也没有很深造诣吧,自己也在学习,但是只看格里菲斯的第一张关于粒子不确定性的描述,其中很重要的解释是粒子在某一时刻出现在某一位置的概率,这一点跟金融市场的不确定性如出一辙,我坚信一定有应用的空间,还在摸索中。
其实我一直在思考技术分析背后的规律是什么,弄清楚为什么用比怎么用更重要,我只是哪量子物理做一个比方,正像高盛数量策略发展部门总经理说的那样,这些年在市场中,一直把自己作为一个自然科学家而非经济学家,自然物理的现象可以解释市场行为,并用数学方法去实现。我想目前国内大多数采用传统分析的方式将来一定会有突破,不是简单的局限在一个自己做规则的小圈子,我目前也是在做传统技术分析的趋势性程序化交易,但希望有新的突破。当然,希望有共同兴趣的朋友一起交流,我的QQ是2552900463
“有涉及” 远远远远不够。 如果你对量化有passion的话,打算用程序交易实现财务自由的话,我的建议是: 先从统计学起,统计方面,你要先学基础概率与统计理论,回归分析,方差分析,逐渐过渡到随机过程,高级时序分析。 计算机方面, 你要精通一门速度语言(C, C++),一门计算语言(R,SAS,Matlab),一门通用语言(Python, Rudy)。 然后是data analysis, data mining 以及各种算法和ml方面的东东。 这些搞定之后,开始学习金融数学,应用于金融领域的统计方法,风险分析方法,以及算法交易,统计套利方面的知识。 最后如果还有精力坚持的话,才是博弈理论,信号与系统,complex system, 金融市场方面的知识。 这些都搞定的话快的要差不多3到5年的时间,慢的话5到7年吧。一万小时是跑不了的。 挖矿没有这么容易的,人人都很容易挖到的话,这个领域也和餐饮,理发等低门槛的职业一样了。 no pain, no gain.