前复权其实就是以除权后第一天的价格点为基础把除权之前的数据进行复权。通常情形下，前复权可以用当前的价格倒推看之前的价格成本，看对应价格的历史价格的真实成本。
做市交易是指采用做市商市场的交易方式，又称为报价驱动，是一种连续交易商市场。在这一市场中，做市商给出证券交易的买价和卖价，并依据市场的买卖力量和自身情形进行证券的
1、降低成本：在拉升阶段主力想以更低的价格买入个股，则会先卖出一部分筹码，造成股价大跌，再在下方以低价买入，降低其持仓成本，扩大预期收益率；2、洗盘：在股票价格上升过
做市交易是指采用做市商市场的交易方式，又称为报价驱动，是一种连续交易商市场。在这一市场中，做市商给出证券交易的买价和卖价，并依据市场的买卖力量和自身情形进行证券的
机器学习（ML）和人工智能是近几年金融领域的热门话题，机器学习也是一种统计方法，通过模拟大脑神经的工作方式，对历史数据的关系进行分析，寻找数据之间的关系，并进行预测。
机器学习是人工智能更广泛领域的一个分支，它利用统计模型进行预测。它通常被描述为预测建模或预测分析的一种形式，传统上被定义为计算机在没有明确编程的情况下学习的能力。
其实都是有机会的，只是需要付出的努力程度不同。只能说是大家都靠着自己努力收获了心仪的offer。除了努力以外，选对努力的方向也很重要。说起岗位，量化分析员一般在风险管理、
今天，小编给大家分享5本关于机器学习、统计、量化交易的书籍，包含：《主动式股权管理》、《量化金融面试实务指南》、《机器交易：部署计算机算法征服市场》、《算法交易：制
Python语言是中低端量化交易平台最普遍的选择。中低端量化交易平台，支持复杂度不高的脚本语言实现策略逻辑，多数是在图表上加载技术指标，进行自动化交易的。
CQF是量化行业的专业认证，如果要说AQF和CQF选择哪个，我个人觉得还是CQF比较好。CQF已经受到了各大世界名企的青睐，根据CQF协会的公布，目前CQF在阿布扎比投资局、美银美林、巴克莱
对于做高频而言，对编程要求较高，可能信息学背景会好一些。这并不是说信息学那些算法对量化交易有直接的帮助，大概率是没有的，而是参加信息学竞赛的人，一般本科都会读计算
千万不要看不起这种实习岗位的招聘信息，如果你对这家量化机构特别钟意的话，如果有实习岗位出现在你的面前，是一定不要挺拒绝的，没有什么比走进一家量化机构内部，再获得对
对搞量化交易的来说，却相比之下多出了一大堆的事情，比如行情推送是否异常，下单是否异常，策略，服务器有没有抽风之类的。还不涉及到初期程序化开发，调试，优化，口吞报表
其实从运营公司的角度，如果想最大限度发挥自己的能力，那么自己研究策略不如招人研究的。如果自己花时间研究，其实还没必要开公司，自己弄就行。开公司就是想借其他人的力量
不同的选股因子可能由于内在的驱动因素大致相同等原因，所选出的组合在个股构成和收益等方面具有较高的一致性，因此其中的一些因子需要作为冗余因子剔除，而只保留同类因子中
在交易所分发出来的数据，按数据精细程度将行情服务划分为?Level1和Level2?两种服务（自己百科交易所数据服务种类），对我们做量化交易研究者来说，数据的种类最好整齐备，以股票举
quant的门槛高多了，top 10、ivy，动不动数学物理phd，面试一堆智力题。actuary技术门槛不高，类似普通商科工作，但是比普通商科多了个考级。老美考级笔记慢，单找工作面试也不看技术
对于做量化这种最最不需要公司平台的（我指的是法律规定的牌照类资质），应该是最适合个人做的。或者说得更直接一些，如果量化交易都没法个人做，那么全世界几乎不存在可以个
量化交易是以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额预期年化预期收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪
