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有偿求购量化投资：思想，策略与R语言实战的培训书或者视频？
书籍50元以内，视频另谈。
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同求哈，淘宝上都没卖这套视频的，但是有其他的可以替代的
同求啊。。看起来很不错的样子，网上有类似的关于量化投资和R软件结合的书，但是偏向于教你如何使用R软件，这反而不如了R in action.最后说一句，楼主有的话，可不可以也发我一个啊
这个可能不是一本书吧，只是之前的一个培训课程的名字？
不管是不是吧，相关的书，课件，视频我都想要，价钱可以谈。
楼主找到了吗？
哪位朋友传一个，谢谢
一直没找到
眼睛看着是找不到了的
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量化投资的现状和前景
什么是量化投资？
最近十年来,量化投资成为了欧美资本市场发展的热点与焦点,一举成为了国际投资界兴起的一个新方法,发展势头迅猛,。量化投资和基本面分析、技术面分析并称为三大主流方法。由于量化投资交易策略的业绩稳定,其市场规模和份额不断扩大,得到国际上越来越多投资者的追捧。
过去20年收益率最高的基金,是文艺复兴科技公司的大奖章,其客户平均年收益率高达35%;而过去四年高盛旗下的量化基金规模翻了一倍,超过1000亿美金。由此可见,量化投资已经成为机构投资者的重要利器。
量化投资对于基金公司/资产管理公司而言,有着非常明显的价值:
首先是容易冲规模。一个有效的量化模型是可以在多个产品上进行快速复制,从而迅速做大规模。这个在巴克莱的指数增强系列产品上得到最明显的体现。截止2011年底,巴克莱量化基金,管理规模超过1.6万亿美金,超过富达基金,成为全球最大的资产管理公司。
其次是可以获得绝对收益。利用量化对冲方式,构建与市场涨跌无关的产品,赚取市场中性的策略,适合追求稳健收益的大机构客户,例如保险资金、银行理财等。这个产品的代表性公司就是目前全球最大的对冲基金BridgeWater,旗下的旗舰产品Pure Alpha过去五年共赚取超过350亿美金。
第三是杜绝了内幕消息和老鼠仓。量化投资只利用公开数据,通过数学模型的运算,挖掘出隐藏在公开数据后面的信息,从而战胜市场,从方法论上就杜绝了内幕消息的可能。在交易过程中利用复杂的IT系统进行程序化交易,使得老鼠仓也无法成为可能。在国内金融市场监管日趋规范的情况下,量化投资这种方法必然会成为投资研究的主要方法。
量化投资的理论基础
说到量化投资的理论基础,就要从市场有效性假说说起，技术分析、基本面分析和量化分析代表了有效市场的三个不同的层次。在无效市场,技术分析是充分有效的,这在中国资本市场最初的十年得到很好的体现;当市场进入弱有效市场后,可以依靠基本面分析获得超额收益,2000年到2010年这十年基本上属于这个时代;当市场进入半强有效市场后,也就是从2010年开始我们可以观察到大部分基本面分析的产品已经无法获得超额收益,此时国内市场已经进入半强有效市场。当然当市场进入强有效市场后,则无论哪种方法均无法战胜市场,那时候只能被动指数化投资。
传统的有效市场假说认为,在半强有效市场,只能依靠非公开信息(内幕消息或者私人消息)来获得超额收益。但是我们可以知道的是,除了非公开信息并不是只有内幕消息和私人消息,还有另外一个获得非公开信息的方法:就是利用数据挖掘的方法,从公开的数据中挖掘出非公开信息,也就是量化投资的方法。这也就是在美国等成熟市场(基本上进入半强式有效市场状态),量化投资为啥可以得到蓬勃发展的原因。
随着中国市场有效性的提高,中国开始进入半强式有效市场阶段,再加上监管层对内幕消息的监管越来越严厉,使得通过这种方法获得非公开信息的方式越来越难,因此量化投资就成为了一个最好的获得非公开信息的科学理论与技术。
很多人问:量化投资是不是仅仅是一个昙花一现的概念,还是一个可以长期有效的科学理论,我想通过上述对有效市场假说的分析,已经得到了明确的答案:量化投资是在半强式有效市场中的最佳分析理论,也几乎是唯一可行的分析理论。
中国经济经过30年的高速发展,各行各业基本上已经定型,能够让年轻人成长的空间越来越小了。未来十年,量化投资与对冲基金这个领域是少有的几个,可以诞生个人英雄的行业,无论是出生贵贱,无论是学历高低,无论是有无经验,只要你勤奋、努力。脚踏实地的研究模型,研究市场,开发出适合市场稳健盈利的交易系统,实现财务自由,并非遥不可及的梦想。
曾经有研究助理抱怨:“我们做量化研究的,一年都没有啥机会出去调研,免费旅游的机会都木有啊”。
“你只要好好研究量化模型,找到持续稳定盈利的策略,自然就会有大量的资金来找你合作,实现财务自由不困难。到时候你会开着游艇出海,去拉斯维加斯享受,去非洲草原猎象,又何必在乎眼前的这点免费旅游呢？”他点头如捣蒜。
在中国目前的很多领域,赚钱已经变成一个非常困难的事情,但是在量化投资与对冲基金领域,是完全依靠自己的勤奋与努力。一个持续稳定赚取的模型,不是靠关系和背景就可以的,而是靠着自己的聪明才智和脚踏实地的工作。
所以,从事量化投资与对冲基金这个行业,不仅仅是为了实现财务自由,更重要的是人性的尊严!
最后还想说一句:
俱往矣,数风流人物,还看今朝!
让我们一起拥抱中国量化投资与对冲基金黄金时代的到来!!
& && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && && &(资料来源于和讯网)
量化投资：思想、策略与R语言基础+实战现场培训
主讲教师：蔡立耑
上课时间：<font color="#16年8月5-8日 (四天)
上课地点：上海市南京东路培训教室
学费：& && & 4500元 /3600元 (凭学生证优惠价)
& && && && && &&&均包含纸质版讲义，中午工作餐及开课期间茶歇。
优惠： & && &现场班老学员9折优惠；
& && && && && &&&同一单位三人以上同时报名9折优惠；
& && && && && &&&以上优惠不叠加。
课程详情：
联系方式：魏老师QQ：Tel：010-Mail：
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总评分:&经验 + 180&
论坛币 + 80&
学术水平 + 2&
热心指数 + 2&
信用等级 + 1&
讲师介绍：蔡立耑（Terry Tsai），美国伊利诺伊大学金融硕士，华盛顿大学经济学硕士、博士，在国内外如美国、韩国有丰富的授课经验。带领博、硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究。
生长于台湾，求学于美国，在台湾的信息与金融业担任高级顾问，不仅拥有扎实的金融理论基础，而且具备广阔的国际视野与前沿的研究理念！
主持多项金融大数据研究项目，涉及SAS、R、Matlab、Mathematica、Java 与C#、F# 等多种统计分析工具与编程语言。在数据处理、数据分析以及数据可视化等数据科学领域有丰富的经验和独到的见解。
亲身实践各种金融应用，主持研究团队与台湾知名大学与企业合作开展各种金融研究，例如量化投资、风险分析等。在统计套利、金融大数据等领域有丰富的操作经验与授课经验。带领的量化投资研究团队用多种编程语言实现了统计套利以及风险管理自动化程序。
课程特色：
1：现场教学，可现场和老师互动，解决当下的课程疑惑2：课程内容丰富，囊括了许多量化投资的理论知识3：课程内容新颖，应用前沿的学术理论4：教学过程深入浅出, 以实例与实作印证所学5：学员能快速掌握灵活R语言，能在现实中通过此工具解决量化投资等综合金融问题6：可操作性强，将所介绍理论在实战中一一展示，即学即用，在实战中搭建课程的整体脉络
课程目标：本课程旨在有限的四天时间内帮助学员高效实现：1：深入理解量化投资的思想，建立起量化投资的理论直觉2：熟练灵活使用R语言，能藉助R语言工具高效迅速构建量化投资策略3：培养强烈的市场投资直觉，能通过构建量化投资策略敏锐捕捉市场盈利，赢取市场套利空间
量化投资基础班：主题内容简介R语言实战案例
R语言基础与金融统计分析
Part1：R语言学习与应用1、R语言简介（1）R语言的特点与安装&&&&（2）R&&Studio的环境配置（3）R 语言的扩展包&&&&2、数据操作&&&&（1）基本数据类型与互相转换&&（2）数据结构介绍&&&&&&【向量、矩阵、数组、因子、列表、数据框】&&3、数据的输入与输出（IO）& &&&（1）常用文件格式&&&&&&（excel、csv、txt、 access数据框）导入方法（2）数据结果输出&&&&4、数据计算基础&&& & 常用数据运算函数&&5、R语言绘图&&（1）基础图形绘制&&&&&&【折线图、散点图、条形图、直方图、箱线图等绘制与输出】 &&（2）ggplot2图层式绘图&&&&6、R语言高阶技巧& &&&（1）R语言的函数结构&&&&（2）apply函数簇介绍&&&&&&【apply、lapply、sapply、tapply函数应用与区别】&&&&（3）R语言并行运算，提高运行速度&&&&Part2 ：金融统计分析与R语言1、概率分布理论&&&&（1）样本分布理论&&&&（2）描述性统计&&&&（3）参数估计&&&&（4）假设检验&&&&2、多变量相关性分析3、方差分析、线性回归模型& &
案例一： &&大型股票数据（Access）读取股票数据读取&&案例二：A股市场股票数据绘图&&案例三：& &&&A股交易数据描述性统计&&案例四：& &&&上证综指和创业板指数编制与计算&&案例五：& &&&<font color="#09-2013行业间收益率比较
实战班课程大纲：主题内容简介R语言实战案例
第一天：量化投资概述及&&量化投资中的数据挖掘与文本挖掘
Part1 量化投资概述&&&&1、投资策略回顾与比较&&&&基本面、技术分析和量化的联系与区别&&&&2、量化投资概述3、量化投资风险与管控&&&&4、量化选股&&&&（1）量化选股系统介绍&&（2）基本面选股： 财务评级选股&&（3）超额Alpha选股&&&&& && && &CAPM模型&&&&& && && &三因子模型选股&&5、投资组合配置&&&&（1）随机资产配置的模拟&&&&（2）马科维茨风险-收益模型原理& &&&（3）模型缺陷与修正：Black-Litterman模型&&&&Part2 数据挖掘算法在量化投资中的运用&&1、逻辑回归与涨跌预测&&&&2、神经网络与涨跌预测&&3、支持向量机模型与涨跌预测&&<font color="#、聚类与股票配对&&&&Part3 舆情分析与关注度模型&&1、文本挖掘概述&&2、编码知识&&3、正则表达式&&4、中文分词<font color="#、文本分类模型
案例一：R语言进行A股市场投资组合配置实例&&&&案例二：& &Black-Litterman模型优化资产配比&&案例三：财务估值指标（PB、PE）对市场收益的影响&&案例四：使用分类模型预测未来股票涨跌&&案例五：微博股票热度选股模型&&案例六：&&面对A股市场2000多只股票，您是选价值股还是成长股？或许二者可以兼顾？GARP量化选股将给出一种答案。&&案例七：&&如何批量化地选出有异常收益率的股票？ 本案例将演示Alpha选股模型，并据以批量选股。&&案例八：&&在Alpha选股时，除了市场收益率以外，应该还要考虑其他影响超额收益率的因素。本案例将结合应用Fama-French三因子模型，展示高效、批量化应用三因子模型之技巧。&&案例九：&&如何科学有效地对投资标的物进行资产配置？本案例运用R语言实现A股市场投资组合配置。&&案例十：如何在资产配置时加入自己或者专家的观点？Black-Litterman模型优化资产配比提供一种资产配置新思路。主题内容简介R语言实战案例
第二天：技术指标&&交易策略与&&R语言实现
Part1：金融时间序列分析与R语言1、什么是时间序列数据&&2、时间序列的平稳性检验与白噪声探讨&&3、时间序列平滑&&【SMA、WMA EWMA】4、金融时间序列建模预测【ARMA、ARIMA模型】5、波动的集聚效应&&6、高频金融数据分析&&（1）非同步交易&&（2）交易数据的经验特征&&（3）价格变化模型（4）持续期模型&&（5）处理市场微观结构噪声&&Part2：R语言捕捉技术指标买卖点&&1、K线图绘制与形态分析<font color="#、动量指标（momentum）策略&&&&动量指标交易&&3、相对强弱指标（RSI）&&&&计算与交易&&<font color="#、移动平均线策略&&（1）均线编制与计算&&（2）双均线交叉策略<font color="#、异同均线（MACD）策略<font color="#、BOLL通道突破策略（1）唐奇安 通道&&（2）布林（Bollinger）通道&&<font color="#、KDJ指标交易策略&&<font color="#、OBV指标交易策略&&9、量价关系交易策略 &&成交价格与成交量关系传递的信息
案例一：股票交易的历史数据能够预测未来吗？以上证综指为例，运用统计方法检验时间序列数据可预测性的前提条件。&&案例二：预测股票收益率是广大投资者密切关心的主题。本案例运用ARIMA模型进行批量模拟建模，以预测股票未来的收益率。&&案例三:市场波动与投资风险密切相关，本案例使用GARCH模型预测波动率，并将其应用于VaR模型的风险管控。&&案例四：&&高频数据的数据特征有何独特性？如何对高频数据进行建模预测？本案例探讨高频数据模型构建、波动率估计。&&案例五：&&选股可谓是投资的第一步，如何有效率地对上千只股票进行筛选？本案例结合R语言，运用财务指标在A股市场进行批量选股。&&案例六：K线形态是买卖操作的重要参考，但如何编程捕捉？本案例将提供启发性的技巧。&&案例七：本案例将介绍如何使用动量交易策略，捕捉涨者恒涨，跌者恒跌的巿场现象。&&案例八：如何衡量金融市场买卖热度？RSI指标提供一种判断技巧，本案例运用R语言演示RSI指标求值过程并制定交易策略。&&案例九：如果某只股票一直没有超越近期股价的最高点，我们要采取何种交易策略，才能获得较高收益？是继续持有股票？还是抛售股票？我们将介绍解决这个问题的交易策略，并用R语言进行展示。主题内容简介R语言实战案例
第三天：&&用R语言玩转量化交易策略
Part1： 高级交易策略1、多种技术指标综合应用2、统计套利策略&&（1）无风险套利与统计套利&&（2）套利空间产生的理论基础&&（3）配对交易策略&&3、轮动投资策略&&4、趋势追踪、反转策略与波动率之间的关系&&5、仓位控制的几种技术6、“支持向量机”与金融市场分析预测&&（1）支持向量机原理（2）运用支持向量机进行股票分类与R语言
案例一：当多个买卖信号出现时，如何进行最终买卖决策？&&案例二：&&如何避免虚假信号的捕捉？&&案例三：本案例将演示配对套利策略在中国股票市场的应用，并探索开仓时奌与触发信号的设计技巧。&&案例四：&&轮动投资的投资标准是什么？本案例结合R语言编写轮动投资的选股策略，并进行绩效检测。&&案例五：&&趋势追踪与反转策略往往让投资人难以抉择；本案例检视依波动率选择两个策略之表现。&&案例六：&&买卖信号出现时，如何进行仓位管控？本案例运用R语言实现不同仓位技术，并进行风险评估。&&案例七：&&如何运用“支持向量机”技术辅助投资决策？本案例将提供一种参考思路。
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1.免费...开源...
2.是专门为统计和数据分析开发的语言
3.语言简单易学。
5.同各种OS的兼容性好。
6.因为用的人越来越多，又是开源，有很多配套的“插件”为其锦上添花。
7.有RGUI和RStudio两种风格供君选择...
8.各种包和函数的透明性极好，这使得对函数的调整和改良变得非常便利。
9.如果你做Bayesian，用R你有OpenBUGS，WinBUGS，JAGS等各种成熟活泼的包裹，你只需调用即可。
10.漂亮又灵活的图。
R语言数据挖掘现场班
通过案例掌握R语言数据挖掘
通过案例掌握R语言数据挖掘
-8日(四天)
上海市南京东路培训教室
上午9：00-12：00；下午1：30-4：30；答疑4：30-5：00
4500元/3600元(凭学生证优惠价)
(食宿自理)
老师简介：
Gino老师，早年获得名校数学与应用数学专业学士和统计学专业硕士，有海外学习和工作的经历，近二十年来一直进行着数据分析的理论和实践，数学、统计和计算机功底强悍。经管之家金牌R语言讲师。
教学大纲：
第一讲：R语言精要(含四个案例)
第二讲：Logistic回归与商业大数据建模(含六个案例)
第三讲：关联规则和R语言实现(含三个案例)
第四讲：决策树（回归树）分析和R语言实现(含两个案例)
第五讲：机器集成学习的Bagging和AdaBoost算法(含两个案例)
第六讲：R语言随机森林（RandomForest）算法(含两个案例)
第七讲：支持向量机和R语言的实现(含三个案例)
第八讲：神经网络和R语言的实现(含两个案例)
第九讲：交叉验证比较各个模型
第十讲：使用R语言结合KNN算法进行文本挖掘(含一个案例)
量化投资：思想、策略与R语言（
基础+实战）
基础班：日(一天)
-8日(三天)
上午9：00-12：00；下午1：30-4：30；答疑4：30-5：00
上海市南京东路培训教室
基础班：1000元/800元(凭全日制学生证优惠价)
4000元/3200元(凭全日制学生证优惠价)
全程优惠价：
4500元/3600元(凭全日制学生证优惠价)
(食宿自理)
讲师介绍：
蔡立耑（TerryTsai），美国伊利诺伊大学金融硕士，华盛顿大学经济学硕士、博士，在国内外如美国、韩国有丰富的授课经验。带领博、硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究。
课程大纲：
基础班：R语言基础与金融统计分析(含五个案例)
第一天：量化投资概述及量化投资中的数据挖掘与文本挖掘(含十个案例)
Part1量化投资概述
Part2数据挖掘算法在量化投资中的运用
Part3舆情分析与关注度模型
第二天：技术指标，交易策略与R语言实现(含九个案例)
Part1：金融时间序列分析与R语言
Part2：R语言捕捉技术指标买卖点
第三天：用R语言玩转量化交易策略(含七个案例)
从零基础掌握R语言—R基础+高级
-8日初级；8月10-12日高级(共六天)
上海市南京东路培训教室
初级：2700元/2200元(凭全日制学生证优惠价)
高级：3000元/2400元(凭全日制学生证优惠价)
全程：5400元/4400元(凭全日制学生证优惠价)
(食宿自理)
上午9：00-12：00；下午1：30-4：30；答疑4：30-5：00
R入门到精通
讲师介绍：
方老师，厦门大学统计学教授，博士生导师，耶鲁大学博士后。主要研究：数据挖掘、应用统计。
培训内容：
第1讲（3小时）R语言入门与基本数据分析
第2讲（3小时）数据读入、读出与R基本编程
第3讲（3小时）数据预处理与统计模拟
第4讲（3小时）探索性分析与作图
第5讲（3小时）线性回归
第6讲（3小时）Logistic回归
第1讲（3小时）Poisson回归，分位数回归
第2讲（3小时）聚类分析，分类分析
第3讲（3小时）主成分分析，因子分析
第4讲（3小时）变量选择与高维数据
第5讲（3小时）关联规则，高级作图方法
第6讲（3小时）社交网络分析
现场班老学员9折优惠；
同一单位三人以上同时报名9折优惠；
以上优惠不叠加。
报名流程：
1：点击阅读原文中的“我要报名”，网上填写信息提交
2：给予反馈，确认报名信息
3：网上订单缴费
4：开课前一周发送课程电子版讲义，软件准备及交通住宿指南
联系方式：
Mail：vip@pinggu.org
报名链接：点击“
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量化投资：思想、策略与R语言实战现场培训
讲师介绍： 蔡立耑（Terry Tsai），美国伊利诺伊大学金融硕士，华盛顿大学经济学硕士、博士，厦门大学王亚南经济研究院金融学教师，在国内外如美国、韩国有丰富的授课经验。带领博、硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究。生长于台湾，求学于美国，在台湾的信息与金融业担任高级顾问，不仅拥有扎实的金融理论基础，而且具备广阔的国际视野与前沿的研究理念！主持多项金融大数据研究项目，涉及SAS、R、Matlab、Mathematica、Java 与C#、F# 等多种统计分析工具与编程语言。在数据处理、数据分析以及数据可视化等数据科学领域有丰富的经验和独到的见解。亲身实践各种金融应用，主持研究团队与台湾知名大学与企业合作开展各种金融研究，例如量化投资、风险分析等。在统计套利、金融大数据等领域有丰富的操作经验与授课经验。带领的量化投资研究团队用多种编程语言实现了统计套利以及风险管理自动化程序。更有丰厚资料奉上！① 全部内容 ② Data
③ R install：
资料已发至邮箱，请各位已经报名的同学注意查收！
报名优惠：
现场班老学员9折优惠同一单位三人以上同时报名9折优惠微信回复“量化”获取优惠券，凭券减现金100元。以上优惠不叠加课程详情：http://bbs.pinggu.org/thread--1.html报名链接：http://www.peixun.net/view/258_join.html 涉及案例1.大型股票数据读取 2.财务报表信息快速整理3.A股市场数据绘图4.行业指数编制与计算5.A股描述性统计6.CAPM模型计算实例7.行业间收益率比较8.美国Treasury-LIBOR交换率的主成分分析9.上证指数日收益率的平稳性时间序列建模10.用ACF、ARIMA模型预测股票收益率11.用ARMA模型模拟预测S&P 500日收益率12.美国卡特彼勒股票高频交易数据分析预测和实际波动率的双尺度估计，用R实现13.R语言批量化选股报表生成实例14.R语言进行A股市场投资组合配置实例15.R语言实现Black-Litterman模型16.R语言与RSI交易策略17.股票的波动率在较高水平和在较低水平时，投资者的投资策略（MR,FT）会不会不一样？如果不一样，会有怎样的差别？将用R语言和股票实例来探索这些问题。18.如果某只股票一直没有超越近期股价的最高点，要采取何种交易策略，才能获得较高收益？是继续持有股票？还是抛售股票？将介绍解决这个问题的交易策略，并用R语言进行展示。19.美国证券市场上动量交易策略分析20.基于协整理论的配对套利策略在中国股票市场的应用21.用R体现轮动投资策略，思想及成效。22.R语言实践： 运用支持向量机进行中国证券市场的若干股票分类更多课程详情戳“阅读原文”吧！
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