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2. 数学和统计学基础:学习描述性统计、概率论、假设检验、回归分析等。
3. 编程技能:掌握至少一种编程语言,Python是一个很好的选择,因为它在金融领域广泛使用,并拥有丰富的库和社区支持。
4. 量化策略开发:了解各种量化交易策略,如动量交易、对冲策略、算法交易等,并学习构建量化交易模型进行历史数据回测。
5. 风险管理:了解不同的风险类型,如市场风险、信用风险等,并学习如何在量化模型中实现风险控制。
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发布于2024-12-13 09:05 上海