金融量化投资学习之路

　　本人本科时学习电子科学技术，算是硬件设计，硕士出国了，学习计算机通信，后来在国外做一个嵌入式的码农。

　　日子过得还不错，因为爱情的原因，我回国了。回国前我思考了很长时间，不想再作为一个码农，我觉得中国的金融行业远不如外国，有很大的发展空间。于是哥决定转行，可惜隔行如隔山，金融投资行业根本不理睬我的简历，机缘巧合下进了一家外企银行做高级业务分析师(对，是高级，哥这几年在国外也不是混日子的)。可是做了一段日子，我觉得工作已经熟悉了，比之前coding当然轻松很多，可是工资也少了。一开始也没觉得怎么样，毕竟是转行来学点东西，可是当哥的儿子出生了，奶粉钱就不够了，于是要加深我的计划。

　　哥的想法其实很简单，就是利用计算机来辅助金融投资分析，其实就是国内很多人都在做的量化投资。

　　哥可是有数据支撑的，美国的股票交易由70%以上是计算机自动完成的，中国呢？大型券商其实已经在用这些方法来割韭菜了，可是我们很多散户只是凭借个人经验和有限的信息进行判断，这是远远不够的，其结果就是只能被割韭菜。虽然中国A股市场存在着很多内幕交易，可是依靠公开信息的不对称和基于这些信息的深度分析，同样是可以盈利的，而且最重要的是这是合法的。

　　现在国内流行的量化交易研究都是基于各种模型，把数据当成信号来进行分析，其结果很容易陷入类似赌博的一个结果。即使现在有很多人使用机器学习来辅佐，可是哥觉得这只是初步阶段，现在还是在对刚才所说的研究方向的一种增强而已。试想，以前很难进行历史数据的自动学习，只能通过人的总结得出规律，然后编程程序。现在能通过机器自动从一堆数据中获取一些不明白的结论(黑盒子)。总觉得这些并不是太靠普。

　　其中有些是套利模型，那是非常有科学根据和理论依据的，这是我其中想达到的目标之一。其次我想通过机器研究更多基本面的数据，例如财务报表，来进行分析，这是所谓的长期投资的基础。金融投资从时间的角度会大致被分为短期和长期的投资，当然现在高频交易应该也是短期投资的一种。毕竟想挣大钱，不能交易得太频繁，就像好酒总是须要时间来酝酿的，投资其实更多的是赌未来，利用电脑分析，是为预测未来提供更多依据罢了。

　　回国的这两年，哥一直学习金融知识，还考了一下CFA，其实对一个软件工程师，学这些金融知识真的不难，如果你还有那么一点高等数学的基础，大学不要学得太烂，那掌握稍微高深一点的金融学模型那并非难事。这足以进行投资分析了。

　　现在真的把模型搭建起来，须要电脑编程，哥是学习C/C++出身的(学嵌入式的人基础技能)，其实可以用C/C++来写，可是太耗时间了，现在流行的都是Python,因为库实在太多，应用的人太多，各种量化平台的默认语言。软件界一直流行的一句话就是不要重复造车轮，所以我还是遵循趋势(这也是投资界的金科玉律)，利用Python.

　　之前在国外我稍微自学了一点Python,可是当时觉得太简单了，就没有放眼里。现在重新学习，发现很多新的方法和思想在Python里面，确实比C/C++方便很多。写这个博客的目的就是想把学习Python的过程记录下来，方便以后参考，也是自己每个阶段的小总结。