程序员如何快速入门Python量化交易？成为IT圈的金融家

随着算法交易的崛起，越来越多传统投资银行开始转型成为科技公司。量化交易在各大投资银行和对冲基金公司中成为交易系统的主流。

“量化投资”是指投资者使用数理分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。其核心优势在于风险管理更精准，能够提供超额收益。

那些靠数学模型分析金融市场，并用复杂的数学公式和计算机在稍纵即逝的市场机会中挖掘利润的投资家则被称为宽客（Quant）。在如今的量化投资领域，已经有了无数模型系统软件，在强大的Python语言和数据库的支持下，量化投资早已不再是一个神秘的领域。

量化界六大超豪华讲师阵容

推出《Python量化交易策略编写及系统搭建》初阶一期

一站式入门Python量化交易，驾驭主观思维、量化思维，掌握量化交易必备金融知识。了解人工智能量化交易的本质，掌握量化策略完整的研发流程，搭建属于自己的量化交易系统，研发自己的量化策略，实现量化策略中的仓位管理和风险控制。学习AI在量化交易系统中的应用和实践。另外，本课程还会传授量化部门面试求职技巧，帮助求职者拿到理想工作offer。

【冯永昌】

中国期货业协会顾问委员，上海期货交易所博士后业界导师，北京大学、清华大学EDP&FMBA讲师，北京大学统计学博士，中国人民银行博士后。早期曾任海外知名对冲基金分析师和国内顶级公募基金投资经理，后从事私募基金投资和盘手指导工作。擅长主动投资组合管理的理论与技术，尤其是A股市场阿尔法因子和风险模型，CTA交易的程序化设定和转化，人工智能与机器学习分析，高频波动率预测与做市商交易。

【Diana】

纽约大学数学金融硕士学位。就业于摩根斯坦利纽约总部量化金融部门，主要从事algorithm trading ，stock volume预测，机器学习研究，固定收益和外汇定价建模以及衍生品定价。建立了利率和外汇的定价模型和股票的统计套利模型，对销售及交易类数据作机器学习分析有独到的研究。

Diana还在她所在的部门担任面试主管，为候选人进行面试。有5年美国学生设计实习项目的指导经验，帮助学生完善他们的简历，准备面试，并在金融行业取得成功。

【Jason】

CQF、FRM、Wilmott/SEG/EAGE学会会员、专利发明人、世界500强投资部门主管、资深金融工程师，同济大学在职理学博士，同济大学理学硕士，长期从事与金融建模和数量分析相关的技术及管理工作，开发完善公司Python金融数据分析库及数字化工具。以第一作者身份发表多篇国际期刊及会议论文，内容涵盖强化学习数据分析（蚁群算法），波动方程偏移以及机器学习下的动态资产组合建立等等。

【陈倍佳】

诺德基金量化事业部投资经理

南京大学学士，上海财经大学数量经济学硕士，三年国内对冲基金投资经验，六年量化研究经验。现任德诺基金量化投资部专户基金经理、数量研究主管，管理20余只基金产品，管理规模近30亿。曾任职于财通基金、中国人民银行信用研究员。

【Albert】

国内知名私募量化投资部研究总监，擅长资产配置以及策略组合

北京交通大学计算机科学与技术硕士，高级工程师，项目管理师

曾经供职于中国软件、微软亚洲研究院、intel中国事业部，摩托罗拉手机事业部。

【Henry】

同济大学工学本硕毕业，上海交通大学工商管理硕士。曾就职于外资投行、合资公募基金公司、国内大型资管机构，任职高级金融工程师、投资经理等职务。拥有交易系统开发、金融数据建模、量化投资研究等近10年相关工作经验。