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程序化交易涉及到众多数学概念。例如在构建交易模型时,基本的加减乘除运算无处不在。对于价格的计算、仓位的控制等都需要这些基础运算。若基础数学知识薄弱,可能在理解一些简单的交易策略时就会遇到困难。就像计算每次交易的成本和收益,这是程序化交易最基础的部分,如果连这些都计算错误,那整个交易计划就会出现偏差。
概率论与统计学在程序化交易中占据重要地位。市场充满不确定性,而概率论能帮助我们理解各种事件发生的可能性。例如预测某一股票价格上涨或下跌的概率。统计学则有助于分析历史数据,找出其中的规律。像通过分析过去某只股票的价格波动幅度,来推测未来可能的波动范围。很多交易策略都是基于统计数据得出的,数学基础差的人需要着重学习这部分知识。
可以选择一些基础的数学教材,如初中和高中的数学课本。这些课本涵盖了基本的代数、几何和函数知识。从最基础的概念学起,比如先理解变量、方程等概念,再逐步深入到函数的应用。重新学习这些知识能够为后续学习更高层次的数学知识奠定坚实的基础。在学习过程中,可以做一些课后练习题来巩固所学知识。
网络上有许多适合不同水平的数学课程。对于基础差的非专业人士来说,可以选择一些针对初学者的课程。这些课程讲解细致,通常会用通俗易懂的例子来解释复杂的数学概念。有些课程会用买卖水果的例子来讲解加减法在实际生活中的应用,进而延伸到在程序化交易中的应用。而且在线课程可以根据自己的学习进度随时暂停、回放,方便理解和掌握。
利用数学软件如Matlab或Python中的数学库(如Numpy)可以帮助学习。这些软件可以直观地展示数学概念和运算结果。例如在学习函数图像时,通过Matlab可以快速绘制出函数的图像,观察函数的性质。在学习概率论中的概率分布时,也可以用软件进行模拟,加深对概念的理解。并且在日后进行程序化交易策略的编写和测试时,这些软件也是非常有用的工具。
当初步掌握了一些数学知识后,就可以尝试将其应用到交易数据的分析中。比如运用统计学知识对历史交易数据进行整理和分析,找出价格波动的规律。计算出价格的均值、方差等统计量,这有助于评估交易的风险。如果发现某只股票的价格方差较大,就意味着其风险较高,在制定交易策略时就需要更加谨慎。
利用所学的数学知识构建简单的交易模型。从基础的数学公式开始,逐步加入更多的变量和条件。根据股票价格、成交量等因素构建一个简单的买卖决策模型。如果股票价格连续上涨一定幅度,同时成交量也放大到一定程度,模型就发出买入信号。通过不断地完善和优化这个模型,提高交易的准确性和盈利能力。
学习程序化交易对于数学基础差的非专业人士来说虽然有挑战,但通过合适的途径补习数学知识,并将其应用到交易学习中,是可以逐步掌握程序化交易的。
非专业人士学习程序化交易为什么需要数学知识?
程序化交易涉及计算成本、收益、风险等,还需分析数据找规律。数学知识能帮助准确计算和合理决策,是构建交易模型的基础。
初中高中数学课本对学习程序化交易有什么帮助?
初中高中课本涵盖代数、函数等基础知识。这些知识有助于理解交易中的计算,如价格变化计算、仓位控制计算等,是学习更高层次知识的基石。
在线课程如何帮助数学基础差的人学习程序化交易?
在线课程讲解细致且有实例,从易到难。能随时暂停回放,适合不同学习进度。通过通俗易懂的例子解释概念,可将知识延伸到程序化交易应用。
数学软件在学习程序化交易中的作用是什么?
数学软件可直观展示数学概念与结果,如绘制函数图像、模拟概率分布。在学习过程中加深理解,在编写测试交易策略时也是有用工具。
如何用统计学知识分析程序化交易数据?
可以计算均值、方差等统计量。通过分析历史数据的统计量,评估交易风险,如方差大意味着风险高,还可找出价格波动规律辅助决策。
怎样构建简单的程序化交易模型?
从基础数学公式出发,加入股票价格、成交量等变量和条件。例如价格连续上涨幅度和成交量达到一定程度时发出买卖信号,不断完善优化模型。
股票量化交易,程序化自动交易API接口
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