我与量化投资的1000个日夜

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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》
 
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*2017.07.18(2):宽客教父索普《战胜庄家》
 
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量化投资学习先暂停下,先保证MED、Kotlin/Python/Erlang、MOBA的顺利推进。
 
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[https://ke.qq.com/course/236715 【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)》
 
*2017.9.7(20):优惠60元,238购买[https://ke.qq.com/course/236715 【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次课,2小时。
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*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。
 
*2017.9.13(22):开始阅读腾讯理财通公众号和Kindle理财书籍。
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*2017.9.14(23):学习青年理财技能第二堂课,2小时。
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*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”。
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*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。[https://twitter.com/williamlong/status/812124900051865601 @月光博客]
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*2017.9.18(26):青年理财技能入门课程:股票投资的基本原理
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*2017.9.19(27):[http://www.newone.com.cn/ 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”。
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*2017.9.20(28):青年理财技能入门课程:基金投资、房地产投资
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*2017.9.24(29):安装、熟悉[http://www.newone.com.cn/public/dwloadcenter/index.html 招商证券网上交易Mac版]
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*2017.12.19(30):借助[https://github.com/askmike/gekko gekko]开始比特币数字货币的量化自动化交易,[https://www.metatrader5.com/zh MetaTrader 5]是非常棒的外汇和金融交易平台。
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*2018.05.21(31):多范式数据库很重要:[[PostgreSQL]]和[[ArangoDB]]继续走起。
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*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[https://xueqiu.com/u/7282411883 泡雪球]
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*2019.03.05(33):基于C# & [https://github.com/QuantConnect/Lean/ Lean] & [https://github.com/StockSharp/StockSharp StockSharp] 构建开源量化交易平台,并支持Python等多种编程语言。
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*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。
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*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 [https://github.com/huihoo/dotnet-services 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。
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*2019.03.13(36)《证券分析》
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*2019.03.14(37)《证券分析》
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*2019.03.15(38)《证券分析》
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*2019.03.  学习ETF指数基金这块
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*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》[https://tzelai.ckirby.su.domains/ 《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
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《Probability and Statistics》《Numerical analysis》《Quantitative trading》结合 Scilab & R & QuantConnect 同啃
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image:20170914.png|组合投资
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image:tdx.png|通达信-行情表-人工智能
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2023年7月23日 (日) 05:05的最后版本

我与量化投资的1000个日夜

启始:2017.07.17

目录

[编辑] 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。

[编辑] 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。

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:PostgreSQLArangoDB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 CoreASP.NET CoreEntity 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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