中国量化投资迎来发展良机
中国量化投资迎来发展良机
时间： 08:01:24 来源：中证网
11月15日，由香山财富论坛、中国金融技术研究院主办，中国证券投资基金年鉴承办的“2013年量化投资实践应用高层研修会”在京举行。会上，业内人士介绍，国内无论是期货市场还是股票市场，量化投资都已获得明显发展。而针对今年在量化投资方面出现的异常事件，与会人士认为，交易所应当加强数据沟通，监管层应加强对监管制度的研究，投资机构则应当加强内部风控，对交易员的交易仓位设置上限。香山财富论坛理事长范勇宏表示，中国量化投资已经迎来很好的发展时机。量化投资迅猛发展今年11月8日在中金所推出的股指期权仿真交易颇受关注。在15日的研修会上，中国金融期货交易所副总经理戎志平表示，股指期权将极大地丰富量化投资策略，其对冲作用也将有助于开发各种保本产品。通过仿真交易和模拟测试可以推算，未来股指期权的合约量巨大，中金所正在研究组合保证金制度，降低保证金的资金占用，同时考虑制定波动率指数，为量化投资的专业投资人提供新资产。相比量化投资在期货期权市场上的快速发展，股票市场上的量化投资还处在起步阶段，但是也发展迅速。上海证券交易所金融创新研究室研究员朱伟骅表示，目前沪市程序化交易主要应用在ETF相关的套利交易和交易策略执行上。根据上交所的数据，目前ETF套利中，基于折溢价的无风险套利交易越来越活跃，近两年以来，盈利套利占比得到大幅提高，达到54%。而且，由于对交易成本的重视和算法交易的逐步应用，基金交易成本正在呈现逐年下降的趋势，这说明我国投资者在交易执行策略上执行得更好。朱伟骅透露，股票市场上依靠IT系统辅助进行的程序化交易正在进入正轨，投资者的组合订单正在增加，沪市撮合成交时间在10秒以内的订单已经从2009年的51.36%上升到53.81%。关注市场连锁反应尽管量化投资在国内得到蓬勃发展，但是今年股票市场上仍出现了异常事件，使得量化投资蒙上阴影。对此，中外专家纷纷提出了自己的建议。朱伟骅表示，对于程序化交易，监管层更关注的是市场产生的连锁反应。目前机构之间的互联性越来越强，加上A股市场的羊群效应非常严重，程序化交易一旦失控，后果将十分严重。他认为，在监管制度上将要进行更深入的研究，对交易量、报单的成交笔值或者某一段时间内的订单流量等指标进行控制。此外，还要加强各个交易所平台之间的沟通，尤其是交易所之间要进行数据的互通，这有利于稳定市场价格和减少带来潜在的系统性风险。来自美国的Trade Station证券公司应用技术分析副总裁Stanley Dash表示，严格的内部风控十分重要，可以采用的方法是，对每个交易员的交易仓位设置上限。与会专业人士认为，量化投资的大势不可挡。范勇宏认为，随着市场监管信息透明度越来越高，量化投资的数据模型和信息采集越来越准确，量化投资已经迎来很好的发展时机。加上国内对冲工具和衍生产品不断推出，国内投资者对绝对回报的需求增加，量化投资在对冲上的需求也越来越大。
责任编辑：翁建平
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第B17版：深商·动态
标 题 导 航
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第A02 : 提个醒
第A03 : 今关注
第A04 : 今关注
第A05 : 广告
第A06 : 梦工场
第A07 : 梦之奇
第A08 : 梦之奇
第A09 : 梦之奇
第A10 : 梦之队
第A11 : 社会
第A12 : 搜城事
第A13 : 社会
第A14 : 走街区
第A15 : 缘分
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第A18 : 世界
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第A22 : 体育·短兵
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第A24 : 体育新闻
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第B02 : 娱乐·动向
第B03 : 娱乐·热点
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第B05 : 娱乐·动向
第B06 : 娱乐·动向
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第B22 : 学习·留学
第B23 : 学习·校园
第B24 : 旅游
第C01 : 福田周刊
第C02 : 新闻广场
第C03 : 高交会
第C04 : 特别报道
第C05 : 特别报道
第C06 : 民生实事
第C07 : 生活圈
第C08 : 文化名片
国内量化投资 发展空间巨大
深圳晚报讯（记者 魏后益 通讯员 周佩）11月15日~17日，由证券时报社、中国量化投资研究院、清华大学深圳研究生院、上海交通大学安泰与经济管理学院联合主办的“第四届(2013秋季)中国量化投资国际峰会”在深圳举行。 中国量化投资研究院院长、上海交通大学金融学教授陈工孟，北京大学汇丰商学院副院长孔英，清华大学深圳研究生院院长康飞宇，中国量化投资学会理事长丁鹏，原美国骑士资本董事总经理、高频交易总监明可炜，美国June Blackbox量化投资研究副总裁陶华等来自世界各地的500余位国际投资大师、世界知名学者，以及证券、基金、私募等金融机构的量化投资精英出席了此次峰会。 量化投资是利用大量的历史数据帮助投资者作判断，用电脑帮助人脑处理信息，克服了人的情绪和弱点对投资的影响。中国量化投资研究院院长、国泰安集团董事长陈工孟在致辞中表示，量化投资为投资者提供了另一种投资工具，目前在国内还处于发展的萌芽阶段，这其中或有几十倍的市场发展空间。 峰会期间，举行了由证券时报社、中国量化投资研究院主办的2013中国优秀量化投资评选颁奖典礼，评选出了能为投资人创造持续稳健回报的产品和投资经理，获奖名单已同步在证券时报网公布。李笑薇：量化投资在中国市场非常有前途
　　导语：2009年，富国基金率先提出了09年是量化投资的元年。在当时，量化投资是否适应中国市场也引发过很多热议。2年过去了，富国两只量化产品排名同类型90多支基金的前两位，取得了非常好的成绩。本期访谈我们邀请到了富国基金量化投资部总经理李笑薇，再和我们谈谈量化投资。
富国基金量化投资部总经理李笑薇博士
　　精彩观点：
　　富国的量化产品收益是符合预期
　　数据质量是量化投资的关键
　　中证500代表了一个比较好的产业方向
　　李笑薇博士：北京大学学士、普林斯顿大学硕士、斯坦福大学博士。2009年加入富国基金。现任富国基金总经理助理、量化投资部总经理、富国沪深300增强基金经理。曾任巴克莱国际投资管理公司（BGI）大中华主动股票投资总监、高级基金经理、高级研究员；摩根士丹利资本国际Barra公司BARRA股票风险评估部高级研究员。拥有全过程的量化投资实战经验，尤其在亚洲、香港及中国A股市场。
　　搜狐基金财经：搜狐的网友大家好，本期访谈我们非常高兴的邀请到了富国基金量化投资总经理李笑薇女士。李经理，跟网友打个招呼。
　　李笑薇：大家好。
　　搜狐基金搜狐财经：09年的时候富国首先提出来09年是量化投资的元年，现在两年时间过去了，这中间关于量化投资在中国和富国都取得了怎样的成绩呢？
　　李笑薇：2009年的时候，我们发了沪深300沪深300量化增强的基金，同年也有其他一些量化基金发行，当时有种说法叫量化投资元年。两年过去了，我可以给大家汇报一下富国沪深300量化增强的成绩，。当时我们发这个基金的时候，我一直跟大家讲，这个基金是大家在投资沪深300时才来考虑我们这个基金，因为我们是在沪深300上面的基础上做增强。我的目的是在沪深300的基础上作出每年5%到10%这样的超额收益，这是我的目标。到目前为止我们基本上是达到了这个目标，——从我们开始运作以来到现在，我们也就是从号开始运作的，到现在，我们的超额收益大概是15%到16%的样子，基本上和我们原来给投资人的预期是差不多的，是符合预期的。
　　同时，我们也有另外一支增强基金叫天鼎，是在中证红利指数的（1：31声音跳开了）基础上做增强，增强的效果是比较类似的。这是我们到目前为止取得的成绩。
　　搜狐基金搜狐财经：你觉得您能能够成功完成这个目标主要的原因是什么？
　　李笑薇：我觉得有三个因素：最重要是前两个因素，第一个是质量，第二个是经验与判断，第三个我称之为运气。第一个质量方面我想应该是数据的质量和研究的质量，这个质量是最重要的，从我们对数据的使用，以及我们对数据的清晰清洗情况，在市场上像我们这样认真对待数据的管理人并不是非常多，因为我们在跟数据提供商的沟通中，发现我们在推动数据提供商不断向前改进，从质量到它提供的方式等等，。除了各种各样的推动，也可以举一些例子，我们2010年也曾经发现有一次模型会提示我们去大量买一只股票，我们仔细看了，发现那只股票在那段时间并没有特殊的消息或者特殊的信息，后来发现是数据商在给数据的时候出现了一个错误，就是它的原始数据是有错误的。这样类似的情况发现以后我们不仅做了及时更正，而且通过不断的跟踪和核查，我们发现有些数据的质量是不行不够的。虽然我们在基金运作以前，也对数据商进行了大量的考察，包括去跟数据商谈问他们数据维护人员有多少，如何进行维护，维护的细节。当时他们跟我们讲的都蛮好的，有几个人维护等等，但后来发现维护的质量是达不到我们的标准，这样的数据商我们就淘汰了。其实我们每个数据都会使用不同的数据商，至少两家数据商进行比对，最终形成我们自己的数据库，像而这样的数据商被我们淘汰以后我们会用更好的数据商来替代。像这样的数据质量提高是我们取得成绩的保证之一，如果数据质量有问题的话，其他的就只能全凭运气了。
　　还有一个是研究质量，研究质量我们也是做得比较细。我们这个团队有八个人，在研究方面也做了大量的投入，我们每个因子会回溯很长时间的历史，在不同历史阶段的表现都会做大量分析，找出具体的案例，如果数据上有一两个比较奇怪的地方我们都会拿出来做详细的分析，而且完全不做数据挖掘的工作，因为假如说有些结果是有些少量数据带来的，我们就会把它剔除。在我们大量的研究工作中，可能有些是没有用到我们最后的模型当中的，但都是非常必要的步骤，而且整个研究过程中每个数据点出现的一些相对比较奇怪的点我们都会做很深入细致的研究，这方面的重视我们很难做到比这个再细的了，这也是我们的目标。
　　数据质量和研究质量是做出好业绩的必须条件，光有质量不能保证你一定有超额收益，第二个方面是经验和判断，模型最终下单的时候人为因素很少的，但是模型长成什么样子是人设计的，模型不是自己长的，所以必须是人通过看大量的研究结果然后结合大量实际操作的经验，以及其他国外市场发生的经验，以及在过去回测当中在不同市场当中的不同表现来做出人为的判断，决定这个模型最终是长什么样子的，而这个模型在运用过程中也需要不断进行调整，这都是人为根据其他市场的经验、以及本市场过去的经验，以及对当时市场的判断来作出这样的调整，这些是要通过经验和判断来的。这块随着时间的推移经验是越来越丰富。我个人感觉真正既在国外也有经验，在A股也有经验的团队在现在的市场上是非常少的。
　　第三块是运气，运气对所有人都是公平的，发生了就发生了，没有发生就没有发生。从过去两年的表现，我们是一个中等运气，运气好的话15%、20%也是有可能的，那就是好运气。过去5%到10%是我给中等运气情况下的预期，在保证质量有足够经验一个中等运气的预期。
　　搜狐基金搜狐财经：两年以前，你们刚说量化投资元年的时候，还是有些自己的声音，主要在于中国市场到底适不适合量化投资。两年过去了，尤其是上半年，你们业绩非常好，两只基金都是排在市场90只指数的前两名。你是不是觉得已经很有效的回击了这种质疑，并且觉得量化投资在中国其实非常有前途？
　　李笑薇：我觉得是的。我过去就这么认为，现在也这么认为，将来也这么认为。因为量化投资是一种方法，它是否有效要看你如何运用。主动投资好比用刀的，我们好比用剑的，刀和剑都可以使得非常好，各有各的空间，没有孰优孰劣的问题。但是用刀也可能用得好用得差，用剑也可能用得好用得差，但不能用差了就说武器本身不行，这是两个概念。
　　搜狐基金搜狐财经：谈谈你们的新基金，你们新的中证500相比其他的指数或者相比你们之前的基金有什么新的亮点？
　　李笑薇：我很喜欢中证500这个指数标的，如果让我自己做大类资产配置的话我会配40%的沪深300，60%的中证500。我感觉中证500是有比较好质量的成长性上市公司的代表，和创业板相比，创业板也代表了一定的新兴产业方向，但从估值来讲，中证500的估值更为合理，从上市公司的长期业绩来讲，中证500更代表了具有长期业绩的长期治理比较好的公司，当然也不排除个别中证500不好的公司。整体来讲，中证500代表了一个比较好的产业方向，代表了消费升级，代表了国家从政策上有倾向性产业升级的行业，代表了高科技，从整个行业代表性来讲，它代表了我们经济结构转型当中国家所重点推动的方向，从它上市和公司存续的时间来讲，它基本取了创业板和沪深300的长项，它既代表了成长性，也同时比创业板这样的上市公司具有更长时间的历史和更好的估值，我还是蛮喜欢这个指数的。
　　搜狐财经：从一个简单的想法来说，它有500个，相比沪深300是不是选择标的上更有空间了？
　　李笑薇：是的，从选择空间它是更多，而且它个股的个性比沪深300的股票要强，因为沪深300偏周期的股票比较多，周期股票即使你有同样的10个公司，这10个公司的个性可能不如食品消费里面10个公司的个性强，因为它倾向于一起走，一起涨，一起跌，它的相关性会更强一点，这种角度讲它的空间更强一些。从另一个角度讲，中证500毕竟涉及到一些比较小的公司，它的信息覆盖量相对比沪深300弱一点，几个因素抵消，我的预期单纯从超额收益本身的水平来讲，中证500和沪深300应该是差不多的。
　　搜狐基金搜狐财经：你是什么预期呢？比如这个新基金一年的业绩可以跑赢中证500的标的多少？
　　李笑薇：我的预期应该和沪深300差不多。
　　搜狐基金搜狐财经：如果买基金的话，你给投资者什么建议？
　　李笑薇：我对大多数投资者建议，除非你有特别强的对市场时点的把握，但是我认为绝大多数是很难的。一般情况下最好是做大类资产配置，通过智能定投进行指数化的投资，我还是比较建议40%左右配沪深300，60%左右配中证500。如果你想到要配沪深300和中证500的时候，我非常建议配我们的沪深300和中证500，因为在300和500的基础上做增强，能作出超额收益的概率还是比较大的。
　　（全文结束）(责任编辑：谢刚)
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开放式基金已带动中国基金业走过了波澜壮阔的10年。
近期热点关注在中国，做量化交易一天的工作是怎样的？
【Edward.Fu的回答(265票)】:
作为一个管理规模超5亿的CTA基金经理，回答这个问题简直是义不容辞。
一般来说，所有quant trader的日常工作分2块，1是对现有策略的管理和维护，2是开发新策略。
而回答这个问题，又可以分为2个版本，一个是屌丝版，一个是高大上版。
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首先，是屌丝小A对于现有策略管理和维护：
1. 早上开盘前半小时，小A手忙脚乱开启各种交易软件，包括文华财经、大智慧、同花顺、快期、万德、TB、MC等，随后七手八脚手工调整各账号、各策略在各品种上的资金比例、标的合约、隔夜shibor利息等；
2. 开盘后，小A人工盯盘N个品种，开启8、16、32个行情窗口，确保程序正常交易，无明显bug，无乱发单现象，中途对行情提心吊胆，然后当扯淡的行情超越小A心理承受底线，撕毁小A自尊后小A果断停掉策略，修改参数，再迫不及待再把新策略丢进实盘，结果盘中突现行情，新策略没有发单，回溯时惊喜的发现老版策略早已满仓并盈利满满，小A心想，草，原来老版比新版更好；
3. 收盘后，小A开始用excel统计今日盈亏、发单、滑点等情况，然后做交易记录和净值图，惊喜的发现上周净值创新高之后的连续一周回撤后今天终于开始略有盈利，暗爽了一把，随后发给客户交易记录。期间最大的土豪客户B突然打电话过来，责问为何最近回撤太大，模型是否失效，是否需要减仓。小A淡定的各种解释波动率，ZF维稳，神华调价，乌克兰动乱。经过1个小时的不断解释后土豪B终于被说服，反过来安慰略显急躁的小A，表示如果下次再创新高后会考虑在加一倍的资金。小A长嘘一口气之后，看了下表，已经下午5点，遂开始自我打鸡血，为自己制定了新策略开发的进度和计划，但又考虑到目前策略盘中仍需跟踪观察，于是把计划中的deadline又延迟了1倍。在看表，已经6点，于是整理了下自己的老式联想手提，关机，心想下次提成后是不是该换个苹果，但又担心Mac各种软件的兼容性。回家的路上，在路边的永和吃完了晚餐，疲惫的面容下却依然掩饰不了小A内心的狂热与自豪；
第二天，在确保各交易数据和信息无误后，小A开始了新策略开发之旅：
1. 各种看K线，希望自己的火眼金睛能从纷杂混乱的走势中扑捉到些许信息，绞尽脑汁后突发灵感，于是埋头写代码2小时，写完后小A的内心开始无限憧憬牛逼新策略的绩效曲线，恨不得马上丢进去回溯绩效。结果发现新策略的盈利因子PF平均只有1.1，夏普0.8，年化收益风险比1.2。小A傻眼了，顿时赶脚不可能，开始怀疑数据不对，或者数据周期太短，内心实在无法接受这么牛逼的新策略怎么可能绩效如此鸡肋。在无比蛋疼的接受了这个狗血的事实后，小A出门在楼下的全家买了2个包子，决定下午再战；
2. 吃完午饭后，小A伸了个懒腰，扭了2下僵硬的脖子，再次投入到上午未完成的代码之旅。苦苦思索了4个小时后，依然毫无收获。小A表示压力山大，决定下楼透透气，走一走，放松下自己那纷杂无章的思绪。上海的4月，虽然有点小小的阳光，但依旧乍暖还寒。小A感受到些许的凉意后，拉上了下自己身上泛黄的adidas外套的拉链，然后漫无目的的走过1条街，到了一个十字路口。小A望着前面穿梭的各种车辆，终于等到了绿灯，而就在小A决定过马路那电光石火的瞬间，突然，小A有了一个崭新的想法：既然在全样本统计下，新策略没有明显效果的话，那我可不可以做一个类似红绿灯的机制，选出特定的模式作为绿灯，把不符合的行情作为红灯，做一个类似于模式识别的开关，来决定策略是否交易呢？想到这，小A开心的咯咯笑了出来，立马回头一路飞奔到办公室，在原有策略的基础上加了一个类似于KNN的模式识别。这次，小A不急着回溯了，因为他的内心，已经灰常淡定，他很自信这次的改进能让新策略脱胎换骨。果然，回溯报告验证了小A的想法。好几个品种测试下来，绩效都非常满意。而更让小A内心奔腾、无比狂热的是当他把新策略在20多个品种上来回测试后，吃惊的发现原来新策略的普适性如此之强，20多个品种上，几乎没有一个亏损，平均盈利因子PF有2.0，夏普2.5，年化收益风险比5.3。经过3年的摸索，终于，小A依靠最新开发的策略成功逆袭，接下来，便有了高大上的版本；
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一觉醒来，发现知乎上这篇拙文已被20多位大内高手连续点赞，深感惶恐。接下来讲的是小A逆袭变身高大上后的故事，各位请不要以为高大上必然就是权二代或富二代的大概率事件。在量化投资领域，只要你能静下心2-5年如一日的研究，每个人都可以逆袭。你的内心，必须要能做到即便在喧闹的菜市场依然能不被卖菜大妈七寸不烂之舌忽悠买发芽的土豆，即便在脱光的吉泽明步+波多野结衣+濑亚美莉3人面前一想到新的idea必须打开电脑，且鼻血狂飙且狂敲代码。
淡泊明志，宁静求远。一定要相信70分的智商+100分的努力+70分的背景+100分绝对深入和专注的细节研究可以完败100分的智商+100分的背景+80分努力+BS/GARCH/DL/SVM/HMM/machine learning(这个打ML会让人误会,不太好)样样精通的学霸。
这个领域，个人认为未来是比互联网金融的更火的热门,而最最最重要的是，这个行业，还没有3巨头。
如果您有幸从事这个领域，那恭喜你，如果你够努力，够钻研，大概率你还是会被历史滚滚的车轮压过你的尸体，不过回首往事，你依然可以给你的后辈讲述那一个个或宏伟或悲壮的大佬故事和一路走来自己伴随这个行业成长的心酸过程。要相信，这个行业目前在中国的现状，绝对是一群聪明绝顶的geeks抢占技术制高点的群雄逐鹿。而大部分从业人员，终将成为历史的尘埃，就像当年那一批批的互联网创业者炮灰。但是，如果你已尽自己全力一搏，那之后的成与败，于你来说，真的那么重要么？大丈夫生于乱世，当带三尺之剑，立不世之功。至于后话，永远是留给后人说的。
如果你年过30，有房贷车贷，而未从事这个行业，个人建议不要尝试轻易转行，要知道风险和收益本身便是一回事 。
如果你是个只图安稳，只听父母之言的襁褓之儿，请你不要选择这个行业。要知道若你的性格缺少血性，没有屡败屡战的勇气，你的淘汰率将会是100%，这个行业不适合弱者，也不相信关系，更不相信眼泪。有的只是优胜劣汰，胜者为王。
如果你是个初出茅庐的热血少年，对这一行有点兴趣，也愿意倾其功于一役，那请你颤抖吧，鸡东吧，怒吼吧。若你背景和经验都不错，我说的不错是至少国外重点大学本科以上或国内10大名校本科以上，请选择一个相对的高起点，去目前已略有名气的山寨，搬搬砖，打打下手，谦虚好学，跟个愿意教你的师傅，千万千万不要觉得自己牛逼。这一行，不图名气，默默赚钱的实力派到处都是。而假若你非上述此类，请你先没事自学点编程，高数和金融工程，少看点岛国片和跟朋友鬼扯，静下心安安静静为自己未来充电，不要妄自菲薄。这个行业，只相信绩效和实力，不关心你的出身。我自己的背景，非十大名校，也非211，更非985，属于典型的后者。
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感谢各位看官的经常光顾和点赞，有段时间没上知乎，突然发现拙文已经被点赞100+。想来周末闲来无事，于是在此为各位继续奉上高大上版。 楼下的前辈，不是我本人，他下面的回复确实已经蛮接近高大上的真相。不过不得不让我感叹的是世界真的好小，因为当时我也在伦敦的时候，还跟这位前辈有过一面之缘。不过，那时候，我还只是个刚入行的菜鸟而已，而 前辈早已经功成名就了。
+++++++++++++++++++++++++++++++华丽分割线+++++++++++++++++++++++++++++++
高大上版：
1. 早上8点10分，闹钟响第二下还没结束，小A迅速按停闹钟。蹑手蹑脚、小心翼翼地起床，生怕不小心吵醒了还在睡觉的老婆。随后开始洗漱，煮了点燕麦，从冰箱里拿出牛奶，倒好后放到冰箱外面，边吃还边为老婆水煮了一个土鸡蛋，这样老婆起床后就能吃到热腾腾的燕麦、鸡蛋和牛奶了。
小A看了下表，8点50分，这时手机响了一下，一个叫“交易小助手”的APP收到了一条提示：今天上海气温15-25度，有小雨，请带伞。**证券、**期货、IB、万德、Bloomberg五大数据源数据已正常订阅，策略组合矩阵已根据最新行情自动调整。看到这，小A心满意足的笑了笑。之所以选择三星，就是为了在安卓下更方便的为自己写一个交易监控的APP，确保每日的日常交易无误。这时候小A带上伞出门，走了大概15分钟，到达公司，随后便开始了一天的交易：
1. 早上9点开盘，小A新买的工作站+UPS已自动开启所有交易相关的软件。像往常一样，这个时候小A人工开始核对他的策略组合矩阵，确保所有策略所分配的头寸比例一切正常；
2. 开盘后，小A便投入到最近手头上的一些研究课题，如遗传算法在策略组合上的应用，做市商类高频策略的开发，隐马尔科夫在下单算法上的应用，以下省略1000字......现在的小A，已经没有之前的那种高强度的压力了。因为就算这些课题失败了，那也无所谓，毕竟像这类难题的攻克又不是一朝一夕的事情。再说，目前现有的策略体系前期都已经构建完成，至少在目前的1-2年，国内的环境还不至于让小A之前的老策略这么快淘汰掉。不过，出于未雨绸缪考虑，小A最近和公司的管理层一直有在协商，是否需要从google、百度、物理实验室等这些工业界再挖几个做算法的人过来。小A这个想法已经存在有一段时间了，虽然目前的老策略仍在继续盈利，但是已经可以很明显的感觉到传统策略的盈利能力一直在下降。若非最近半年新研发成功的一些策略，也许今年的年化收益风险比就不能像往年一样上3了吧；
3. 收盘后，系统已将今日所有的绩效统计数据自动生成，包括滑点、成交概率、委托到成交的平均回报时间等等。比较后发现**公司的速度相对略慢，于是给**公司老总打了个电话，要求其尽快对IT部门技术升级。打完电话后小A还在逼叨叨逼叨叨、自言自语地说尼玛连个行情端口都这么慢，明年我们自己买个小点的经纪公司得了，这样还能省下验证保证金这档子事。不过小A想了想还是还是算了，一是这个风险好像还是蛮头痛，毕竟去年光大事件还历历在目；二是这年头经纪商也赚不了几个钱，要不是交易所返个佣，估计十有八九的经纪商都得饿死；
日新出来热乎的工作岗位，请各位有合适的朋友多多推荐，有意的请在下面留自己的邮箱，合适的话我会私信大家：
CTA投资研究员（数据挖掘分析师）
岗位职责：
1.分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；
2.开发与维护策略；
3.提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；
岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；
2.理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；
3.有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；
4.良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；
5.两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；
6.硕士以上学历，各校本科相关专业特别优秀可考虑。
CTA高级研究员（投资经理）
岗位要求：
1. 理工科背景，良好的数理统计功底，硕士或博士学历。
2. 三年左右相关（CTA统计套利数据分析量化策略开发）研发或投资工作经验
（请在简历中详细描述过往工作岗位、职责、工作成果）。
3. 良好的编程能力，熟悉python/linux者最佳。
4. 良好的学习能力和执行力。
岗位职责：
1、研究期货市场价格规律，寻找可量化的交易机会。
2、开发与优化量化策略模型，制定交易方案。
3、构建与维护投资组合，最大化绩效。
4、配合团队优化投研流程，提高投研效率。
薪酬待遇：
固定年薪25万起，外加优厚业绩提成和年终奖金。推荐的朋友有奖，请扩散。
【kuhasu的回答(40票)】:
作为一个管理规模超30亿美金对冲基金从业者，回答这个问题简直是义不容辞。
一般来说，所有quant trader的日常工作分2块，1是对现有策略的管理和维护，2是开发新策略。
而回答这个问题，又可以分为2个版本，一个是屌丝版，一个是高大上版。
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首先，是高富帅小A对于现有策略管理和维护：
1、早上开盘前，电脑系统自动开启，然后进行自检，并进入交易状态，小A这时候在刷微博和微信朋友圈；
2、开盘后，电脑自动交易。小A在看书，游泳，跑步，游园，逛街，看书是前几年的状态，省下的是后几年的状态，小A闲着无聊的时候会去上班，搞一级市场，所以有时候在做并购谈判。如果出现了极其特殊的情况，比如海缆断、交易所停电、地震和火山爆发，前几年的时候小A的手机会第一时间收到消息切换到人工操作，而后来根本就不用切换到人工操作了，所以小A有时候也为自己插不上手而黯然神伤；
3、收盘后，电脑自动维护，对于非全天24小时交易的电脑，自己关机休息了，24小时交易的机器会根据情况定期自检。十几前年的时候，小A会时不时看看交易结果报告，没过几年就发现这是多么没有意义的事情了，于是想起来才会看一下报告。
自从上马了事件驱动系统之后，新闻事件、社区舆情、突发情况等等都被爬虫和自然语言分析取代了，大数据处理能力比人脑快还准。本来小A可以五马长枪地点评波动率，ZF维稳，神华调价，乌克兰动乱，但是最后的结果却常常是在电脑那边基于的参考权重相当的低，低得甚至可以忽略不计，这一次次地挫败了小A本来爆棚的自信心和自我陶醉感，开始意识到开放心是多么的重要，然后日常活动中加入了冥想（就是坐在那里像个屌丝一样什么也不想）。前年的时候，小A服务的公司又上马了一套新系统，可以直接分析CNN，BBC，路透，彭博，CCTV的新闻频道报道，小A坚信，随着物联网的发展，用不了多久，他们公司就可以分析出主播中午是不是吃的韭菜馅的包子了。
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淡泊明志，宁静求远。一定要相信这个领域出身根本不重要，学历学校、学习成绩、智商、年龄、工作经验、继承的财富，等等其他行业的制胜法宝都是浮云。
这个领域，个人认为未来是比互联网金融的更火的热门,而最最最重要的是，这个行业，巨头绝对没兴趣露头，因为巨头不需要融资，不融资就没有必要做广告。
如果您有幸从事这个领域，那恭喜你，如果你够努力，够钻研，大概率你还是会被历史滚滚的车轮压过你的尸体，不过回首往事，你依然可以给你的后辈讲述那一个个或宏伟或悲壮的大佬故事和一路走来自己伴随这个行业成长的心酸过程。要相信，这个行业目前在中国的现状，绝对是一群聪明绝顶的geeks抢占技术制高点的群雄逐鹿。而大部分从业人员，终将成为历史的尘埃，就像当年那一批批的互联网创业者炮灰。但是，如果你已尽自己全力一搏，那之后的成与败，于你来说，真的那么重要么？大丈夫生于乱世，当带三尺之剑，立不世之功。至于后话，永远是留给后人说的。（呃～这段实在是模仿不下去了，太文艺青年范儿了我说不出来，赞！）
如果你年过30，有房贷车贷，而未从事这个行业，那恭喜你，西蒙斯40岁才创建的大奖章基金，索罗斯33岁才投资入门43岁才创建的索罗斯基金。外界的信息都是错的，就算你早接触，哪怕是证券基金从业者，也不一定对路。而对于财务现金流稳健的你来说，即便不辞职，利用业余时间从事交易也可以实现财务自由，条件成熟了就可以辞职单独成立基金。这是二级市场作为公平市场的优势。
这个行业不适合弱者，也不相信关系，更不相信眼泪。有的只是优胜劣汰，胜者为王。国内目前的机构基本上都有严重的缺陷，风险爆发是迟早的事儿，而且会越来越多，这跟之前的经验、管理框架体系、选人用人都有关系，无论是券商自营、资管、还是私募机构,我们作为市场的直接参与者要感谢他们无私地为市场提供了流动性。
如果你是个初出茅庐的热血少年，对这一行有点兴趣，也愿意倾其功于一役，那请你颤抖吧，鸡东吧，怒吼吧。即便你背景和经验都不错，即便至少国外重点大学本科以上或国内10大名校本科以上，即便你先努力自学了编程，高数和金融工程，考取了CFA等证（CFA不是必需的），即便。。。先去锻炼吧！我们不招新手！^_^
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上面回复纯属好玩儿，无任何指向性，对其他回复者的热心回复，尤其被模仿的回复者衷心感谢！
如有虚假纯属巧合，切莫对号入座。:P
【JamesGe的回答(8票)】:
不邀自来，终于见到一个自己能答的了，不能放过！！！
鄙人现在管理2个亿的套利策略账户，至于什么套利，呵呵，圈子真心小。反正市场容量20亿上下这种吧。。。。
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盘前：大概8:20到公司，做各种盘前准备，主要是启动一下交易软件啦，话说公司自己研发的系统启动起来真是麻烦，以后一定要找个运维做这种事情！！关注一下早间新闻（99%的概率是没什么用），刷个微博，泡咖啡，吃面，然后给其他交易员开个晨会，嗯，其实就是扯扯淡。
早上开盘时间：进入紧张而又无聊的开盘时间。做我这个事情，一天大概只有半个小时是在成交的，其他时间就是看着。看看行情是不是正常，程序有没有乱发单，手动调整一下参数，手感来了可以开张多单玩玩，不要超过风控上限哦亲~~ 这个时候主要有两件事情：1. 监控程序和持仓，2. 观察市场，为策略开发寻找灵盖。
午休： 出去跟大家吃个饭呗。。。什么？！你以为交易员会谈论很高大上的内容？？！！我会告诉你我们只是服务员面前装13吗？不过，那个女孩的确有点像某岛女神。。。
下午开盘时间：基本跟上午一样，不同是的收盘前一个小时是仓位调整阶段，这个时候如果仓位不合适，就要紧张一下了。最纠结的就是收盘前30分钟出行情。。。尼玛，我刚调好仓位，要不要这样啊。。。
收盘后一个小时：算账（当之无愧最重要的事情），盘后处理工作（记录持仓，算一下波动率，统计滑点），想想明天的交易策略（大概率时间要做微调，大调的时候也时有发生），打电话给其他公司交易员扯扯蛋（赚钱的时候）。复盘总结会，也是扯淡。
之后的时间：交易员盘后的时间非常灵活的，当然，我也去过很变态的公司，每天待到7,8点，不过这绝13不是常态。做研究这种事情。。。有了灵感想不做都难受，但是没灵感的时候硬做，一般做出来都是废的。一般一周中研究和学习的时间一半一半吧。我很佩服每天能固定时间做研究的人，鄙人绝对是三天打渔两天晒网那种。 没办法。。。只能去女澡堂找找灵感咯~
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最后说一句，见了很多量化交易员之后，我的感觉就是每个人都有自己的风格，有那种20年如一日做研究的，也有像我这样赚了钱就要去旅游三个月的，也有吃斋念佛的。上次交流会见了一个60岁的老爷爷，做TB的程序化，真心佩服。所以没有必要太在乎别人做什么，跟交易本身一样，只要自己舒服就行啦~
【杨影枫的回答(6票)】:
谢邀，但其实没啥好答的。。。
量化的主要特点就是自动化，一旦自动化就极大的减少了人为干预，所以每天流程性的工作只是打开程序，然后监视行情和报单观察有没出错。（程序自动下单、自动记录交易结果、自动完成、甚至自动回测演算出交易参数）
其他主要工作是在开发新的策略，或者对已有策略的回测以及实现。
基本不需要与客户接触，基本很少事务性的工作，甚至有些极致的连经济类新闻都不是很关心。。。
【吴敌的回答(5票)】:
谢谢的邀请， 目前在run一个HFT， 每日基本流程如下：
8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数
9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题
9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法
15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划
17:00~18:00: 运动
另外，贴一个比较欣赏的国外量化交易员Ernie Chan对这个问题的回答。
Can you describe a typical work day for us?
I start the day at 7:30am, downloading data and starting up various applications to prepare for sending the day’s orders, and sometimes conferring (via phone or instant messages) with my partner in Chicago on unusual situations. In theory, all these steps can be automated, but it would require heavy investments in some software that we are not prepared to make just yet. And of course, even if they are all automated, you still want to monitor them to make sure no unexpected errors have occurred. I also try to check and reply to a few urgent emails during this time. Oh, and a 5-minute breakfast too. So this takes me to 9:30am, when the market opens, and our applications spring into action. I will sit there for maybe half an hour more to make sure the applications run normally, and then get back to doing research, strategizing with my partner over the phone, or speaking to my clients. At noon, I typically take an hour’s break to exercise, either swimming, yoga, or just hiking around the wildlife preserve near my house. I will then have my 5-minute lunch, and get back to my research and client calls. At 4pm, market closes and I shut down all the applications, and that ends the first part of my working day. I may work for another hour or so around 8pm, mostly doing research and answering emails. I also try to put in a few hours on the weekend doing the same, maybe updating my blog too.
【slevinlee的回答(4票)】:
早上开盘远程连上云主机补数据~
看下隔夜持仓的品种走势~还有隔夜新闻（虽然没啥用处）~
开盘后监控实盘~
看是否有bug或者七七八八的问题造成下单错误
实盘时间做一些新策略下单的调试~
收盘保存持仓 所有委托指令 记录report
然后下午4点多去散步~
吃完晚饭写新策略的回测或者其他数据处理~
小投资公司~一个人管理的资金没上千万~
大行的量化交易员肯定不是这样~
监控风控 实盘 调试 回测应该不是一个人搞定~
【Nil的回答(3票)】:
谢邀 先澄清下 我不在中国 也不是做量化的 不过我朋友做这个的 也算了解。
早上开盘前两小时开会 分析隔夜新闻 做预测 学数学学物理学电脑的博士们开始写今天策略 在开盘前半小时交给交易员 或者传到交易服务器上。午休时间修改早上的分析策略 改策略交给交易员或者服务器。风控由专人负责。
收盘后分析图标然后总结。 就是这样
【joelee的回答(3票)】:
谢邀。不过本人工作只是与量化交易相关没有真正参与，而且主要是个人级别的量化交易，大机构的量化交易不了解。
个人和小团队的量化交易，一天里很多时间要做策略研发，即使已经有一批策略在手，依然要不断寻找新的思路。
其次，对各种基本面也要进行研究。虽然量化策略是计算机自动进行的，但其实人要对行情的性质有基本的判断，要在手中一堆策略里选择合适的策略，或者对策略的持仓比重进行调整。例如前两年股指好做，那就要多做股指，今年股指振来振去，你就要多做铜啊豆粕什么的。如果行情是盘整的，你就不太适合在趋势策略里配置太重的仓位。等等。
【何方伟的回答(2票)】:
你做这方面的工作就知道了。应该没有固定模式。
【张靖宇的回答(2票)】:
量化交易就像一楼说的那样，每天监控程序不出错并不断改进交易系统就行了。
华尔街的交易员也分369等，下层的就负责数据收集，输入上级交易指令等等简单的东西。
高级的谁也不知道天天研究啥，人家也不可能免费告诉你如何赚钱。
某位前辈说过，靠技术分析，很难在1000万以上继续保持。当你的头寸足够大时，策略交易就不太灵了。
这行没有定式，适合自己就好。
【陈杰的回答(1票)】:
我从客观角度，说说我一国内屌丝朋友吧，期货行业从事量化交易挺多年。可能表述比较片面，这是只说我看到的。不喜勿喷，大可一笑了之。
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那哥们，是一大叔，已被社会摸了棱角，不是属于easy going的那种，跟他熟了就各种闷骚，侃侃而谈。他策略不多，就一个。我曾问他怎么不多琢磨几个，他答，好策略一个就够了，且策略不是最关键的，核心是人。这话我很认可，你有100个策略，管毛用！
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他只做期货程序化，每天7点来钟就到公司了，泡茶，新闻，资料，看看K线，基本上心里就有谱了；开盘后，看看线图，看看量，有没有异常情况，接着喝茶闲侃，QQ泡姑娘。注意他的程序每天还要手动开run一次；收盘后他比较忙，看看绩效，做K线分析，直到晚上10点多才走。当然他没媳妇。
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最后我想说说对于量化和程序化交易的理解：
1、程序化交易也属于量化投资范畴，但是量化投资不同的是，量化投资是通过量化分析方法制定出投资策略，这个策略有可能自动执行，也有可能手动执行。以前有个导师是一法国老头，他就是通过量化分析为机构制定投资策略，然后机构外包给类似于UBS的去执行。
2、量化交易，是一个体系，策略+量化交易系统+风控+算法交易，有的是紧耦合，有的是松耦合。
3、无论量化或程序化，别较真！引用邓爷爷说的：‘黑猫白猫抓到老鼠才是好猫’！
【蒋忻忧的回答(1票)】:
开盘前补齐各种数据
盘中监控程序运行情况，同时主要研究交易策略
收盘交易记录总结，策略研究回测
【刘湘斌的回答(0票)】:
神经网络算法有在用吗？
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