作者 | 李浩然（華泰證券算法工程師）
出品 | 大凡投資（ID：dafantouzi）
本文旨在梳理量化投資的知(zhī)識體系，并未對具體的知(zhī)識點進行講解。
這裏将金融知(zhī)識基礎放(fàng)在最前面，是(shì)因爲在網上有大量「量化不需要多少金融知(zhī)識」的論述，誠然當前的量化領域是(shì)算法當道，AI歡騰，但(dàn)是(shì)金融市場有着其自身的複雜(zá)性，抛開各種交易規則等限制而将交易過程簡化爲一個建模問題，在實盤應用的時候會面臨諸多的風險，從而導緻投資收益與預想的狀況大相(xiàng)徑庭。所以本文特地将金融的基礎知(zhī)識放(fàng)在最前面以提醒讀者不要忽略這部分知(zhī)識的重要性。
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交易規則類
熟悉參與的市場的交易規則，是(shì)參與這個市場的大前提，以股票(piào)交易爲例，二級市場直接交易或者采用大宗交易的方式有什麽區别，普通賣出與融券賣出的挂單價格有什麽區别等諸多細節性的内容，如果不注意，很容易出現(xiàn)交易失敗或違規的情況，而爲了了解這些，最直接的方法就是(shì)去(qù)交易所網站上通讀一遍相(xiàng)關市場的交易規則。
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衍生品工具類
随着我國金融市場體系的逐漸成熟，産生了大量的金融工具，依托于這些工具，我們可以更有效地進行風險的控制，或者在各種市場環境下都能取得收益，例如，股票(piào)隻能做多賺取上漲的收益，而期貨可以做多做空，無論漲跌都能有收益，而期權在賺取漲跌的收益的基礎上，還能賺取波動率的收益。
除此之外，各式各樣的收益互換都爲策略的設計提供了重要的工具。如果想學習這方面的知(zhī)識，就不得不提到這本被戲稱爲「選擇與未來」的衍生品殿堂級書(shū)籍《期權、期貨及其他衍生産品（原書(shū)第9版）》
這本書(shū)對于基本的衍生品都進行了較爲細緻的講解，結合網上的一些新生的衍生品的介紹，基本可以對這類金融工具的使用有比較好的把握。
3
金融工程類
雖然在強大的機器學習面前，傳統的金融工程的理論稍顯落後，但(dàn)是(shì)了解一些基本的計量經濟學基礎對于剛入門的讀者來說是(shì)并不是(shì)可以跳(tiào)過的。特别的，如果要進行多因子的研究，被譽爲量化聖經的《主動投資組合管理》是(shì)絕對要看的一本書(shū)，其中從CAPM講起，對量化的基本框架做了比較詳細的闡述，而石川老師的《因子投資》同樣是(shì)經典，推薦閱讀。同時，MSCI在提出Barra因子體系時所采用的方法，也十分值得參考。
除了閱讀上述所提到的一些書(shū)籍和文章，一些證書(shū)的教材其實也涵蓋了一定數量的基礎知(zhī)識。比如，證券/基金/期貨從業資格考試的教材中都有一定的基礎知(zhī)識，并且報名費(fèi)不高，考個證的同時還能順便打點基礎。另一類考試就是(shì)CFA和FRM，CFA更加關注投資研究而FRM偏重于風險的管理，報名費(fèi)較高，但(dàn)是(shì)會有一定的簡曆加成。
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數學知(zhī)識
說到數學知(zhī)識，就比較純粹了，概率論與數理統計+線(xiàn)性代數的組合可以滿足大部分場景的需求。
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編程基礎
python和R是(shì)量化研究用的比較多的語言，python最爲廣泛，因此掌握python的基礎知(zhī)識是(shì)最基本的要求（大多數的書(shū)籍及網課在後半部分都會提到一些網絡、GUI之類的内容，這部分内容可以放(fàng)在最後學）。
除了python語言本身，各種包才是(shì)學習的重中之重，其中numpy和pandas是(shì)最重要的，然後是(shì)scipy和sklearn，包括了大量的統計工具和機器學習模型，接下來需要掌握一個深度學習框架，個人推薦pytorch，當然tensorflow2.0也挺好，集成了keras之後易用了很多。除了python，SQL也是(shì)一項至關重要的技能，因爲真的到了實盤，相(xiàng)關的數據是(shì)不可能以CSV文件的形式提供使用的，所以數學數據庫的相(xiàng)關操作至關重要。
6
機器學習
要了解機器學習的相(xiàng)關算法，比較經典的兩本書(shū)是(shì)《統計學習方法》和西瓜書(shū)《機器學習》。個人比較推薦第一本，對于理論的推導還是(shì)比較清楚的，已經出第二版了，但(dàn)是(shì)個人感覺第一版已經足夠了，價格比第二版便宜一半，西瓜書(shū)内容有點多，更适合作爲工具書(shū)參考使用。除此之外，對于xgboost，gbdt之類的模型也建議(yì)去(qù)了解一下。
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深度學習
深度學習比較經典的書(shū)是(shì)花書(shū)《深度學習》，不過我個人推薦看視頻(pín)的方式，吳恩達的深度學習系列的視頻(pín)雖然不是(shì)最全面的，但(dàn)是(shì)好在講得比較通俗易懂，所以十分适合入門學習，另外比較推薦的就是(shì)李沐的動手學深度學習系列，在了解相(xiàng)關算法的同時可以對pytorch框架有所了解。
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其他
除了上述介紹的一些知(zhī)識體系，在宏觀經濟，策略研究，以及行業研究等方面，同樣可以使用相(xiàng)應的量化工具，但(dàn)是(shì)這需要提前梳理好一定的研究框架，這部分内容并沒有現(xiàn)成的書(shū)籍可供參考，感興趣的讀者可以通過閱讀券商研究所的相(xiàng)關研報進行了解。
而在學術界也會進行一定的量化類的研究，通常會集中于深度學習模型的構建上，這部分内容可以在arxiv平台上查找，但(dàn)是(shì)以我個人的觀點，這部分的内容通常更适用于開拓研究思路。
END
『聲明：本文爲作者獨立觀點，僅供參考廣大投資者科普學習和交流，不構成投資意見(jiàn)或建議(yì)，請理性看待，樹(shù)立正确的理念，提高風險意識。文章版權和最終解釋權歸大凡投資所有。』
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