s*******n
发帖数: 631 | 1 技术是比之前的先进
关键如果不能提高explain power，不能
增加predict power
搞个fancy的技术也没啥用吧
买方的quant难道在技术上遇到瓶颈了么？
望大师指点阿 |
h********1
发帖数: 50 | 2 quant本来就是给trader打杂的。比如过去10年标准普尔指数每天的走势图，一共只有
2500个样本，有经验的trader把所有的样本都过一遍，学出来效果比机器强多了。
【在 s*******n 的大作中提到】
: 技术是比之前的先进
: 关键如果不能提高explain power，不能
: 增加predict power
: 搞个fancy的技术也没啥用吧
: 买方的quant难道在技术上遇到瓶颈了么？
: 望大师指点阿
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l****o
发帖数: 2909 | 3 没看懂楼上两个人在说啥。知道啥是machine learning, 啥是quant trading吗？ |
h********1
发帖数: 50 | 4 简单的例子，计算机深蓝与卡斯帕罗夫对弈，深蓝是通过机器学习大量的对局
来提高水平，卡斯帕罗夫主要是靠自己过去的经验，你说这两个谁厉害？
当然机器设计的算法，比如贝耶斯模型或者马尔科夫模型并不一定要有解释力，
现实中有些现象要能理解背后的行为是比较难的，比如每个月中有2天比较bullish
与美国人每两周发一次工资，发了工资存401K有关系。
另外上个星期股市在债务上限问题达成协议的情况下，仍然下跌，有经验的trader
都知道，这是因为之前国债有违约风险，当这个风险没有了以后，那些本来就打算避险
的资金就从股市上留到债券市场去了。
这个板上的quant大都不分析统计规律背后的市场行为。我认识有些老美就喜欢讽刺
quant
"Chinese Human Calculator"
【在 l****o 的大作中提到】
: 没看懂楼上两个人在说啥。知道啥是machine learning, 啥是quant trading吗？
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q****x
发帖数: 7404 | 5 那些本来就打算避险的资金就从股市上留到债券市场去了。
if treasury default, stock market would be hit harder than bond.
【在 h********1 的大作中提到】
: 简单的例子，计算机深蓝与卡斯帕罗夫对弈，深蓝是通过机器学习大量的对局
: 来提高水平，卡斯帕罗夫主要是靠自己过去的经验，你说这两个谁厉害？
: 当然机器设计的算法，比如贝耶斯模型或者马尔科夫模型并不一定要有解释力，
: 现实中有些现象要能理解背后的行为是比较难的，比如每个月中有2天比较bullish
: 与美国人每两周发一次工资，发了工资存401K有关系。
: 另外上个星期股市在债务上限问题达成协议的情况下，仍然下跌，有经验的trader
: 都知道，这是因为之前国债有违约风险，当这个风险没有了以后，那些本来就打算避险
: 的资金就从股市上留到债券市场去了。
: 这个板上的quant大都不分析统计规律背后的市场行为。我认识有些老美就喜欢讽刺
: quant
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d*j
发帖数: 13780 | 6 都是事后诸葛亮罢了
呵呵
事情发生后， 总结一下， 谁知道对不对
【在 q****x 的大作中提到】
: 那些本来就打算避险的资金就从股市上留到债券市场去了。
: if treasury default, stock market would be hit harder than bond.
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s*******n
发帖数: 631 | 7 其实我的意思是
模型越来越复杂
对于未来的predict power
没有质的提高
只是更加fit 历史数据
不知道理解的是否正确 |
q******g
发帖数: 186 | 8 我觉得还是模型太简单，只对真空农场的球形鸡有效。
【在 s*******n 的大作中提到】
: 其实我的意思是
: 模型越来越复杂
: 对于未来的predict power
: 没有质的提高
: 只是更加fit 历史数据
: 不知道理解的是否正确
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p****u
发帖数: 2596 | 9 你不要乱说一通了。。
楼主点名了是在问buyside quant。。buyside quant怎么不分析统计规律背后的市场行
为?
不过也不怎么用machine learning overfit。。
【在 h********1 的大作中提到】
: 简单的例子，计算机深蓝与卡斯帕罗夫对弈，深蓝是通过机器学习大量的对局
: 来提高水平，卡斯帕罗夫主要是靠自己过去的经验，你说这两个谁厉害？
: 当然机器设计的算法，比如贝耶斯模型或者马尔科夫模型并不一定要有解释力，
: 现实中有些现象要能理解背后的行为是比较难的，比如每个月中有2天比较bullish
: 与美国人每两周发一次工资，发了工资存401K有关系。
: 另外上个星期股市在债务上限问题达成协议的情况下，仍然下跌，有经验的trader
: 都知道，这是因为之前国债有违约风险，当这个风险没有了以后，那些本来就打算避险
: 的资金就从股市上留到债券市场去了。
: 这个板上的quant大都不分析统计规律背后的市场行为。我认识有些老美就喜欢讽刺
: quant
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p****u
发帖数: 2596 | 10 是的，所以除了高频偶然用一些，一般没什么人用。。
如果你面世时候跟人说你用非线性的预测，十有九你会被拒。。
即使你真预测对（可能性极其低），一般也没有人信。。
【在 s*******n 的大作中提到】
: 其实我的意思是
: 模型越来越复杂
: 对于未来的predict power
: 没有质的提高
: 只是更加fit 历史数据
: 不知道理解的是否正确
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s*******n
发帖数: 631 | 11
如果是这样的话
买方的quant
岂不是只需要把
最基本的计量模型搞明白就可以了？
高深的技术还真不大管用
。。。。。
【在 p****u 的大作中提到】
: 是的，所以除了高频偶然用一些，一般没什么人用。。
: 如果你面世时候跟人说你用非线性的预测，十有九你会被拒。。
: 即使你真预测对（可能性极其低），一般也没有人信。。
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z****g
发帖数: 1978 | 12 大道至简
【在 s*******n 的大作中提到】
:
: 如果是这样的话
: 买方的quant
: 岂不是只需要把
: 最基本的计量模型搞明白就可以了？
: 高深的技术还真不大管用
: 。。。。。
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d*j
发帖数: 13780 | 13 yeah, exactly
only + - * /
no kidding
【在 s*******n 的大作中提到】
:
: 如果是这样的话
: 买方的quant
: 岂不是只需要把
: 最基本的计量模型搞明白就可以了？
: 高深的技术还真不大管用
: 。。。。。
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q**j
发帖数: 10612 | 14 难道buyside永远用ols？
【在 p****u 的大作中提到】
: 是的，所以除了高频偶然用一些，一般没什么人用。。
: 如果你面世时候跟人说你用非线性的预测，十有九你会被拒。。
: 即使你真预测对（可能性极其低），一般也没有人信。。
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s*******n
发帖数: 631 | 15
也不至于
也有其他的复杂线性模型
只是很想明白
买方的quant strategy或者quant research
如果要提升质量
关键到底在哪里？
【在 q**j 的大作中提到】
: 难道buyside永远用ols？
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q**j
发帖数: 10612 | 16 what kind of complicated linear model you are talking about?
【在 s*******n 的大作中提到】
:
: 也不至于
: 也有其他的复杂线性模型
: 只是很想明白
: 买方的quant strategy或者quant research
: 如果要提升质量
: 关键到底在哪里？
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V**0
发帖数: 889 | 17 知道的quant不会讲，不知道也想知道这个问题的答案
【在 s*******n 的大作中提到】
:
: 也不至于
: 也有其他的复杂线性模型
: 只是很想明白
: 买方的quant strategy或者quant research
: 如果要提升质量
: 关键到底在哪里？
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s*******n
发帖数: 631 | 18 继续疑惑中
【在 V**0 的大作中提到】
: 知道的quant不会讲，不知道也想知道这个问题的答案
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l****o
发帖数: 2909 | 19 高频基本用time series. neil shepard 开发了一些复杂模型，但没人用。
【在 p****u 的大作中提到】
: 是的，所以除了高频偶然用一些，一般没什么人用。。
: 如果你面世时候跟人说你用非线性的预测，十有九你会被拒。。
: 即使你真预测对（可能性极其低），一般也没有人信。。
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N*****m
发帖数: 42603 | 20 属实，呵呵
【在 V**0 的大作中提到】
: 知道的quant不会讲，不知道也想知道这个问题的答案
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m**********n
发帖数: 112 | 21 长远来看CFA还是很有帮助的,buyside很看重模型的经济金融含义,比如给你一堆什么
accounting的indicator来建模型,有些东西虽然很简单,但是如果不把finanical
accounting过一遍,呵呵..
另外就是programming skill, 当然不仅仅是c++. buyside面临的总是海量数据,有的问
题理论上很简单,但是具体做起来就不那么容易了.比如,用R 来算一个OLS很简单,但是
如果老板给的数据很大,R读不了,怎么办?
最后就是效率问题,你测一个模型的时间如果是别人的十倍,估计老板就要不爽了.
总之,buyside的quants其实要做好也不是很容易,简单的说就是要能把复杂的问题简单
化.
【在 s*******n 的大作中提到】
: 继续疑惑中
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s*******n
发帖数: 631 | 22
基本认同楼上的观点
有几处自己的意见
1.CFA倒不是主要因素吧，核心是把金融背后的fundamental logic理解清楚。
2.programming skill.这是一种语言了，通过这个skill把理解的话说清楚而已。
c++对于quant strategy是有优势，但是buyside核心还是计量和数据库知识把。
3.buyside的研究员最核心的优势，还是挖掘driven factor。然后选择最合适的模型
来表达。所以，还真是不简单。如果只是一般的混日子，当然也不是太难。
【在 m**********n 的大作中提到】
: 长远来看CFA还是很有帮助的,buyside很看重模型的经济金融含义,比如给你一堆什么
: accounting的indicator来建模型,有些东西虽然很简单,但是如果不把finanical
: accounting过一遍,呵呵..
: 另外就是programming skill, 当然不仅仅是c++. buyside面临的总是海量数据,有的问
: 题理论上很简单,但是具体做起来就不那么容易了.比如,用R 来算一个OLS很简单,但是
: 如果老板给的数据很大,R读不了,怎么办?
: 最后就是效率问题,你测一个模型的时间如果是别人的十倍,估计老板就要不爽了.
: 总之,buyside的quants其实要做好也不是很容易,简单的说就是要能把复杂的问题简单
: 化.
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q****x
发帖数: 7404 | 23 哪里能混日子？
【在 s*******n 的大作中提到】
:
: 基本认同楼上的观点
: 有几处自己的意见
: 1.CFA倒不是主要因素吧，核心是把金融背后的fundamental logic理解清楚。
: 2.programming skill.这是一种语言了，通过这个skill把理解的话说清楚而已。
: c++对于quant strategy是有优势，但是buyside核心还是计量和数据库知识把。
: 3.buyside的研究员最核心的优势，还是挖掘driven factor。然后选择最合适的模型
: 来表达。所以，还真是不简单。如果只是一般的混日子，当然也不是太难。
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p********0
发帖数: 186 | 24 Will fundamental analysis still make sense? Everyone now is trading using
Technical Analysis/trend.
I read article that OLS + correction for auto-correlation may be useful. |
q**j
发帖数: 10612 | 25 you mean newey-west？that only changes covariance, no much impact on
forecasting, imho.
【在 p********0 的大作中提到】
: Will fundamental analysis still make sense? Everyone now is trading using
: Technical Analysis/trend.
: I read article that OLS + correction for auto-correlation may be useful.
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k*****a
发帖数: 7389 | 26 就是说，让人learning比让machine learning合理得多。machine learning容易扯着蛋
【在 l****o 的大作中提到】
: 没看懂楼上两个人在说啥。知道啥是machine learning, 啥是quant trading吗？
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m**********r
发帖数: 122 | 27 请问这里的数据库知识指得是SQL QUERY这一套东东吗， 还包括哪些方面？
计量 指得是计量经济学吧？
【在 s*******n 的大作中提到】
:
: 基本认同楼上的观点
: 有几处自己的意见
: 1.CFA倒不是主要因素吧，核心是把金融背后的fundamental logic理解清楚。
: 2.programming skill.这是一种语言了，通过这个skill把理解的话说清楚而已。
: c++对于quant strategy是有优势，但是buyside核心还是计量和数据库知识把。
: 3.buyside的研究员最核心的优势，还是挖掘driven factor。然后选择最合适的模型
: 来表达。所以，还真是不简单。如果只是一般的混日子，当然也不是太难。
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h********1
发帖数: 50 | 28 推荐一个网站，Masterthegap.com. 一个很有经验的trader,做opening gap的
他每天有一个review,你可以看一看
http://www.masterthegap.com/public/department43.cfm
我的观点一直不变，有经验的human trader远远强于quant model |
D********n
发帖数: 978 | 29 机器比人强的一个很重要的方面就是，某些人不back test但是观点却一直不变。
【在 h********1 的大作中提到】
: 推荐一个网站，Masterthegap.com. 一个很有经验的trader,做opening gap的
: 他每天有一个review,你可以看一看
: http://www.masterthegap.com/public/department43.cfm
: 我的观点一直不变，有经验的human trader远远强于quant model
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a***r
发帖数: 594 | 30 你对quant的理解还是很肤浅啊。
对buy side，或者e Market Maker来讲，NYSE有3000只个股，Nasdaq有3000只个股，加
上一些主要的指数期货，上市基金，整个投资对象就几千个。你要是算上options，个
股的，指数的，各个Strike，各个maturity，数都数不过来。
很少有quant fund 只看daily数据，做 mid/high freq 的至少到分钟，做fundamental
的可以只看日数据，但对每个公司要收集很多数据，甚至包括每天，该公司名在各种新
闻里出现的次数。
再有，很多quant fund，使用远不只10年的数据，远不止个股走势图，Barra model 是
至少的起点，知道两两的近似相关系数，以及个股对大盘的beta是必须的。
你对操作的理解还局限在看看走势图，拉拉阴阳线，算算日均，月均，当然无法理解
quant investment。
sell side 的quant，目标并不是从投资中获利，而是理解产品和portfolio的定价和风
险，指导风险控制和对冲。显然你也不会理解。
【在 h********1 的大作中提到】
: quant本来就是给trader打杂的。比如过去10年标准普尔指数每天的走势图，一共只有
: 2500个样本，有经验的trader把所有的样本都过一遍，学出来效果比机器强多了。
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d*j
发帖数: 13780 | 31 问问大牛， 那种 buy side 的 fixed income quant ， 一般是做什么的？
fundamental
【在 a***r 的大作中提到】
: 你对quant的理解还是很肤浅啊。
: 对buy side，或者e Market Maker来讲，NYSE有3000只个股，Nasdaq有3000只个股，加
: 上一些主要的指数期货，上市基金，整个投资对象就几千个。你要是算上options，个
: 股的，指数的，各个Strike，各个maturity，数都数不过来。
: 很少有quant fund 只看daily数据，做 mid/high freq 的至少到分钟，做fundamental
: 的可以只看日数据，但对每个公司要收集很多数据，甚至包括每天，该公司名在各种新
: 闻里出现的次数。
: 再有，很多quant fund，使用远不只10年的数据，远不止个股走势图，Barra model 是
: 至少的起点，知道两两的近似相关系数，以及个股对大盘的beta是必须的。
: 你对操作的理解还局限在看看走势图，拉拉阴阳线，算算日均，月均，当然无法理解
|
h********1
发帖数: 50 | 32 我以前所有的sp500的股票都看的，beta, correlation 和 relative strength,
后来呢，我问自己一个问题，如果世界上只有一个股票，能不能预测这个股票的走势？
我认识很多financial engineering的教授同学，都认为只有pairs trading才能赚钱，
对单股直接进行统计分析不work.
我测试过大概30种2天的pattern，有6个pattern现在仍然work
但如果越来越多的人用统计规律来交易就会出现越来越多的black swan
有个人写过一个书叫 chasing same signal, 讲到2007年8月
股市发生的诸多怪现象，很多quant fund亏了很多钱，最近走势很像
Human trader 最大的优点在与对市场行为的理解，包括对自动交易程序行为理解。
fundamental
【在 a***r 的大作中提到】
: 你对quant的理解还是很肤浅啊。
: 对buy side，或者e Market Maker来讲，NYSE有3000只个股，Nasdaq有3000只个股，加
: 上一些主要的指数期货，上市基金，整个投资对象就几千个。你要是算上options，个
: 股的，指数的，各个Strike，各个maturity，数都数不过来。
: 很少有quant fund 只看daily数据，做 mid/high freq 的至少到分钟，做fundamental
: 的可以只看日数据，但对每个公司要收集很多数据，甚至包括每天，该公司名在各种新
: 闻里出现的次数。
: 再有，很多quant fund，使用远不只10年的数据，远不止个股走势图，Barra model 是
: 至少的起点，知道两两的近似相关系数，以及个股对大盘的beta是必须的。
: 你对操作的理解还局限在看看走势图，拉拉阴阳线，算算日均，月均，当然无法理解
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h********1
发帖数: 50 | 33 我对quant理解有限，我相信有像James Simon那样的quant天才. 关于human和machine
learning的比较。有兴趣研究human trader的学习自适应能力的quant trader 不妨研
究一下Chicago E-mini Future Pit的local traders的行为，有一些pit sound的软件
会实时播报
Pit交易的情况，我经常看到这些local trader在9点45分左右的时候本来short的cover
了转long, 本来long的cover了转short，很有意思。
【在 h********1 的大作中提到】
: 我以前所有的sp500的股票都看的，beta, correlation 和 relative strength,
: 后来呢，我问自己一个问题，如果世界上只有一个股票，能不能预测这个股票的走势？
: 我认识很多financial engineering的教授同学，都认为只有pairs trading才能赚钱，
: 对单股直接进行统计分析不work.
: 我测试过大概30种2天的pattern，有6个pattern现在仍然work
: 但如果越来越多的人用统计规律来交易就会出现越来越多的black swan
: 有个人写过一个书叫 chasing same signal, 讲到2007年8月
: 股市发生的诸多怪现象，很多quant fund亏了很多钱，最近走势很像
: Human trader 最大的优点在与对市场行为的理解，包括对自动交易程序行为理解。
:
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i***6
发帖数: 442 | 34 什么软件？
machine
cover
【在 h********1 的大作中提到】
: 我对quant理解有限，我相信有像James Simon那样的quant天才. 关于human和machine
: learning的比较。有兴趣研究human trader的学习自适应能力的quant trader 不妨研
: 究一下Chicago E-mini Future Pit的local traders的行为，有一些pit sound的软件
: 会实时播报
: Pit交易的情况，我经常看到这些local trader在9点45分左右的时候本来short的cover
: 了转long, 本来long的cover了转short，很有意思。
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i***6
发帖数: 442 | 35 什么软件？
machine
cover
【在 h********1 的大作中提到】
: 我对quant理解有限，我相信有像James Simon那样的quant天才. 关于human和machine
: learning的比较。有兴趣研究human trader的学习自适应能力的quant trader 不妨研
: 究一下Chicago E-mini Future Pit的local traders的行为，有一些pit sound的软件
: 会实时播报
: Pit交易的情况，我经常看到这些local trader在9点45分左右的时候本来short的cover
: 了转long, 本来long的cover了转short，很有意思。
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m**t
发帖数: 174 | 36 Very wide range
Duration, this could be your full time responsibity
Credit research, up quality or down quality
Single name research
Asset allocation
Portfolio construction
Currency
Commodity
【在 d*j 的大作中提到】
: 问问大牛， 那种 buy side 的 fixed income quant ， 一般是做什么的？
:
: fundamental
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d*j
发帖数: 13780 | 37 多谢！
【在 m**t 的大作中提到】
: Very wide range
: Duration, this could be your full time responsibity
: Credit research, up quality or down quality
: Single name research
: Asset allocation
: Portfolio construction
: Currency
: Commodity
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s*******n
发帖数: 631 | 38
equity quant呢？
感觉equity quant的技术含量远远不如
fixed-income quant。
不知理解的是否正确？
【在 m**t 的大作中提到】
: Very wide range
: Duration, this could be your full time responsibity
: Credit research, up quality or down quality
: Single name research
: Asset allocation
: Portfolio construction
: Currency
: Commodity
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