量化基础知识总结归纳（一）

接触量化一年多了。 在数字货币和私募基金实践了半年。 我也看了很多关于证券策略组合和信号噪声处理的书。 最近是秋招季，想总结一下自己的知识点。

首先了解量化入门所需的工具和知识

俗话说，磨刀不误砍柴。 要想做出稳定盈利的自动交易策略，就需要了解市场规律和市场变化的原理，掌握数据分析的工具和理论。

1、了解交易衍生品的实际意义及其规则，如期货、债券、股票、基金的交易规则和操作原则。 记得去年我还是新手的时候，去一家期货公司面试一个量化助理交易员。 他们问了我一个很基本的问题btc高频量化交易，什么是期货。

2. 熟练掌握一门编程语言python或matlab或C++或C或julia。 如果你是做高频交易，你必须掌握C或C++。 中低频交易可以考虑使用python和matlab。

3、多看交易策略和信号处理方面的书籍，比如信号和噪声，量化投资策略：如何实现超额收益Alpha，打开量化投资的黑匣子，基本面量化投资：利用财务分析和量化策略获得超额收益退货； 证券投资组合策略等，阅读的目的主要是了解我们的大部分对手都看过的书籍，从而思考对手可能的交易策略，修复自己的不足，提高自己的交易理念和观点.

4. 掌握机器学习和深度学习的算法，比如常用的降维算法和分类算法等，可以应用于交易物品的数据，比如使用btc高频（每秒）交易数据（ price and order volume) 一个时间跨度因子挖掘btc高频量化交易，预测下一秒bid ask order volume甚至整个下一分钟的交易订单，主要是ask1和bid1，或者对应的price。 这是我实习期间做的一个项目，也是用之前总结的流行学习方法来做的。