MATLAB量化投资实战教程：从入门到精通

"量化投资的工具-MATLAB教学视频，主要介绍了MATLAB在量化投资中的应用，包括快速入门、策略建模以及批量选股的实现。课程由卓金武主讲，探讨了MATLAB与其他编程语言在量化投资领域的优缺点，并提供了相关知识和技能的测试。" 量化投资是一种依赖于数学、统计学、数据挖掘、机器学习和人工智能的现代投资方法，通过历史数据分析寻找超额收益策略，然后用计算机程序自动化执行交易决策。MATLAB作为量化投资的工具，因其强大的矩阵运算能力和丰富的计算包而被广泛用于策略研究和回测。 MATLAB在量化投资中的优势在于其简洁的语法和丰富的金融工具箱，使得策略建模和回测变得相对容易。对于专业人士，尤其是有一定编程基础的人来说，可以较快地上手。不过，对于完全没有编程经验的人来说，可能需要一定时间去学习和适应。 其他量化投资的工具如Python，因为开源且拥有丰富的计算包，能与多种编程语言对接，所以也备受青睐。R语言同样开源且擅长矩阵运算，适用于策略研究，而VBA则适合在Excel环境中实现复杂逻辑，但缺乏计算包。C#和C++适用于底层开发，运行效率高，但开发周期相对较长。 课程中，卓金武通过一个股票评价的实例展示了MATLAB的量化投资应用。首先，讲解了如何将金融数据导入MATLAB，然后通过交互式探索确定股票评价标准。接着，利用MATLAB脚本自动化地完成股票价值和风险的评估。此外，他还介绍了MATLAB的工作流程，包括数据探索、分析、建模、算法开发、应用部署等环节。 对于打算转向量化投资的人来说，理解统计学、数据挖掘和计算机编程知识是必要的。在选择工具时，考虑到个人的编程背景，MATLAB可能是金融背景人士的首选，因为它提供了一个集成的环境，可以方便地进行数据处理和策略实现。 在课程的小测试中，问题1强调了量化投资需要统计学、数据挖掘和计算机知识的综合运用，答案是D（以上全部）。问题2中，没有编程基础但有金融背景的老王，最适合选择的工具是MATLAB，因为它相对易于上手，且在金融领域应用广泛，答案是C（MATLAB）。