matlab做量化投资分析，怎么学？

Shark · 2018-10-2 00:49:28

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金柔 · 2018-10-2 00:49:29

使用Matlab学习量化的道路大概是这样的，我抛砖引玉请大神补充。

Matlab基础知识的学习：主要是矩阵这一块，各种矩阵运算和变形的方法烂熟于心。与数据相关的一些知识也应该了解，比如数据导入导出、正则表达式、图形等。这一阶段的学习主要是看书，关于Matlab基础知识的书网上N多，大同小异，可以多看基本与量化联系比较紧的章节。
Matlab中Toolbox的学习：与量化相关的工具箱有统计工具箱、金融工具箱、计量工具箱等，此外与机器学习相关的工具箱也要选择性的学习一下。这一阶段的学习可以做一些小的案例，不一定是与量化投资相关的，与数据科学、数学建模、金融研究相关的小项目都可以做。
使用Matlab做一些简单的量化工作。比如编写常用的技术指标，画一根bars，爬取金融数据，做一个简单的GUI。这些小东西都可以玩，玩的面尽量广一点。
使用Matlab对一些经典策略进行研究。这个阶段是模仿，主要对择时和选股中的经典策略进行Matlab编写。一些券商研报中这些策略都很多，你可以按照他的思路做一下，并且与他的结果做比对。
使用Maltab建立量化研究的框架。这个时候你已经能对单个策略进行编写了，你需要编写一个完整的研究框架。这个研究框架包括数据库、数据接口、回测系统以及API接口。
当你觉得Matlab已经不够你的量化研究需求时，新的一波学习之路又要开始了。Python、C++等高级语言等待着你的临幸~~~

RiskPlayer · 2018-10-2 00:49:30

要想学好用MATLAB做量化投资，其实得掌握好两个方面的知识：
第一是量化投资分析的知识
第二是MATLAB的编程知识
我看其他回答的关注点都在如何学习MATLAB上，但其实我觉得要想做好量化投资，第一步一定是先把基本的投资理论和框架的知识熟练掌握。在对各类投资策略（择时/alpha/套利/做市......）有一定理解的基础上再通过代码去实现或验证各种策略或者研究市场，而不是一心只想着用量化投资赚快钱，看了几个指标/均线就上来就回测，看结果收益率高就觉得要打遍天下无敌手了。。（这种想法真的太naive）
为什么我要强调要先对投资理论知识有所掌握呢？
因为高效的学习和理解方法应该是先对整个领域有一种整体和系统的认识，把要学的东西的骨架搭起来，再在骨架支撑好的基础上有条理的细化和丰富血肉。否则，很容易陷入只见树木不见森林的泥潭中。
在对各类量化策略和模型有了一定的理解后，就可以开始通过MATLAB将它们实现。
很多新手在刚学时，买了很多MATLAB的书籍，照着里面的命令和函数一个一个试着学过来，但还是会出现脑子里想法一大堆，而一句代码都写不出来的情况。
其实在我看来，学习程序语言最好的办法就是直接做项目，效率和效果都要远远好于跟着书本一页页看。比如第一个项目可以试着测试一个市值因子的效果。那么就把这个大目标分成一个个小目标然后逐个攻破——比如为了测试这个因子，你需要读取数据源，这个时候不会，那么就去查MATLAB Documentation，或者直接在搜索“MATLAB如何读取csv文件”。这样一个大项目就会具化成一个个小问题，一行一行函数和命令拼起来就完成整个项目了。
擅用网络资源，一定是学习路上的利器；千万不要直接找大神张嘴就问一个超泛的问题，那样大神想帮你也帮不上。
答得比较泛，主要偏重于方法论，因为感觉楼上@Shark 在具体步骤方面讲得比较清楚了。另外，也推荐《量化投资：以MATLAB为工具》这本书，我觉得跟着这本书把里面的例子都做一遍，那量化投资也可以说是入了个门了。

rabbit · 2018-10-2 00:49:31

量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，量化投资分析离不开构建策略模型，描述一下构建策略的基本步骤：
第一、  用公式表达策略
首先有一些交易的思路，不许能够把它说出来，在纸上变成明确的交易逻辑，有很多人用盘感下单，有些人每次下单的原因都不一样，每次都可以找出不同的交易进出场决定。但是，如果你是想做程序化交易，就必须要有明确且具体的买卖点操作逻辑，可以被完全量化。
第二、  使用matlab语言写成策略脚本
交易规则要合乎逻辑，比如只有买进没有卖出的逻辑就是无法构成一个完整的交易策略。使用matlab按照一些常用的规则不如构造指标，写入买卖逻辑，进行整合交易策略。这个就可以使用Auto-Trader编写，写入代码就是纯matlab代码，只有一些调用的API。都是纯matlab语言，并不难。
第三、  回测回放
编写好一个策略之后，我们需要拿到历史上某段时间段，某一指定频率的测试。这里有两个目的：第一个看是否程序与我们一开始的操作逻辑一致；第二个是看这个策略操作的表现如何，这只是进入下一步之前对于策略有一个大致的了解。必须看起来还可以，比如曲线往上行，或者损失并没有损失非常多的钱，如果回撤非常巨大就要进入分析最大回撤段的原因。这个可以在策略分析模块有比较详尽的分析。
第四、  多品种多周期与优化测试
把该策略在多个品种、周期上测试，查看绩效表现。采用组合优化选取参数，交叉验证，分样本外样本内检验。可以使用各种优化目标进行优化挑选参数。最优化这一部分必须非常小心，容易出现过度拟合的情形，这个是整个策略开发非常重要的一步，一般会采用walk forward 分析，重抽样技术来做一些策略过拟合检验。观察分析在不同的市场结构里面策略的表现情况，这一部分后面会有更为详尽的叙述，当然本人是不建议进行优化操作的。
第五、模拟交易
在决定策略以后，选取的参数是否有过度拟合的嫌疑，就需要拿到实际行情里面，观察策略的绩效表现。对比模拟交易与回测中的差别，在不同市场行情下表现与回测是否具有一致性。
第六、  实时交易
在众多繁芜复杂的测试之后，最后就是要把你最强大的策略开始使用在市场上，然而这个并非容易的事情，因为成功的策略是非常多，但成功的程序化交易策略倒是少之又少，为什么？心态的问题，你是否相信你自己的策略逻辑。
第七、  评估绩效与改进策略
根据实时交易的情况，与回测校验对比，这部分非常重要，你需要知道你的策略失效条件，根据实盘的反馈进而修复改进策略，不断的注意改进每个细节，你将不断提高你的策略水平，接下来你会慢慢找到你最稳定的程序化策略，在简单与复杂之间找到平衡。如果仍是存在过拟合的问题，根据情况可以放弃该策略，重新再启程。
另外，打个小广告，社区策略服务目前提供上百个免费的MATLAB策略源码下载，地址：策略资源 | DigQuant 专业量化研究社区

匿名用户 · 2018-10-2 00:49:33

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日月 · 2018-10-2 00:49:34

受教了

丁丁 · 2018-10-2 00:49:35

做了2年半程序化，开发了一套适用多品种多周期的趋势策略，靠自己摸索。tb加matlab开发，很多问题答案网上是找不到的

匿名用户 · 2018-10-2 00:49:36

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落霞与孤鹜齐飞 · 2018-10-2 00:49:37

我们公司倒是有一个用Matlab写策略的量化交易平台，我把我们那个软件说明书第一页的介绍复制过来吧，有兴趣的可以私信我交流。
该软件以标准化策略生产、验证和交易为核心，主要面向具有一定量化研究能力的机构投资者和科研机构，集“精准全面数据流、量化投资策略构建、快速回测及高仿真撮合验证、高效准确绩效分析、模拟交易及真实交易”服务于一体的标准化量化投资策略生产、调试、验证和交易平台。
产品具备以下功能特点：
1 .MATLAB语言的多品种、周期的多元策略编写、回测及交易
2 .精确完备的数据库支持，配备国泰安基本面数据库和高频数据库，提供各市场Lv1分笔高频和多周期的分时高频数据
3. 回测绩效分析及报告导出，高仿真的虚拟交易所模拟，畅通的交易与清算通道
4. 完善的多交易账户管理、交易系统风控设置、交易监控（包含交易账户监控、行情监控、交易系统监控、策略启停控制、交易委托及回报、资金及持仓监控等）
4. 成熟的手动交易，半自动交易及全自动交易，支持批量开仓、平仓及撤单

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