我与量化投资的1000个日夜

启始：2017.07.17

简介

量化投资也许是世界上最给力、最成功的投资方法，但也可能导致可怕的错误，滋生灾难性的自满，所以这是一场平衡游戏。

我想做一名宽客，因为我想掌握自己的命运！

灰狐量子俱乐部也是我们交流量化投资的一个群。

日志

其实，我也知道这个日志没有太多意义，我主要目的就是审视自己，让自己的学习和成长更合理和稳定，因为没有专业指导，只有自己自学和纠错。

2017.07.17(1)：开始重温《宽客》
2017.07.18(2)：宽客教父索普《战胜庄家》
2017.07.19(3)：量化投资从区块链开始。赞同做Quant去读PhD，第一选择统计或者应用数学，第二选择理论物理，第三选择计量经济学我选理论物理 :)
2017.07.20(4)：逛下果仁网量化投资课堂
2017.07.21(5)：人工智能、大数据、区块链并称为金融科技三大支柱；面向Bitcoin, Litecoin, Ethereum 的量化投资，
2017.07.22(6)：量邦科技的发展思路值得借鉴：大数据应用和科学云计算。
2017.07.23(7)：了解和关注：ICO即Initial Coin Offering，是指区块链企业通过众筹的方式在交易平台或某种场合发行自己的代币，换取比特币、以太币来实现融资的目的。以太坊给发行ICO提供了更好的融资条件，只需要写一个智能合约Dapp，就可以发行企业自己的代币，而且迅速进入流通。
2017.07.24(8)：金融大数据
2017.07.25(9)：金融大数据
2017.07.26(10)：金融大数据
2017.07.27(11)：人至“践”则无敌——李笑来老师7月22日演讲精华在真正高度自由的二级市场，没有谁能坐庄，庄都是反向控盘韭菜的臆想，真正要做的是顺应市场，而不是操纵市场，从来没有一个地方像2级市场一样这样惩罚傻X，你必须完全为自己负责。
2017.07.28(12)：智能投顾
2017.07.29(13)：高频交易常见的高频交易策略包括自动做市商交易(AutomatedMarket Trading,AMMs)、流动性回扣交易(LiquidityRebate Trading)、闪电订单(FlashOrders)和暗池(Dark Pool)等。
2017.07.30(14)：高频交易，1秒等于1000毫秒等于100万微秒。
2017.07.31(15)：量化对冲买一手腾讯究竟有多难？
2017.08.01(16)：multi-model NoSQL database在资本市场很重要，OrientDB和ArangoDB是不错的选择。
2017.08.02(17)：OrientDB
2017.08.03(18)：FOFMOM 基金中的基金FOF(Fund of Funds),多管理人基金MOM(Manager of Managers),信托中的信托TOT(Trust of Trusts)
2017.08.04(19)：数据科学是量化投资的基石

量化投资学习先暂停下，先保证MED、Kotlin/Python/Erlang、MOBA的顺利推进。

2017.9.7(20)：优惠60元，238购买【赢在青年】青年理财技能入门课程，从个人理财先入手，9.12晚8点开讲。配合odoo使用，学习《公司理财(原书第9版)》
2017.9.12(21)：学习青年理财技能第一堂课，2小时。
2017.9.13(22)：开始阅读腾讯理财通公众号和Kindle理财书籍。
2017.9.14(23)：学习青年理财技能第二堂课，2小时。
2017.9.15(24)：关注和投资指数基金，策略格雷厄姆的“盈利收益率法”。
2017.9.17(25)：炒美股的一个好处是，无论股票涨跌都可以赚钱，股票上涨的时候，购买ETF基金（例如DIA, SPY, QQQ）即可赚钱，美股下跌的时候，购买反向ETF基金可以赚钱，跌得越多赚的越多。@月光博客
2017.9.18(26)：青年理财技能入门课程：股票投资的基本原理
2017.9.19(27)：招商证券致力于“全面提升核心竞争力，打造中国最佳投资银行”。
2017.9.20(28)：青年理财技能入门课程：基金投资、房地产投资
2017.9.24(29)：安装、熟悉招商证券网上交易Mac版
2017.12.19(30)：借助gekko开始比特币数字货币的量化自动化交易，MetaTrader 5是非常棒的外汇和金融交易平台。
2018.05.21(31)：多范式数据库很重要：PostgreSQL和ArangoDB继续走起。
2018.06.19(32)：在雪球发表了第一篇文章：TimescaleDB时间序列数据库，开始泡雪球
2019.03.05(33)：基于C# & Lean & StockSharp 构建开源量化交易平台，并支持Python等多种编程语言。
2019.03.07(34)：阅读丁鹏的《量化投资》+ C#/Python在量化投资里的组合使用。
2019.03.08(35)：继续《量化投资》。踩踏式买入，股灾式上涨，懵逼式新韭 , 惶恐式老手，理性式踏空。然而，只要不离开市场，这场马拉松就没跑完。接下来持续更新 C#/F# 和 Python，它们将共同支撑起量化投资，并成为我们的基础架构技术和核心能力，因为 .NET Core、ASP.NET Core、Entity Framework Core 和强大的虚拟机和编译器生态系统值得拥有。
2019.03.13(36)《证券分析》
2019.03.14(37)《证券分析》
2019.03.15(38)《证券分析》
2019.03. 学习ETF指数基金这块
2023.07 继续以交易为生的生存方式，从余额宝到余额+，到货币基金和债券，只追求稳健投资，平衡掉各种日常开销即可，阅读《量化交易：算法、分析、数据、模型和优化》《Quantitative trading - algorithms, analytics, data, models, optimization》将数学物理学和概率统计作为研究的核心。可长期关注的：四个资本市场（美国、英国、欧洲大陆和日本）中的个股和其他四种资产（全球股票指数、全球政府债券、外汇和商品远期）的价值和动量。随着金融市场 “越来越趋于全球化”，建立 “一个适用于所有资产的模型，而不是只适用于某个特定市场的模型” 显得更有必要。量化研究员（分析师）: 负责市场预测、风险评估、投资组合优化

《Probability and Statistics》《Numerical analysis》《Quantitative trading》结合 Scilab & R & QuantConnect 同啃 https://www.quantconnect.com

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