金融量化建模是一个复杂而综合性强的领域,涉及编程、统计学、金融理论和市场知识的结合。以下是系统化的学习路径和应用建议:
学习路径
- 编程基础
- 语言选择: 掌握Python编程语言,因其在数据处理和分析中的广泛应用。
-
常用库: 学习pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、statsmodels等库的使用。
-
统计学基础
- 核心知识: 概率论、回归分析、假设检验、时间序列分析。
-
应用: 理解这些统计方法在金融数据分析中的应用。
-
金融理论
- 基础概念: 学习股票、债券、衍生品等金融工具的基本概念和交易机制。
-
模型理解: 深入理解CAPM(资本资产定...