本文为《量化开发学习路线与知识点》专栏的第一篇
参考项目:Awesome-QuantDev-Learn
量化金融是金融经济学与计算机科学交叉融合形成的新兴行业,越来越多的技术人才正积极投身其中。然而,面对纷繁复杂的金融概念与专业的开发技能,许多人常常感到无从下手。
本专栏将为 C++/Python 工程师、自学者、量化岗求职者提供系统清晰的学习路径。本篇文章聚焦于量化开发所需的金融基础知识,帮助技术人打下坚实的“金融认知”地基。
一句话理解:量化开发工程师的职责是将投资策略“工程化”,最终落地为可运行的交易系统。
你可以从下面这张流程图理解整个过程:
投资逻辑 → 策略建模 → 数据支持 → 回测测试 → 交易执行 → 风控监控
↑ ↓
投研岗 ↔ 量化开发岗
技术背景强≠懂量化。金融知识对量化开发至关重要,主要体现在:
技术能力是“骨架”,金融知识是“灵魂”。
市场类型 | 简介 |
---|---|
股票市场 | 公司股权交易市场,投资者通过持股参与公司盈亏。 |
债券市场 | 债务融资市场,机构通过发行债券融资,有固定利息。 |
期货市场 | 以未来价格交易商品或金融资产,具备杠杆。 |
期权市场 | 买方拥有权利但无义务买卖资产,含时间价值。 |
外汇市场 | 全球最大金融市场,汇率受多重宏观因素影响。 |
类型 | 描述 |
---|---|
市价单 | 立即成交,价格不确定,适合追单/快速建仓。 |
限价单 | 指定价格成交,价格确定但可能无法成交。 |
止损单 | 设置触发价保护亏损,风险控制核心机制。 |
条件单 | 多条件触发下单,常用于程序化策略。 |
夏普比率(Sharpe):单位波动带来的超额回报。
S h a r p e = R p − R f σ p Sharpe = \frac{Rp - Rf}{\sigma_p} Sharpe=σpRp−Rf
索提诺比率(Sortino):只考虑下行风险的调整收益。
金融知识是量化开发的“灵魂”,技术能力是“骨架”。
理解投资逻辑、识别市场风险、构建稳定模型,都离不开金融的基本面逻辑。《量化开发》系列专栏将继续带你系统深入量化全流程,下一篇将聚焦量化开发最核心的工具语言:Python 与 C++ 的实战对比与工程应用。
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