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第三方登录：量化交易从业者在 2015 年注意到了哪些行业变化趋势？
量化交易从业者在 2015 年注意到了哪些行业变化趋势？
时间： 12:41:31 来源：知乎 作者：量化交易张展
一、券商期货商没法做外部接入了，更不能直连交易所，必须过一道事前风控。导致大量的量化策略受限，大量量化策略基金产品发行受挫，或者成本大幅增。二、股指期货严政，导致高频交易，高频套利等策略无法生存，甚至大多数中低频量化策略也无法继续。三、股指期货严政，加上长期深度贴水和流动性急剧恶化，导致股票阿尔法策略，期限套利策略等，都难以为继。四、舆论环境变差，业务环境急剧恶化，现在无论监管机构、业务机构、通道、托管、私募基金、投资者还是广大散户，谈量化色变，谈高频变脸，谈做空直接吓尿，好像回到了文革时代一样，量化和做空成了绝对的政治错误，是毫无疑问的被批判对象，应该坚决打倒，这一切给量化交易者带上沉重的舆论和道德枷锁，极大抑制了量化交易技术在中国的发展。五、FOF和MOM迅猛崛起，中国资本市场机构化加速。六、资产配置荒，导致银行保险等大型金融机构资金急需寻找出路，其中不少资金就尝试性的配置了二级市场量化交易，比如CTA。七、降息周期来临，无风险利率大幅下行，降低了市场收益预期，使得量化交易更具吸引力。八、经济不景气，实业不好做，民间借贷P2P到处跑路，房地产价格涨幅放缓，使得量化交易更具吸引力。九、众多产业资本寻找出路，不少传统实体企业纷纷备案成立投资公司，转战一级半和二级市场。十、券商资管和期货资管进一步成熟，运营规模大幅增加。十一、私募备案政策出台后，私募通道发行产品渐成主流，我们第一期量化对冲基金产品就走自己的通道，公司和产品都备案。十二、不少本土量化策略走向成熟，开始规模化机构化运作，大量海龟回国从事量化相关工作，丰富了国内策略，增加了市场竞争。十三、机构投资者和个人投资者对于量化交易的认可度越来越高，在市场动荡之际，量化策略的稳定性优势明显。十四、靠内幕交易，坐庄操纵起家的老玩家，开始逐渐谢幕，一个个传奇逐渐陨落，个人英雄主义开始呈现颓势，量化策略渐成主流。十五、两极分化开始加剧，优秀的量化基金公司，资金主动求上门，一两年时间就能突破十亿规模，劣质的量化基金公司被加速淘汰。十六、一些优秀的量化基金公司开始达到策略容量上限，公司发展进入瓶颈期。十七、各类优秀量化基金经理的选拔层出不穷，各大券商和期货商，包括第三方平台都在做孵化。十八、以前好的投顾多，但大家缺钱，现在市场不缺钱，但好的投顾相对少了，所以大家都在疯抢。类似于互联网行业，几年前是好的项目多，资金相对少，现在是资金相对充裕，但好的项目少了，甚至一些很一般的项目也能有较高溢价，一些垃圾项目也能拉到投资。十九、以前业内交流，问的最多的就是你那有没有资金，现在业内交流，问的最多的就是你那有没有优秀投顾，历史业绩和资料简介发我一下。二十、私募外包业务开始逐步成熟，私募外包备案已经出现，交易者可以更加专注于策略和技术，其他公司事务一律外包，理论上以后一家私募基金管理公司可以只有一个人。二十一、已经有私募量化基金上了新三板，注册制推出后更值得期待。二十二、私募基金份额转让系统开始兴起，如果系统能成熟稳定并发展壮大，能解决私募基金一年封闭期，流动性差的问题，私募基金将迎来爆发式增长。二十三、沪港通，深港通，两地基金互认，沪伦通，人民币国际化，利率市场化，民营银行出现，对外投资试点放开，新三板发展成熟，原油期货和外汇期货万众期待，场内外期权开始受到关注，等等，金融市场越改革越开放，投资工具越丰富，越有利于量化交易。二十四、上海和深圳的量化交易行业发展，与其他地区的差距将越来越大，上海正在崛起为真正的国际金融中心。二十五、总体而言，2015年行业发展非常迅猛，技术发展严重受挫，整个行业一轮牛市创新高后来了根大阴线，开了历史倒车，但行业发展是长期的，技术限制是暂时的。二十六、明年2016年，大宗商品是再创新低还是奋然崛起，A股重返巅峰还是继续走熊，股指期货严政能否放开，中金所能否重回宇宙所宝座，二级市场政策高压能否回到正常水平，金融改革能否继续深化，行业发展能否重回轨道，需要谨慎，但值得期待。 责任编辑：张文慧
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电子工程理工科背景如何转行量化交易？
如何入行？ 1. 如果想以快速入行为目标，自学Python/matlab等策略开发语言，熟悉策略开发流程后，有可能进入这一行么，例如国内一些小的私募，抑或机构的量化部门？ 2. 如果先去考个相关的学位，例如金融工程，会好很多吗？另外CFA对入行有帮助吗？ 3. 入行量化交易需要哪些硬件条件和理论基础呢（金融工程、编程、统计、博弈论？若有推荐的资源和书单不胜感激） 4. 国内量化交易有哪些好的团队？感觉量化交易还是一个实践性很强的领域，这也是倾向于在可行的情况下尽量快速入行的原因，当然相比之下这也会比再去拿个学位机会成本和风险要小。目前的打算是，如果不是必须要一个相关领域的学位的话，打算通过目前网上知道的一些量化开源平台和资源（优矿、掘金量化交易平台、大奖章、海洋部落、通联数据等等），先自学起来，然后争取能在一年或一年半以内尽快先入行一家量化基金个人背景方面，985电子工程硕，在外资半导体公司研发工作了几年。主要是电路设计、数据分析的工作，也用到一些数据分析的编程。想转量化的原因是：一是觉得量化交易国内目前还有有很大发展空间和潜力；二来我个人对金融、编程有兴趣，而且我个人的理解觉得，现在和未来，电脑的数据采集运算+人脑的分析综合能够带来最大的差异化竞争优势；最后，就目前了解感觉Quant从回报和成长性的角度还是要比电子工程师高一些：）希望各位大牛和行业前辈能提供一点建议和指导，不胜感激：）
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借用我之前的回答 以我个人经历来看的话我感觉，量化投资行业中最重要的环节就是策略开发了。 先从准备知识的角度来看，量化交易需要三类知识：数学，金融，计算机。其中，金融知识需要宽客了解各种金融资产的性质和交易规则，数学模型负责在这样给定的规… 显示全部 借用我之前的回答 以我个人经历来看的话我感觉，量化投资行业中最重要的环节就是策略开发了。 先从准备知识的角度来看，量化交易需要三类知识：数学，金融，计算机。其中，金融知识需要宽客了解各种金融资产的性质和交易规则，数学模型负责在这样给定的规则系统下探寻获取超额收益的机会，而计算机编程能力使得这样的投资模型得以自动化实现。 CS/EE等理工科专业本身对数学有一定要求，在国内的量化投资领域中基本已经可以游刃有余。对于计算机编程，CS专业自然可以胜任，而EE专业中可能更多用到的是C++，Matlab等语言。国内研究的主流语言是Python或者R，有了面向对象编程的经验，借助一些教学素材，很快可以速成。 在预先准备的阶段，主要需要补充基础的金融知识，包括宏微观经济学，货币银行学，投资学，衍生品（以期货为主），和基础的财务会计，至少要对各类金融资产，市场交易规则，投资基本原理等有所了解。其中，宏观经济推荐一个学习途径——《财经》期刊。这是一个非常学院派的期刊，虽然其中的观点受到政治压力，但分析问题的逻辑清晰，是了解宏观情况很有效的途径。 同时，计量经济学，时间序列模型和一些统计学知识是各类策略中不可缺少的工具。能够灵活使用统计学工具，才能更好的利用历史数据找到稳定的投资机会，或者准确的检验投资思想。其中共线性问题，平稳性假设等等细节，也会影响到统计结果。该部分内容在CS/EE专业中可能简单涉及，但不深入。可以参考计量经济学书籍（如伍德里奇《计量经济学导论：现代观点》等）。 有了先修知识储备以后就可以进行策略开发了。当新接触这个行业，尤其是非经济金融背景的人，开始的时候应该多从已有的策略入手，熟悉开发过程，培养对金融市场的直觉。这些策略多来自国外的一些发表在顶级期刊上的论文。也可以看看《Active Portfolio Management》，《Quantitative Equity Portfolio Management》，《Quantitative Trading Strategies》等系统的书籍。也可以参见京东量化平台上的各种策略主题。 一个成功的策略在于细节。主流的投资策略其实就那么几种，多因子，技术择时，统计套利，行业轮动等等。但对于同一个策略，经验丰富的投资者能够比新手表现的更好，更多是在于对投资思想更灵活的运用。每个策略根本思想是什么？某个特定的市场或行业应做出什么样的调整？每个环节可以使用什么不同的统计量或数据处理方法来更好的实现策略思想？模型参数应该如何调整？这些问题都是在不断的实践中才能得到答案的。量化投资中重要的价值不是编程能力，亦或是数学方法，而是对于市场和模型深入的理解。 策略开发离不开数据库。可以使用万得等数据库的接口，也可以通过京东量化平台，使用封装好的函数访问数据，并完成回测。经常看到这样的说法：不自己搭建系统就不能算真正的量化投资。这样的观点是扭曲的，事实上，对于中低频交易，只要能够便捷的实现策略思想，检验其表现，通过任何方法都是可以的。量化平台还很大程度上避免了自己搭建系统中可能出现的bug，包括回测中使用未来信息等问题。毕竟每天有很多用户在使用这个平台，出现bug的几率大大被降低。而在高频交易中，系统效率就显得尤为重要，为了追求速度大多会采用C++等语言。 事实上，量化交易行业中除了策略开发也有很多其他环节。如果有良好的编程基础，大可以尝试担任系统搭建等职位，扬长避短，而不一定要追求看起来最光鲜的岗位。国内量化交易行业正在逐渐发展，而很多策略还是不同程度的依靠主观判断，而且亏钱的不在少数。所以进入这个行业之前也要慎重，确定这是自己喜欢的事业。由于投入成本很高，只有坚持下去才能领会其真地，成为成功的投资者。 然后寻找一家良好的公司也是很重要的，一个好的公司不仅能·督促你进步还能，为自己增值。找工作的事就自己看吧 哈哈。
回答于日 00:00
其实很简单，读个博吧。最好去欧美。 显示全部 其实很简单，读个博吧。最好去欧美。
回答于日 00:00
前言：玩知乎以来，私信一大半都是向我咨询入行或者转行相关的问题，都表示看好中国量化交易和对冲基金的未来。比如：非金融专业（特别是理工类）如何入行量化交易？其他行业如何转行做量化交易？金融行业非交易岗位如何转型做量化交易？出国留学会更有利吗… 显示全部 前言：玩知乎以来，私信一大半都是向我咨询入行或者转行相关的问题，都表示看好中国量化交易和对冲基金的未来。比如：非金融专业（特别是理工类）如何入行量化交易？其他行业如何转行做量化交易？金融行业非交易岗位如何转型做量化交易？出国留学会更有利吗？需要读哪些学位？需要哪些证书？做量化交易学什么专业最合适？该看哪些书？哪里有实习或者工作机会？需要学些什么东西，Python还是R，数学建模还是统计分析？你们招人吗？你是怎么入行的？你是怎么从通信工程转到量化交易的？国内有哪些靠谱的量化对冲基金管理公司？如何筹建自己的量化对冲基金管理公司？ 刚好这有个类似的题目，我就一并回答了吧。其实一开始我是比较拒绝的，因为我现在还没有成功，公司还在创业阶段，自己也还没有赚到很多钱，不管公司还是个人离各种TOP10排行榜都还有差距。所以其实我跟很多同龄人一样，还在创业阶段，并没有什么太特殊的地方。自己都还没成功就去指导他人前途，我怕误人子弟，才一直不敢多说。不过既然问的人实在太多，那我就以自己的经历，个人的视角，和我当前所处的位置，来谈一谈吧。所以以下均为个人观点，私货满满，带有严重的个人倾向，有极大的视野局限性，不一定正确，大家自己甄别吧。 以下为正文。——————————————————————————————————————————— 一、为什么要入行或者转行做量化交易？ 我一直有个观点，任何一个行业都有它的优势和劣势，任何一个职位只要做到全国顶尖，一定都很厉害，所以理论上讲，我认为并不存在特别明显的，行业和职位的好坏之分，只有我们自己适不适合，还有做的怎样的区别罢了。 1.了解量化对冲基金 要做量化交易，就要先了解基金管理行业，特别是量化对冲基金。关于什么是对冲基金，什么是量化交易，百度和知乎有太多相关问答，我就不多谈了。量化对冲基金的盈利模式很简单，就是发基金产品，然后提2%管理费（产品总规模的2%）+20%业绩提成（产品收益的20%），公司净利润=产品总规模 * 产品收益率 * 公司提成比率，具体回答见这里。比毒品还暴利的产品有哪些？ - 量化交易张展的回答对冲基金的一大特性是杠杆，那么它们一般都是从哪里借入资金，成本一般来说都是多少？ - 量化交易张展的回答七亏两平一赚的道理哪里都适用，不管是餐饮行业还是互联网行业，不管是证券私募基金还是量化对冲基金，包括华尔街的对冲基金行业也一样，大部分都是亏货，最终都倒闭破产了；少量盈亏平衡，做的平庸无奇；屈指可数的极少数功成名就，做大做强，发大财出大名，留下神话般的业绩和伟大的传说，索罗斯西蒙斯这类型，华尔街百年历史也就那么几个，屈指可数，就连利弗莫尔也得算在七亏里面，可见这个行业竞争是有多激烈，多残酷，存活率有多低。所以不要总看到量化对冲基金这个行业特别牛，特别高大上，那只是幸存者都看起来很光鲜而已，更多的已经死掉了，你根本而且永远都不会知道。不过中国的量化对冲基金行业相比国外，有一个优势，那就是行业刚刚起步，像几年前的移动互联网行业，处在大爆发前夜，国外充分竞争，国内却一篇蓝海，而且不像国内互联网行业，寡头垄断都快要形成了。国内做的好的证券私募基金，可能大家勉强还能说出来一两家，国内做得特别好的，特别出名的，规模特别大的，盈利能力特别强的，能傲视群雄，形成寡头垄断的，最顶尖的量化对冲基金，现在还没有。具体相关问题，可以参考以下答案。未来 10 - 20 年，什么行业会快速发展？ - 量化交易张展的回答将「以结果为导向」作为人生态度和万事准则，可能会有哪些问题？ - 量化交易张展的回答索罗斯导致东南亚那么多人家破人亡，在本质上说和希特勒有什么区别呢？ - 量化交易张展的回答对冲基金是否更适合熊市？ - 量化交易张展的回答2.了解量化交易岗位 这个岗位到底干啥，简单的说，两个字——赚钱。具体的包括，算法设计、策略测试、参数优化、模型实现、实盘下单等，再深入一些还包括系统维护、策略更新、风险控制、资金管理、品种筛选、极端行情应对等，甚至还需要写宣传资料和推介资料，做一些路演和宣讲。所以一个合格的成熟的量化交易团队（实际中负责投资交易的，很多不是个人而是团队），那就是公司把钱（基金产品）交到你手上，你能在一定限制条件下（一年封闭期，20%止损线等）在市场里赚到钱，而且最好把曲线做的漂亮一些，稳定一些，收益高一些回撤低一些。下图是我所处的行业和岗位，量化对冲基金经理，就是这个意思。 跟量化对冲基金行业一样，量化交易岗位竞争也很激烈，而且更激烈，更残酷，存活率更低。首先这个岗位要求极高，这是一个横跨数学、计算机、金融、投资，甚至社会学、心理学，等多领域多学科的岗位，而且对所有相关知识都要求很高，要能融会贯通，其次还要有极强的实践操作能力，要有大量的金融市场实战投资经验才行，否则让从来没做过投机交易的程序员来写几个程序就想赚大钱，根本不可能，最后对于职业交易者的自我修炼、道德品格、性格塑造、学识见识、心胸视野等有很高的要求。量化交易岗位责任极大，压力极大，要运作大量资金，去最血腥最残酷的金融市场里竞争博弈，并且要在非常严格的条件下（比如一年封闭期，20%止损线，甚至还可能有最大回撤的硬性限制要求），战胜同样厉害的竞争对手，去赚取对方亏损的钱，其难度可想而知。 所以，你真的适合做量化交易吗？你真的有能力在这么残酷的竞争中胜出吗？本专业的不少有才能的人最终都被市场淘汰了，那你一个半路转行或者刚刚入行的人，又凭什么一定能胜出呢？别只看到胜出者管理着大量的资金，每天写写代码，说说笑笑，几百万几千万就轻松到手，那是赢者该有的一切。更多的人赔掉了本钱，赔掉了青春，赔掉了自信，赔掉了在其他行业其他岗位上大展宏图的机会，甚至赔掉了美好的生活，但你根本甚至永远都不可能知道他们。太多人本不适合做交易，却在交易岗位上苦苦挣扎数年，最终失败离场，转行了或者做其他岗位去了，但在其他行业或者岗位上从头再来，你早已落后同龄人一大截，别人早已甩你一条街了。所以，一定要想好，不要随随便便说转行做量化交易，职业规划不可草率不可任性，部分问题可以参考下面回答。一个优秀的交易员需要具备什么样的素质？ - 量化交易张展的回答交易的瓶颈在哪里？ - 量化交易张展的回答大家做证券因为哪一句话领悟到了？ - 量化交易张展的回答做股票或者期货成功的人，都是有天赋的人么？ - 量化交易张展的回答在国内做 Quant 累吗？能像正常工作一样朝九晚五，周末正常休息吗？ - 量化交易张展的回答 3.不止交易岗位 上面那张图其实可以看出，量化对冲基金，准确的说是量化对冲基金管理公司，其实也分很多岗位，并没有必要每个人都来做交易。如果你真的看好量化对冲基金行业，想现在加入进来，像几年前加入移动互联网行业一样，分享行业发展红利，没问题啊。其他专业其他行业其他岗位的人，进入量化对冲基金，其实完全没有必要都往交易岗位上挤。而且我相信也同样能有很大的发展潜力，很高的收入水平和很高的职业成就。 假如你学的是工商管理，你在其他金融投资机构担任过高层职务，那可以做运营管理岗位啊；假如你学的是市场营销，你在任意行业有过出色的销售业绩，无论房产门面、理发店会员卡还是大保健，那可以做渠道开发，营销推广啊；假如你学的是风控，有金融机构风险控制岗位的经验，那你可以做风险控制啊；假如你学的是金融，有在其他金融机构比如银行信托的经验，那你可以设计产品、发行产品啊；假如你学的是数学、物理、统计、密码等，可以来做算法设计啊；假如你学的是农业、气象等，你可以做策略研发啊，假如你学的是计算机、软件、网络、通信、电子、控制等，可以来做系统构建啊；假如你学的人力资源管理，可以来做HR啊；假如你学的财务、学的法律、学的广告、学的媒体、学的文学、学的外语、学的公关、学的心理，甚至学的是模特礼仪、播音主持、艺术表演、声乐舞蹈、空乘等，我相信都可以加入到量化对冲基金行业里来，在自己的专业和岗位上，一展才华。其实这个行业不难，只要肯学，稍微补一补金融知识、行业知识、市场知识，就能很快上手。 这个行业永远最缺优秀的交易团队，同时也缺优秀的营销团队，但除了这些，我可以肯定的说，国内精通量化对冲基金业务的财务、法律、文案和程序猿，这类复合型人才实在太缺了，我们公司在日常经营中经常遇到的各种困难，最多的不是交易营销管理风控，而是核算做账、合同的制作与审核、法律风险规避、宣传资料制作、系统构建与维护等。要知道，做一家量化对冲基金管理公司，不是只有交易团队就行了，只有交易团队，你光是注册公司私募备案都不一定能搞定……也别说什么只要业绩好，自然就做大做强了，不需要营销管理什么一大堆的，实际上不是这样，现代社会再好的产品也需要营销推广、品牌建设，业务能力再强的公司也需要制度建设、内部管理，需要完善的财务法务人力资源管理等配套。 二、入行或者转行做量化交易需要什么？ 如果看完第一部分，仍然决定要入行或者转行做量化交易，才有继续往下看的必要。我相信看完一部分，很多嫌弃自己现在的行业和岗位又辛苦又不赚钱又无聊，仅仅想换个又轻松又挣钱又高大上的工作的人应该已经放弃了，坚持仍然要入行或者转行的，都是有点不正常的人了，当然我也属于这样的人，哈哈。 1.兴趣与使命感 量化交易这个岗位太难了，要求太高，压力太大，一般人很难坚持下去，圈内朋友经常相互开玩笑，做这个工作，寿命都要比正常人短好几年。我相信愿意把青春的赌注压在这上面的，都是对于量化交易有着无法抑制的兴趣和冲动，不试一试一辈子都不得安宁的一类人。没错，要想在量化交易领域坚持下去并脱颖而出，兴趣和使命感是必不可少的。当然我说的是对自己有很高要求的，有极强上进心的，如果你觉得做得平平庸庸，能混口饭吃就行，那当我没说。 巴菲特在某大学演讲时，有人问他说我马上要毕业了，如何知道这份工作是否适合我，巴菲特说，如果你每天早上醒来，立马就高高兴兴的、蹦蹦跳跳的、迫不及待的、兴冲冲的跑去办公室开始一天的工作，那这份工作就是你应该一生从事的事业。兴趣是最好的导师，有了兴趣才会去钻研，才会不断学习进步，才会拥有一种不断追求完美的精神，用一种工匠精神，用一生的时间和精力去做到最好。下图是我发的一篇微博，是我看完《寿司之神》这部纪录片后最大的感悟。如何做好量化交易，甚至如何做好任何一项工作，我觉得首先得要有二郎的态度。9岁入行，一直到现在，90多岁高龄，每天就干一件事，就是做寿司，并且不断进步，每天都做得更好一点，最终做了80多年，做到全球第一，现在是全世界年纪最大的米其林三星主厨。 2.知识技术 数学、概率统计、数据结构、算法设计、经济、金融、证券、衍生品相关、投资与分析、主流策略开发语言等，都需要了解，而且要融会贯通。这个知乎上谈的最多，而且已经说的很全面了，我就不赘述了，感兴趣的朋友可以搜搜相关问答。近十年量化交易领域最重要的十本参考书是哪些？ - 量化交易张展的回答关于做量化交易用什么语言更好，其实还是看自己的习惯和要达到的目标，如果是大型金融机构做量化分析系统或量化交易系统，可以用python，R，C++等都可以，各有优劣，看对于速度要求如何了。如果是个人或者中小机构，对于速度要求不高，策略也相对简单，可支出成本有限，而且缺乏的技术支持，用一些成熟的第三方平台，如文华、TB、金字塔、MC等也可以，我还见过用matlab，excel，包括一些网上平台，做量化交易的，其实只要策略能很好的实现，实盘能盈利就行。这里讨论一下，知乎上很流行的两个观点：（1）不自己做系统，不自己写接口的都不是量化交易，量化交易门槛特别高，low逼别玩。其实不是这样，量化交易只是一种理念，是一种方法，是一种工具，是为交易策略服务的，只要策略开发和下单实现，都是运用的数学模型和计算机程序，而非人为主观判断，就是量化交易。一些股票老玩家，有一个可能盈利的交易策略，然后用第三方平台，搞来历史数据测一测，发现确实能盈利，然后就开始把系统架上去跑，这也是量化交易。就像搭建一个实体模型，比如艾尔菲铁塔什么的，你最好自己制作搭建材料，这样可以更好的更个性化的实现自己的目标，但你也可以去买一些已经做好了的现成的模型材料，用别人做好的材料来搭建模型，两种做法都是搭建模型，核心在于你搭建模型的思路和方法。用第三方平台就像搭积木，人家已经给你把积木做好了，你按照自己的想法把积木搭建起来就是，只是一些特别个性化的搭积木的想法，可能会受到积木本身的限制罢了。自己做系统自己写接口的优势在于更加个性化，更符合自己的需求，而且速度更快，信息保密也能做得更好；缺点是财务成本更高，人员和硬件配备要求更高，而且系统更容易出BUG（别说什么大牛，华尔街海龟写的系统就不会有任何问题，还记得光大乌龙指事件吗？）。用第三方平台的优势在于成本低，重大BUG相对较少（不像自己做的系统，第三方平台毕竟几万人用了好几年，而且每天都在不断改进），交易者可以只专注于策略开发，而不用考虑系统维护；缺点是速度更慢，策略思路的实现会受到第三方平台功能的限制等。当然如果做高频交易，肯定得自己做系统写接口了，但现在国内的股票和股指期货市场，是做不了高频交易的。（2）量化交易的核心竞争力是优秀的计算机语言编程能力。其实量化交易的核心竞争力是策略的有效性，能长期稳定盈利的策略是一切的关键，一些中低频交易策略，手动和量化区别不一定会很大。数学、计算机程序、金融、实盘交易经验，做好量化交易，这四样缺一不可，只是因为计算机程序这一块最有特色，是区别于其他交易方法的主要特点，所以总被外界当做量化交易的噱头和宣传点，久而久之大家甚至把编程能力作为最核心竞争力了，这明显有些喧宾夺主。 3.市场经验 之前谈到过，从来没做过交易的程序员来写几个程序就想赚钱，不可能。要做好量化交易，长期的实盘交易经验是必须的，这样才能更好的懂得市场的特性，品种的特性，行情的变化等，才能写出更加贴合市场，更加有竞争力的策略和模型。数学思维能力和编程能力很重要，但如果不熟悉市场，不了解品种特性，不了解金融市场百年发展史，不懂得人性的贪婪和恐惧，没自己实盘做过股票期货，很多东西数学模型和程序语言是不会告诉你的，就像你有再好的木匠工具，如果没有做木匠活的经验，你也很难做出漂亮实用的家具。有人可能会说那用数据挖掘啊，让程序自己去开发策略，这也是现在一个很有潜力的流派，但问题就在于数据挖掘某种程度上也是依靠概率，没有绝对的必然性，通过数据挖掘做的策略可能会存在巨大风险。就像之前在书上看到的，包括知乎上也有相关的问答，就是数据挖掘发现，美国标普指数跟非洲某地咖啡产量连续多年相关性达到99%以上，美国原油指数价格跟一种墨西哥烧饼的价格连续多年相关性达到99%以上等等，如果真采用这两组数据的相关性去做策略，很明显是滑稽的。其实数据挖掘可能出现的小概率风险，也就是我们常说的参数优化中的参数孤岛。简单的说，就是用历史数据测试策略，发现某个参数表现特别好，但这个参数是独立的，不连续的，跟次优参数差别很大，无法组成一个较优参数集合，这很有可能就是遇到了小概率事件，如果使用这个参数，历史回测可能很漂亮，实盘交易就会遭殃。而且只有经过大量的实盘交易，你才会知道赚钱没有那么容易，亏钱却易如反掌，交易这行其实很苦很累，每天在盈利与亏损中挣扎，如何控制风险，获取收益是一个永恒的命题，更别说要做到长期稳定盈利。像巴菲特一样五十年如一日，年均收益20%多，真的就太难了。别去迷信短期暴利，几个月翻几倍之类的神话，毫无意义，资本市场最不缺神话，缺的是寿星，做量化交易就是做资产管理行业，我们是靠规模和复利取胜，而不是冒着巨大风险去博取短期暴利。市场真的值得那么敬畏吗？纪律真的需要严格的遵守吗？风险真的有那么可怕吗？高风险高收益真的不可取吗？长期稳定盈利真的才是王道吗？这些问题，没有人能回答，除了自己去实践，去吃亏，才会得到教训，才会深刻领悟其中的含义。还有很多技术细节，或者交易理念，可以参考以下回答设计量化交易策略时有哪些会被新手忽视的重要的误区？如何能更好的提升交易系统的完整性？ - 量化交易张展的回答为什么一定会存在趋势？ - 量化交易张展的回答作为交易员，从最初的新人到如今实现稳定盈利，一路走来你有过什么记忆非常深刻的亏损教训和体会？ - 量化交易张展的回答和高频交易套利相比，中低频统计套利有什么优势？ - 量化交易张展的回答期货均线交易系统如何解决均线上的来回多次假突破？ - 量化交易张展的回答A 股近期的大幅波动是否给做量化交易甚至高频交易提供了绝佳的「捡钱」机会？ - 量化交易张展的回答量化投资中有没有完美的参数寻优方式？ - 量化交易张展的回答 4.人性修炼有兴趣，有技术，有经验还不够，还得坚持修身养性，培养自己的道德品格，完善自己的性格，学会控制情绪，学会理性思维，学会调节心情，才能在市场每天的起起伏伏中镇定自若，在巨大的压力下坚持交易策略的执行，在狂热的贪婪和地狱般的恐惧中保持独立思考。而且要多读书，学识一定要渊博，涉猎面要广，特别要多读国学和历史、逻辑和理性思维方面的书，前者修身养性，博古通今，后者是在资本市场血腥博弈中生存下来的必要条件。作为一个全职的交易者，你是怎样让自己在浮躁和远离交易的时候，沉静下来，保持高度的敏锐性和专注度的？ - 量化交易张展的回答怎么知道自己是一个怎样的人？ - 量化交易张展的回答都说金融从业者压力大，大部分工作也很枯燥，那么金融从业者的乐趣在哪？ - 量化交易张展的回答从事交易会改变性格吗？ - 量化交易张展的回答5.转行入职（1）找家靠谱的公司一定要是正规的基金管理公司，公募基金一般很少有水货，基本上都没问题，但对于学历和工作经历要求比较高。私募基金的话水就比较深了，各种放水的、配资的、做黑平台的、洗钱的、所谓现货交易的，都叫投资公司，都叫私募，那么如何甄别呢？首先是工商税务手续齐全，其次要有在证监会的私募登记备案材料，再次要正规化阳光化运作，最好已经发了正规的私募基金产品，最后，有个最简单的方法就是去网上找相关的新闻采访或者专访报道，一般有新闻采访，专访报道的私募基金公司都比较靠谱一些。即使上述条件都符合，但有的私募基金管理公司，主要玩坐庄、接盘、内幕交易、刷手续费等，也应该避免参与其中，因为中国金融市场会越来越公开透明，监管越来越严格，以前很多灰色和黑色的操作手法，以后都将渐渐丧失竞争力，还是要脚踏实地，学习和实践正确的投资理念和交易策略，谋求可持续发展。（2）可以先从实习干起走这等于是给公司一个考核期，同时也是给自己一个考核期，发现这个行业确实不错，这个岗位很适合自己，这家公司也值得一起成长壮大，那就干，否则趁早离开。（3）初始收入不用太在意，关键一定要学到东西量化交易岗位主要靠业绩提成，所以一般来说只要有能力，业绩好，就能运作较大规模资金，收入怎么都少不了，所以最开始入行不要太在意初始收入，关键一定要学到东西，一定要慢慢掌握核心技术，并发展出自己的特点和优势。下面简单提一下量化交易岗位的收入来源，一般为基本工资+业绩提成+股权激励，基本工资因地域不同和公司待遇不同而不同，其实基本工资跟当地金融行业平均工资水平差不多即可。业绩提成是行业一个固定比例，20%到30%不等，当然有高也有低，关键看你的盈利能力了。而业绩提成又跟产品规模，产品类型和产品业绩有关，规模和业绩好理解，类型的话一般分结构化，保本分成型和管理型。结构化就是公司出劣后资金保障客户资金不会发生亏损，还要给客户保证一年的利息，一般来说产品总体成本6%到12%不等，剩余收益全归公司，保本分成公司也要出劣后资金保障客户资金不会发生亏损，但不给客户利息，只收益分成，一般来说四六开，倒四六开都有，管理型就谈的很多了，2%管理费+20%业绩提成是惯例。简单的的说，结构化和保本分成型属于高风险高收益，管理型低风险低收益，但发管理型需要优秀的历史业绩才行。至于股权激励，假如你太能挣钱了，公司怕你离开，自然会给你股份留住你，但难度较大，短期内可以暂不考虑。（4）公司股权结构，老总人品，交易团队核心竞争力一家公司是否有发展前景，关键看公司的股权结构是否合理，股东是否大力支持公司发展，且没有内部矛盾分歧。公司负责人的道德人品，敬业精神，专业能力也很重要，毕竟是给公司指路的人。至于交易团队则是一家基金管理公司的核心竞争力所在，交易团队能否在一定风控条件下，获得长期稳定盈利的投资业绩，决定了这家公司能否做大做强，也决定了你能否真正学到东西，学到对的东西，其实有时候学不到东西不可怕，可怕的是努力去学到了一些错误的东西。（5）无论如何要尽快争取到客户资金运作如何才能真正有效的提高自己的核心竞争力，学习当然是必须的，但更重要的是，必须亲自上手试试，不能做模拟盘，也不能只做自有资金，甚至不能只做公司资金，一定要做外部客户委托的资金，无论是单账户还是基金产品，一定要亲自去操作，去实践，才能真正学到东西，成长起来，而且一定要公开化，阳光化，最好网上公布业绩。这样你才会了解到，受人委托，肩上的责任有多大，心理压力有多大，你能否在这样大的压力下，各种严格的限制条件下做好交易，这是真正的难点所在。你才会知道操作自己的资金，跟操作客户的资金，跟操作基金产品的区别有多大。有的人能做好交易工作室，但也仅限于此，做资产管理行业不像做工作室，难度大多了，因为是戴着镣铐，在众目睽睽之下舞蹈，每天都要公布净值的，这谁玩谁知道。 三、如何创建自己的量化对冲基金管理公司？ 过程很复杂，核心是要有起始资金，或者主要投资人，还有核心交易团队，这是最基本条件，然后还有大量的各种各样的工作要做，你要能独挡N面才行，比如你是核心交易团队，那就得会说服投资人投资，找合作渠道发产品，找客户销售产品，注册成立公司，管理公司，公司制度建设，人员招聘，薪酬制定等等……等有时间，也确实有人需要的时候，我再来完善这部分。 四、其他一些问答 1.你们公司招人吗？ 答：感谢信任和支持，但我们公司今年暂无大的扩张计划，如果一切顺利，年估计会开始迅速扩张。 2.你怎么入行的？你从事交易后多久开始持续稳定盈利？ - 量化交易张展的回答 3.怎么看近期政府打压股指期货恶意做空？什么是「恶意做空」？恶意和不恶意的区别是什么？有没有恶意做多？ - 量化交易张展的回答4.如何评价去年行情？在 2014 年应用 Managed Futures 策略的对冲基金为什么能表现那么好？ - 量化交易张展的回答 5.你们为什么在成都办公？在北京上海和在深圳做量化私募有何区别？ - 量化交易张展的回答你有被人地域歧视的经历吗？ - 量化交易张展的回答 6.你通信工程转量化交易，书岂不是白读了？ 答：C++，数据库，matlab，高等数学，概率与统计，英语，信号处理，包括电路设计之类的理工科逻辑思维能力也是极为重要的，至于金融市场相关知识，其实不难，只要有兴趣，几年时间，很快就能学会。至于实盘交易经验，我08年开始做股票至今，一共8年实盘交易经验了。7.做量化交易，出国留学或者读研读博更有利吗？ 答：实践出真知，有机会可以去实习一下，再决定要不要花这么多时间精力在学术上走那么深，没有绝对的利弊，只有适不适合而已。 8.做量化交易，读什么专业好？ 答：理工科（数学、计算机等）其实比金融好，金工除外。最后推荐罗辑思维这一集《联盟:雇主与员工的新型关系》，讲得很不错。罗辑思维
量化交易张展
回答于日 00:00
弯道超车不大容易，弯不要拐太急，拐太急容易找不到方向原地打转。慢慢转弯，不求超车，但求并行……剩下的就是多加点油了…… 显示全部 弯道超车不大容易，弯不要拐太急，拐太急容易找不到方向原地打转。慢慢转弯，不求超车，但求并行……剩下的就是多加点油了……
回答于日 00:00
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