贝尔经济学奖。众所周知,量变引起质变。数量关系的背后,牵扯着市场的稳定与发展。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究,反过来,当今世界的金融管理特别是防范金融风险,也越来越要量化研究。早在1995年9月,美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较,数量分析和模糊评价等方兴,预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们,没有完整、科学的分析预测工具,就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究,才能提高对金融运行规律的认识,才能把握市场的发展动向。经济理论的数学化和统计分析,使各种经济行为也越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立,就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。有统计显示,在西方金融市场,三分之一的人运用组合理论来投资,三分之一的人靠技术分析管理头寸,另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题,但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同,说明理性投资将成为市场的宠儿。由此我们不难理解华尔街选才的动机。主观意见和直觉判断有很大的随意性,显然与现代投资决策的要求相去甚远。对市场和价格进行定量研究,从而揭示客观存在的数量依存关系,成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据,可以比较全面地分析各种因素的影响力度。其主要表现在:1 结构分析:证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度;单一证券与整个市场之间如何相互影响,市场指数设计是否合理;证券与期货价格走势是否相互制约;同一类证券有没有一定的连动关系。2 价值预测:分析未来证券发行和上市价格的理论定位,确定金融衍生证券的价格,分析预测证券期货的价格走势,进行投资决策等。3 政策评价:研究市场系统风险的预警及控制,探讨不同的组合投资效果。4 理论检验:证券价格能否反映所有的信息,市场的有效性实证检验;各种技术指标的适用性和优化处理,周期效应的对比分析。从以上可看出,量化研究有助于搞好风验管理,设计投资组合,选择交易时机,评估市场特性。统计工具在证券金融市场的大量应用,对交易技术的升级换代,管理水平的提高做出了特殊贡献。现在,电脑交易系统在国外大行其道,依据不同要求设计的模型软件层出不穷,只要把数据输入电脑中,投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上,而是综合处理信息的能力。谁的模型从总量上与趋势上能更合理、科学地分析市场,谁就能掌握主动。简单的统计和数学方法已经满足不了日益复杂的金融发展需要。随着统计和数学工具的推广应用,一门新兴的边缘科学——金融统计学应运而生。美国芝加哥大学、哥伦比亚大学、纽约大学和英国利兹大学先后确定了金融统计的硕士和本科生的培养计划。我国近几年来,像中国科技大学、南开大学和山东大学建立了统计金融系,去年北京大学相继成立了金融数学与金融工程管理中心、金融数学系;像北方工业大学统计学专业等建立的证券期货模拟实验室的也有很多家;开设相关专业的就更多了。总之,统计学及其相关学科在证券期货交易中的重大作用愈来愈被人们所认识和重视。读者从本专题所讲的内容也将会有更深入和全面的了解。后面我们将结合我国证券期货交易的实际,介绍统计方法在证券期货市场的一些基础应用(包括我们的部分研究成果),如证券期货交易的统计指标体系;证券指数;投资组合;上市公司财物报表的统计分析与选股;证券期货价格走势预测(主要是技术分析)等。

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