大家好，今天小编来为大家解答小白想升级电脑，满足3D建模和影视后期，求大佬支招这个问题，小白不建议学建模很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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编程小白如何结合量化实例学习python量化建模
作为小白想要学习量化必须对量化有个整体的了解然后才能学习到最后才能自己建模。下面我就来详细介绍下:
一、什么是量化交易
量化交易，指的是利用数学模型，在金融市场中寻找稳定超额收益的投资手段。量化交易有着挖掘信息能力强，不易受主观情绪影响，下单及时、准确，风险控制严格等特点，能够获得稳健的收益。而其相对于传统主观投资，上手难度也比较大，门槛较高。入门量化交易，主要需要了解如下几方面的知识。
1.数学/统计学知识
既然说到用数学模型，那数学和统计学的知识是必不可少的。由于国内金融市场尚不完备，一些衍生品交易受到限制，所以相较国外市场，能用到的数学/统计学知识也要少一些。对于非理工背景的投资者，需要补充基础的高等数学，线性代数，概率论，统计学，最优化理论等等学科的知识，这些内容可以在高校教科书中找到。对于一些新兴的利用机器学习的交易策略，还需要了解一些数据挖掘的知识。但既然是入门，这部分自然不是必要的。
另外，计量经济学的应用尤其广泛。进行策略研究时经常要面对大量的时间序列、面板数据。虽然在实践过程中更加注重策略结果，只要能赚钱的策略就是好策略，但在严谨的计量理论的支持下，回归结果更准确，能更好的刻画数据背后的关系，故往往更容易得到与预期相近的结果。其中，时间序列回归与截面、面板回归的逻辑与假设均有较大区别，且广泛用于刻画及预测金融资产的收益，波动。计量经济学的书籍推荐伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》；时间序列推荐布鲁克斯的《金融计量经济学导论》。
2.编程能力
由于量化策略要处理大规模的数据，并采用复杂的数学算法，故需要利用程序来完成这一过程。大部分面向对象的编程语言，如Python，Java，R等都可以胜任这一工作。我在这里推荐Python，在业界比较主流，其特点主要是包括大量第三方开发的包，如处理数据的Numpy，Pandas，和金融包Talib，和各个平台及其他语言兼容性良好。其中Pandas是美国知名对冲基金AQR开发的数据处理包，非常适合用于金融数据。
Python的学习可以通过《利用Python进行数据分析》等书籍进行学习，也可以通过一些网上教程快速入门。在实际应用的过程中，应该多参考各个工具包的API文档。回测程序主要包括导入数据及初始化账户，每个交易时间点择时条件、调仓逻辑，及回测结果计算，绘制净值曲线等等。京东量化平台封装的回测环境简化了这一过程，能够方便的对策略进行测试。
3.金融基础知识量化交易，根本上是金融市场中的行为。虽然该岗位对数学、编程知识有要求，但脱离了其金融本质，就无法设计出优秀的策略。量化投资者需要了解各种金融资产的性质，以及影响其价格的因素。对于股票而言，公司的基本面及财务情况，其所处行业的形势能够从某种程度上反映在其股票价格中，因此投资者应对此有基本了解。这部分可以参考博迪，凯恩，马库斯的《投资学》，以及财务会计，报表相关书籍。此外，中国市场受到人为操控的因素影响较为显著，在实盘操作中，量化投资者在依赖量化策略进行投资决策的同时，一般也会加入一些主观判断，以更及时捕捉市场走势，获得更高的收益。因此，宏观经济，政策形势对金融市场的影响，也是投资者不能忽视的问题。每天看看华尔街见闻，长久以来可以培养金融直觉。
4.策略研究能力即是将以上内容综合运用，将投资思想程序化，开发成为有投资价值的策略的能力。起步时，应多参照已有的较为成熟的策略，进行完善复制。策略本身的逻辑可能三言两语就能概括，但在实际执行的过程中的细节不可忽略。众所周知，在回测中表现突出的策略在实盘中不一定有效，但在回测中效果都不好的策略，难以在实盘重有良好的表现。过度拟合，幸存者偏差和使用未来函数都是新手经常会出现的错误，避免这些错误，才能让回测结果更好的接近真实情况。
同时，在得到回测结果后，如何对收益进行归因分析，研究持仓股票，风险暴露，并对参数进行优化，也是量化投资者需要解决的问题。一些经典的投资策略包括多因子策略（Fama-French三因子模型），技术指标择时（MACD，布林带等），动量反转策略，事件驱动策略，统计套利策略等。其中很多策略源于外国学术论文，高质量学术期刊包括JournalofFinance，JournalofFinancialEconomics等等。同时有一些系统的教学书籍，包括BarraHandbook（多因子圣经），QuantitativeEquityPortfolioManagement（主要讲解投资组合管理），QuantitativeTradingStrategies（主要讲如何构造量化策略）。
5.在实践中学习策略回测终究是回测。基于过去行情设计的策略，一定能在过去的时间区间内有良好的表现。但同样的历史不一定会重演，随着市场趋势和微观结构的改变，策略在未来的时间可能不会按照预期的方向发展。实盘中还存在报表信息公布延迟，交易摩擦，下单对市场价格影响等问题。故一个交易策略，在经过严谨全面的回测检验后，要在实盘上检验其真正效果。
在接触量化交易初期，了解数学编程，模型搭建中的细节处理都是绕不开的问题。而如今各种技术手段都较为成熟，可供大家使用，一个成功的投资者与众不同的地方一定在于其设计策略的思想，和对市场的把握。设计交易策略应以背后的金融直觉为基础，是我一直坚信的理念。希望各位投资者能够在量化投资领域中找到自己独特的视角，成为下一个西蒙斯！
二、量化的学习
1、软件推荐：python常用的量化软件有python、matlab、java、C++。从开发难度而言python和matlab都比较容易，java和C++麻烦一些。从运行速度而言，C++、java要快于matlab和python。不过对于大部分人而言，尤其是初学者，开发占用的时间远大于运行时间。如果追求运行速度的话，先将策略开发出来，再用C重写也不迟。另外，从量化资源而言，python资源多于matlab，而且matlab是商业软件，python是免费的。因此我推荐大家用python。使用python的话，最好下载一个anaconda。这个软件将常用的库都集成好了，免去自己安装的烦恼。
2、数据源推荐：tushareTushare支持的数据很全面，相比wind个人版量化接口，tushare更友好。因此推荐tushare。
3、量化框架：推荐使用量化平台量化平台可以看成是一个已经搭建好的框架。用户只需添加一些自己的买卖条件，即可回测策略，免去了自己从无到有搭建基础框架的过程。另外根据策略类型的不同，也会用到一些其他工具。
1、数据库推荐：sqlite如果所做的策略需要存储很多数据，那么就需要一个数据库软件，配合使用。Python自带sqlite3库，可以在python中方便的操作sqlite数据库。
2、机器学习推荐:scikit-learnScikit-learn封装了很多常用的算法，直接用就可以了，避免了自己写算法。
3、网络信息采集推荐：Beautifulsoup等关于这方面可以参考“Python网络数据采集”这本书，
三、如何用python建立策略手把手教你使用量化平台完成简单的策略回测-Python篇今天来教大家使用量化平台中Python的部分，完成一个简单的策略回测。首先，回测界面是长这个样子的可以看到，左半边的大部分区域是编辑代码的地方，开发环境会自动识别Python语言的关键词。在代码区上面的设置标志里面可以个性化调节开发环境的视觉效果。
Python的回测代码主要包括init()函数，handle_data()函数，以及其他用户自定义内容。如果在每天开盘前要进行额外的处理或计算，可选择添加before_trade()函数。definit(context):#这里用来写策略开始时要做什么defbefore_trade(context):#非强制，在这里写每天开盘之前要做什么，不可下单defhandle_data(context,data_dict):#这里用来写每天开盘后要做什么，可以是计算，输出日志，或者下单其中，init()是初始化函数，可以设置基准，滑点，佣金等回测参数，也可以利用context自定义变量。
在Python及大部分其他编程语言中，在局部变量只在该变量定义的函数体有效，在其他函数体内是无效的。而context被定义为一个局部变量，可以把内容在不同函数代码之间传导。该函数在回测开始时运行一次。handle_data()是每个交易时间点（分钟/日）时自动运行一次的函数，可以在此函数内设置交易判断和下单，是策略核心逻辑所在。用户可以按照Python语言规则定义其他函数，包括运算/数据处理函数，也可以通过task()函数设置自定义函数的执行频率和执行时间。
小白想升级电脑，满足3D建模和影视后期，求大佬支招
你好很高兴回答您的问题。
看了下你电脑的配置，基本没有太好的胜利空间，不如重新买一台，预算低的话可以考虑二手的。
文章分享结束，小白想升级电脑，满足3D建模和影视后期，求大佬支招和小白不建议学建模的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！
