什么是金融工程？
金融工程是应用数学公式和统计方法解决金融市场中出现的问题的过程。它被广泛地称为数量金融、金融数学、数学金融和计算金融。
金融工程是根据应用数学、计算机科学工程、统计学、概率原理和经济理论中的概念来制定和构建的。
哪里需要金融工程师？
广泛的金融机构，如投资银行、商业银行、资产管理公司、对冲基金公司、私募股权公司、保险公司、公司国债、监管机构，如 SEBI、AMFI 和 IRDA。
这些公司几乎不需要金融工程师来解决市场故障，而且他们全年都在吸收宽客。随着金融工程发现的扩大，市场对具有计算机工程和金融特定知识的高素质专业人员的需求趋于增加。
股票市场量化金融的好处：
- 金融工程的目标是将金融建模和计算机工程的方法应用于各种财政市场问题。
- 量化金融研究为金融市场带来了效率和准确性，在这些市场中，人类差事被广泛减少。
计算金融在行业中的应用：
量化分析师或金融工程师开发新工具来自动化交易和投资活动。他们到达大楼，
- 投资分析的新方法。
- 新债发行。
- 新的投资产品。
- 新的交易策略。
- 新的金融模式。
- 衍生证券估值。
- 投资组合结构。
- 风险管理。
- 情景模拟。
这些产品有助于简化市场观察，并有助于买卖股票以产生更高的回报。
制定投资策略？
- 写下投资目标的过程：写下您将如何适应买卖情况。
- 交易计划规则：通过最小化税收和交易成本来获得竞争优势。
- 分析您的投资策略的表现：随着经济周期的变化，混合使用价值和增长投资方法。
- 衡量您的策略：用有利可图的基准衡量您的回报。
从投资策略组合中构建算法：
构建具有竞争力的遗传算法是解决投资策略组合问题最可能的方法。遗传算法的目标应该是——
- 使总财富最大化。
- 最小化总财富的变化。
- 在整个期限内获得一致的回报。
关于金融市场的一般进化算法：
通过适应不断变化的环境和情况，自然发生进化和变异过程，以最适合解决问题。这种自然选择技术被应用于金融市场，以预测市场情景并获得利润。现在让我们讨论它的更多技术部分。
遗传算法是通过使用向量的数学函数开发的。这些向量是具有方向和大小的二维量。每个交易规则的因素都用一个一维向量来说明，该向量可以在遗传上被人格化为染色体。而在每个因素中使用的值可以被视为基因，它们会被进化的自然选择不断修改。
影响交易策略的因素是——
- 移动平均收敛散度（MACD）：这个因素决定了看涨和看跌的市场策略，这在评估市场动量的算法中更为重要。
- 指数移动平均线 (EMA) ：在日内交易中，这个因素对于确认重大的市场波动和衡量波动的有效性非常有帮助。
- 随机模型或随机过程：用于衡量互换市场的随机行为并用于对期权进行估值。
定制开发的遗传算法会将输入值公式化为这些因素，以获得最大收益。通过进化，对于每个市场变化，基因/因素都会得到更新并被记录下来以供后代使用。
开发交易引擎的分步流程 –
- 使用上述财务分析制定动量策略 –这里有两种基本策略。一种是交叉策略，即衡量市场动量的变化。低买高卖。二是回归均值。在每种市场情况下，每只股票都会回到平均位置。在Python和 Pandas 数据框的帮助下，您必须使用市场移动平均线创建入场点和出场点。
- 用历史数据回测——这只是测试您开发的交易策略。这涉及收集数据、策略、盈利/亏损点并在回溯日期执行相同的操作。
- 优化和评估交易引擎——最后根据市场的最新趋势进行评估。