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为什么要做投资
- 我在赚什么钱？
- 我的潜在对手盘是谁？
- 真的有所谓的庄吗？ 他是谁？
- 我为什么应该在交易中赚钱？
- 为什么亏欠的总是我？
在一个国家快速发展时期和人口聚集的这个过程中可能最好的资产就是房地产。但在经济增速减缓之后，大家现钱可能买不起房子，现在也不能投入教育，可能10-15年之后最好的资产就在现在的一二级市场，那目前来说中国走到这个大周期的那一步呢？
散户亏钱的重要原因就是还没有准备好就开始做投资。
为什么量化交易能赚钱？
市场远远没有达到有效的程度，相反，情绪交易占据市场局的一份力量。而这份力量是明显偏离资产价值的。而且根据两湖交易实盘经验和前辈们的经验可以得出结论长期趋势一定是机器代替人类做交易，人类做交易在没有辅助的情况下，越来越难以战胜自动交易。
当一个策略固定下来了，机器的执行力是远远强于人类的，而且成本低于人类。那我们人类需要做什么呢？当然是去研究好的策略，当然这个好是有多种理解，学术和业界也不太一样，但是作为大部分人我们可以简单的理解为好就是指战胜市场，beat the market。
当前量化有哪些门派？
量化投资的门派有哪些呢？加入我们自己做量化，需要学习一些什么？我们怎么判断自己的策略能够 beat the market ？
主流的量化投资有哪些门派？
- 最简单的可以分为
- 选股
- 择时
- 高频
- 低频
- 基本面
- 技术面（情绪面）
如果按照策略：
基于基本面：
- 宏观择时
- Alpha 多因子模型
- 排名选股策略
- 行业主题轮动模型
- 基于时间序列波动性的预警系统
- NLP财报自动阅读
量化套利：
- 跨期套利
- 期现套利
- 跨品种套利
- 跨市场套利
事件驱动：
- 公司业绩
- 业绩预告
- 业绩快报
- 分红行为
- 股权结构变动
- 大股东增减持
- 限售股解禁
- 定增
- 并购重组
- 信誉调整
- ST 摘帽
- 评级上下调
事件驱动的模型的算法准确性非常依赖于你获取信息的准确性和速度。但是这两个对于散户而言是非常非常不友好的。
大数据模型：
- 传统机器学习
- 支持向量机 （SVM）
- 随机森林 （RF）
- 高斯混合模型 （GMM）
- 深度学习
- CGAN
- LSTM
- CNN
异类指标：
- 老黄历诊股
- 风水诊股
