股票这个概念我或许以前就接触过，可是一直都没真正实践过。
现在我也只是在叩富简投上进行模拟炒股，但是和以前那种作为雾里看花的门外汉一员的感觉不一样了。当时庆幸在进入股市的时候选择先进行模拟炒股去锻炼自己，虽然现在我对股票基本知识的理解依然很浅薄，但至少在一定程度上有了一些体会与感受。
在叩富简投上使用模拟炒股的我开始明白那些陌生又熟悉的字眼，比如：熊市、牛市、A股、市盈率等等。但是当真正进入实训阶段时，我发现自己什么都不懂。之前学到的那么点知识相对来说也变得异常浅显，然而通过模拟实训，我还是受益良多。
第一次在叩富简投上注册用户名时，我的心情是紧张而窃喜的。因为在现实里我只不过是一个普通的或许有点穷的平凡人，基本上没有闲置的钱用来炒股，而叩富简投赋予我的财富就像我一个多得用来锻炼自己的机会。
可能是心理原因作祟，那时我认为买许多只股票但是都只买一点点，那么特定稳赚不赔，这就是不能把鸡蛋放在一个篮子里的理论。我仅仅只注意到了股票的张福，哪只股票涨幅稳定、发展趋势好，我就买进500到1000股。刚开始有几只股票涨了一些，有的也跌了，但是总体来看是亏本的，平均每只亏了几十元。
因为缺少科学分析和一味关注价格，看到买的股票有涨的就很兴奋，起初有一只股票的走势很好，长了不少，我很高兴，脑袋一热，我又买进了1000股，结果不到几天，它就跌得很厉害，我还坚持了几天，但是它就偏偏一直跌，我损失惨重。
在经过多次的实训后，我才渐渐认识到炒股不是靠运气来瞎蒙，而是要着眼于现在，也要分析未来的发展趋势，平时还要多多关注财经新闻和政府政策的宏观调控政策，才能选到好股票。
后来我慢慢学习看走势图，并且关注自己有意购买的股票的所属公司的信息与动向，运用自己所学的会计知识来分析它们的财务报表。
最开始，总是跟风购买一些稳定的国企股票，前几天还比较稳定地增长，但是到后来就情况不太好了，亏了不少。我就在想要是是真正的股票投资，我不是亏惨了。在不断的跌跌落落中，我第一次这么深刻地意识到每一分每一毛都是钱。
在这个摸着石头过河的过程中，我必须不断学习更多炒股的知识，怎样选择一只好的股票，需要分析，需要求证，需要不断检验。炒股也是一种对心态的锤炼。
通过对“股神”巴菲特的部分事迹的学习，我不得不佩服他的高瞻远瞩以及强大的信念。我们中国人常说，放长线钓大鱼，可是在股市这个起起落落的浪潮里，有多少人可以一如既往地支持同一只股票，但是巴菲特却做到了。
沃伦·巴菲特在股票投资中坚持中长期投资，至少是5—10年，这需要坚持投资他熟悉的领域，坚持做自己熟悉的股票，“做熟不做生”是他决不动摇的操作方法，巴菲特就是这样成为世界上靠股市暴富的大富豪。
但是成功是不可复制的，我们或许也没必要如此坚持，可是扎实的股票基本知识，着眼于现在但又看的到未来趋势的前瞻性思维，理智的大脑，都是我们炒股成功所具备的素质，感谢叩富简投模拟炒股平台对我的帮助。
包括杰里米·边沁、卡尔·马克思、冯·诺依曼和托马斯·皮凯蒂在内的许多研究人员在过去几百年中为经济学的发展做出了贡献。 经济学和金融工程专家Marty MK选择并公布了十篇对研究经济学和金融市场有用的主要论文。
https://www.qmr.ai/most-important-papers-for-quantitative-traders/
1：Optimal Execution of Portfolio Transactions（投资组合交易的最佳操作）（Almgren＆Chriss，2000）
简而言之，作者Robert Almgren及其同事指出股价变化有两个原因
外生性 ：市场本身的波动性。这些变化是随机发生的，与我们想要在市场上执行的订单无关。
内生性 ：我们自己的订单对市场造成的影响。上述影响的大小与流动性成反比。这种变化可以是暂时的，也就是说，在导致订单簿不平衡后，它将被规范化，也可以是永久性的。
为了尽量减少内生价格变化，这是我们唯一控制的价格变化，Almgren建议使用执行算法。他提出了一种严格而实用的方法来测量和实现算法。
对于任何负责优化投资组合再平衡例程执行的定量开发人员以及其他不需要立即执行的策略来说，本文绝对是必读的。
论文链接：https://www.smallake.kr/wp-content/uploads/2016/03/optliq.pdf
2：The Long-Run Evolution of Energy Prices（能源价格的长期演变）（Pindyck，1999）
本文表明，原材料的价格根据凸函数而变化。 作者罗伯特·平迪克（Robert Pindick）分析了1916年至1996年期间的天然气，煤炭和石油的数据，并得出结论，油价波动的趋势与提取原材料的边际成本 和这些资源的估计可用储量有关。 另一方面，他写道，他对天然气和煤炭尚无定论。
论文链接：https://web.mit.edu/rpindyck/www/Papers/Long-Run_Evolution.pdf
3：A closed-form GARCH option valuation model（封闭式GARCH期权估值模型）（Heston＆Nandi，1997）
本文提出了一个封闭式公式，用于使用广义自回归条件异方差（GARCH）模型对现货资产进行建模。由于其复杂性和实用性，GARCH模型在1990年代在估计波动率方面广受欢迎，金融业积极采用它们。
在评论GARCH作为分析波动性的模型时，作者Heston Stephen说：“计算波动率的正常方法不是最佳的，因为该值是固定的。 鉴于股票回报是随着时间的推移，可以合理地假设它们的波动性会随着时间的推移而变化。 传统方法假设一个固定的平均值，但这也是一个假设，在模拟股票回报时可以说有局限性。GARCH模型允许研究人员放宽这一假设。”
论文链接：https://www.econstor.eu/bitstream/10419/100805/1/wp1997-09.pdf
4：Portfolio Selection（投资组合选择）（Markovitz，1952年）
该论文表明，对于给定的预期回报，存在最小化风险的最优投资组合，以及在特定风险水平下最大化预期回报的投资组合。 作者哈里·马科维茨（Harry Markowitz）因这篇论文获得了1990年诺贝尔经济学奖。
论文链接：https://www.jstor.org/stable/2975974
5：A new Interpretation of Information Rate（信息率的新解释）（Kelly，1956）
本文正式宣布了“凯利公式”，该公式计算出使复利收益率最大化的最佳投资率。 凯利公式后来被广泛用于赌博和投资。
论文链接：https://www.princeton.edu/~wbialek/rome/refs/kelly_56.pdf
6：Capital Asset Prices:A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk（资本资产价格：风险条件下的市场均衡理论）（Sharpe，1964）
在投资金融资产时， 本文发表了“资本资产价格模型（CAPM） ”，用于根据风险计算预期收益。 CAPM证明只有一个有效的投资组合，称为市场投资组合，假设所有投资者都有相同的信息，同时接收它，并以相同的方式处理它。
论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x
7：Incorporating Signals into Optimal Trading（Lehalle，2017）
作者通过在最优交易框架中加入马尔可夫单链来进一步完善该领域的工作，并为具有漂移的随机过程（奥恩斯坦-乌伦贝克过程（Ornstein-Uhlenbeck process，简称OU过程））之后的资产的特殊情况推导出最佳交易策略。
他们还使用历史即时报价数据来显示订单簿失衡预测未来价格走势并显示均值回归属性。
论文链接：https://arxiv.org/abs/1704.00847
8：fficient Capital Markets:a Review of Theory and Empirical Work（高效资本市场：理论与实证回顾）（Fama，1970）
这是一篇著名的论文，首先提出了假设“有效市场假说 ”的概念，根据该假说，所有可用信息都反映在股票价格中。 鉴于有效市场假说，利用现有信息无法预测未来价格，也无法获得高于预期的回报。
论文链接：https://doi.org/10.2307/2325486
9：The Pricing of Options and Corporate Liabilities（选项的定价和企业责任）（Black＆Scholes，1973）
你可能会认出作者的名字，这是有充分理由的：本文提出了布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes Model）的定价选项。它于1973年出版，利用物理传热方程作为起点来估计期权的价格。它也是用于计算资产隐含波动率的模型。论文链接：https://www.jstor.org/stable/1831029
10：Does the Stock Market Overreat？（股市是否反应过度？）（Bondt＆Thaler，1985）
这篇论文提出了具有统计学意义的证据，表明投资者倾向于对意外消息反应过度，这与有效市场假说的假设相反。 MK写道：“如果你对行为金融学这个迷人的领域感兴趣，这篇论文是一个很好的起点。
论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1540-6261.1985.tb05004.x
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