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🚀 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、什么是量化开发?

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

二、为什么技术人要学金融知识?

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:

  • 理解业务需求:脱离金融理解不了交易逻辑。
  • 识别风险机会:市场不是纯数据,金融机制才是核心。
  • 优化策略效果:正确的因子来自正确的经济逻辑。
  • 避免黑箱风险:不懂金融,策略为什么能跑也说不清。

📌 技术能力是“骨架”,金融知识是“灵魂”。


三、量化开发中的核心金融知识点

📘 3.1 金融市场与产品概述

🔹 金融市场分类
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。
🔹 主要金融产品基础概念
  • 股票:分红、送股、配股、涨跌停、交易单位等。
  • 债券:票面利率、到期日、到期收益率、信用评级。
  • 期货:保证金制度、杠杆、强平机制、标准合约。
  • 期权:Call/Put、行权价、到期日、权利金、内在/时间价值。
  • 基金:公募/私募、ETF、混合型/股票型/债券型策略。

📘 3.2 交易基础与订单类型

🔹 市场“作息时间”与节假日
  • A 股:9:30~11:30,13:00~15:00(T+1)
  • 外汇市场:24 小时(T+0)
  • 策略中应避免节假日交易盲区
🔹 常见订单类型
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。
🔹 撮合机制与成交优先级
  • 价格优先 + 时间优先:价格好者优先,价格一致者先挂者优先。
🔹 T+0 vs T+1
  • T+0(期货、外汇等):可日内交易。
  • T+1(A股):当日买入次日可卖,存在隔夜风险。

📘 3.3 风险与收益指标

🔹 收益指标
  • 收益率(Return):可按日、周、年化计算。
  • 超额收益(Alpha):剔除市场因素后的策略附加价值。
  • 绝对 vs 相对收益:量化更关注前者,基金更关注后者。
🔹 风险指标
  • 波动率(Volatility):标准差,衡量价格变化剧烈程度。
  • 最大回撤(Max Drawdown):策略历史最大亏损幅度。
  • VaR(风险价值):在置信水平下的潜在最大亏损。
  • Beta:与市场波动一致程度,衡量系统性风险。
🔹 风险调整收益指标
  • 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=σpRpRf

  • 索提诺比率(Sortino):只考虑下行风险的调整收益。

🔹 风控手段
  • 仓位管理:控制最大敞口
  • 止损止盈:锁定盈亏
  • 分散投资:降低个体风险对组合的冲击

📘 3.4 宏观经济与市场情绪

🔹 关键宏观指标
  • GDP 增长率:经济活力判断
  • CPI / PPI:通胀趋势预测
  • 利率 / 存款准备金率:货币政策调控方向
  • 就业数据:经济基本面核心指标
🔹 政策解读基础
  • 货币政策:由央行执行(利率、降准、OMO)
  • 财政政策:由政府调节(税收、支出、财政刺激)
🔹 市场情绪要素
  • VIX 指数:市场恐慌度量工具
  • 媒体舆论 / 舆情分析:可借助 NLP 建模分析短期情绪波动

✅ 总结

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。


📌 延伸阅读与项目推荐

🎯 GitHub 项目仓库地址:
👉 Awesome-QuantDev-Learn

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