国内量化投资公司前景怎么样？【985吧】_百度贴吧
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国内量化投资公司前景怎么样？收藏
之前投了一家量化投资公司，公司处于起步阶段，但貌似发展很快，笼络了一批统计学硕士博士。现在拿到了某著名外企IT公司的实习offer，如果把量化投资公司的拒了恐怕以后会没机会了（因为本来准备上学期去，后有事没去hr几次电话联系叫我暑假去）。个人觉得这家公司其实挺有发展前景……
最后一波年终福利祭出 ，直降300，魅蓝 Note6 不惧全面屏
5年后也许能牛逼，但现在基本没什么市场
量化才开始吧！不过你至少在这公司要代3年以上才有前景
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给正在从事量化交易和准备从事量化交易的人一些忠告
我数年前开始预测股市拐点，九成正确率，现在在财务自由的道路上高歌猛进。我用什么方式来预测大盘不是本文的重点。近两年量化之风传遍金融界，但是，一个对企业管理，对金融没有任何长期研究的计算机，数学学位的毕业生，能够对路的做一个预测股市的模型，虽然金融学毕业生所做的模型也基本没什么用。国内都以为美国量化牛逼上天，我们要和国际接轨，但事实残酷的告诉你，2016年美国排名前20量化基金的平均收益仅为2%，远远低于同期标普十个点涨幅。巴菲特很不屑的说，量化交易就是看后视镜开车。我和做量化的同行无冤无仇，我只是认为计算机只能提高我们的效率，也就是在高频交易有所作为，其他都是南辕北辙，要知道，你想用一个函数关系一劳永逸获利，这本身就是假设股市有一个完全规律性，但恰恰股市的规律是变化的函数关系。你可能以为我是持有股市无法预测的随机游走派，但你又错了，我恰恰认为股市可以预测，但绝不是应该用统计模型来预测的，这是现在金融学发展的一个天大的误区。看看现在金融市场，被一帮玩计算机技术和数学模型的人所霸占，其实挺好笑的，事实上如果不是计算机这么普及，量化交易也不会毒害那么多小朋友去研究量化交易这条不归路，我说的毒害就是相当于鸦片，很多人痴迷量化研究，妄想一夜成名暴富，妄图被西蒙斯索罗斯各种斯附体，最后自己成了锅里的萝卜丝。去打听打听美国的市场，大家都以为很牛逼的量化交易，早就亏成狗了。被国人吹捧到天上的量化交易大师西蒙斯，什么大奖章基金，什么文艺复兴公司，可能是我眼神不好吧！我还没有看到他排在前几位。2015年量化交易前二十获利的公司，只有平均2%的收益水平，要知道同期标普上涨超过10%，既然连大盘都跑不赢，那还玩什么量化交易做什么呢？很多人都说，量化交易的牛人都不显山露水，市场中一般看不到，我就笑了，这么牛逼怎么没有出现一个人？你告诉我，一个量化交易的牛人就如巴菲特那样的，也行啊，其实是没有的。依我看量化交易，最大的社会作用就是忽悠一帮计算机或者说理工科的学生，懂点编程的学生，数学的学生，去从事金融业或者说，让金融业给他一份工作而已。金融业工作确实是赚钱的行业，但是这个钱不来自于金融行业本身，而是来自于其他行业对金融行业的贡献。所以说，这是由于金融业造钱快的特点，吸引了一大批非金融业，我这里不是说金融学位有多牛，而是事实上，金融行业确实吸引了各种稍微沾点边的专业的毕业生来这个行业中淘金。下面的话可能要打击很多自命为宽客的所谓量化策略研究人员。我来一个一个的谈谈所有量化交易其实大多都是经不起推敲的交易方式，或者说有这样和那样的问题。现在，只要是能够赚钱的交易方式都被圈定在这是量化交易的范畴中，好吧，就算所有的运用计算机交易的方式都叫量化交易，我们就说一说哪些量化交易能够赚钱。现在量化交易玩的最烂的方式就是用python写策略，然后进行回测，为什么这样做？因为门槛低，c++不会，python简单呀，如果你连python也不会，其实也不是问题，各种开发平台能够帮你解决。但我想说的是，你用一把尺子，现在所有的时间段内衡量所有的交易关系，这本身就是刻舟求剑。任何策略都能够在一定约束条件下实现你想要的回测结果，但在实盘之中，这种策略往往会失效，因为市场的趋势和逻辑已经改变，用老的交易方式，来解决新的问题，当然不可行。任何搞过量化研究的人，都不得不承认没有任何一个交易策略能够长期，甚至中期内保持稳定盈利的残酷事实。玩儿策略的这种模式其实现在已经有点落后了，说的明白点，就是大家都觉着有点不靠谱，但不得不去做，因为要保住饭碗。还有一些方法，叫做套利，跨期套利跨品种套利在这里我就不赘述了，其实没有所谓量化交易之前，大家也在做套利交易。但套利本身跟量化交易没有必然关系，难道不玩计算机不做模型就不能玩套利了吗？套利交易是能赚钱，但也不是绝对能赚钱，因为城市上，就连套利交易的机会都不给你，再扣除各种手续费，各种滑点，说不定你还赔钱。还有一种策略，叫做高频交易，这种东西，在技术上实现稍微有点门槛，而且投资稍微大一些，所以说丝是玩不起的。这种玩法的一个最大特点就是快，怎么个快法？快到毫秒级别。为什么要这么快呢？玩法就是做市商，这是高频交易最主要的玩法。高速的高频交易，带给你可做市的机会。什么意思呢？甲方要买乙方要卖，但是有时间差和价格差，在这种情况下，你瞬间发现机会并低买高卖从中获利，但要注意，前提是你能够低买高卖，如果行情在你买了之后被其他做高频交易的做市商先行一步卖出，怎么能低买高卖呢？所以说，高频交易策略是很直白的，要的是速度，拼的是硬件。做市商是我认为唯一的量化交易的遮羞布了，量化交易唯一的意义也就在于高频交易中的做市交易。其实细细想想，高频交易也有其自身的问题，高频交易依托的还是比人家更快速低买高卖，但是，如果别人比你快，你的高频交易就是失败，我们在平时的交易中其实也要遵循低买高卖，只是你低买的地方，未必能够高卖出去，譬如说趋势发生了向下改变。量化交易还有许多种衍生分类，统计套利事件驱动机器交易等，叫法繁多，这里就不一一赘述了，因为我实在认为，他们根本就不是量化交易还是量化交易者非得把那些靠谱点的交易策略归类为量化交易。其实细细琢磨一下，也就是我们平时的交易思路做成计算机的语言而已，只有高频交易是唯一人类手动做不到而电脑能做到的事情，这也是为什么在电子计算机普及以后，股票市场交易商不进行人工撮合交易而使用电子撮合交易。说了这么多，意思就是，量化交易也就牛逼在高频上面，但高频交易你有没有命去赚这个钱，还得问问其他的高频交易者答不答应。一句话做一个总结，计算机为量化交易者带来了速度和效率，再无其他，梦想靠写个策略就能赚到钱的人，该醒醒了。若干年后，我们回过头来看会发现，人类曾经走过的量化交易弯路实在可笑，就如几百年前人类所痴迷的炼金术，不老药。
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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。 研究员：张文慧
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如何成为一个量化交易者
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摘要: 许多学数学和统计学的高材生都有志成为量化交易者，但现今由于高频交易、算法交易和程序化交易的出现，使得量化交易的工作职位描述变得很宽泛。量化交易领域的工作需求很大，而且他们不仅仅需要在数据分析上有突出技 ...
许多学数学和统计学的高材生都有志成为量化交易者，但现今由于高频交易、交易和程序化交易的出现，使得量化交易的工作职位描述变得很宽泛。量化交易领域的工作需求很大，而且他们不仅仅需要在数据分析上有突出技能的人，也需要对自动交易系统更了解，可以构建和执行自动交易系统的人。&本文将介绍数学和统计背景的人如何成为量化交易者，哪些专业技能和培训可以帮助你成为一个宽客，哪些工作经验可以胜任量化交易工作和相关工作。量化交易者需要具备数据分析、数据挖掘和数据研究的能力，这些能力只是很小的一部分，也必须在其它领域精通：1、针对交易的特定计算机技能数学和统计在数据分析软件和平台应用很广泛。然而，它们在量化交易的应用却受限。例如：试算表在数据分析中运用很广泛，但是在专业量化平台，如MATLAB，进行交易和研究的特定分析可能需要更多培训和亲身经验。使用一些交易软件，无论是免费试用版还是完全版，都会给你实践经验。大学通常会对这些专业应用提供资源。编程语言相似性：高级即插即用交易软件市面上有很多，他们声称可以满足量化交易很多方面的要求。但是真正很好的却很少，大多数不能符合当前量化交易的动态实际需求。成功的量化交易者需要具备独立构想并建立交易系统的能力，这个只能够通过计算机编程实现。建立这些交易系统的常用编程语言是Perl、Python、和C++，交易者至少要熟悉其中一种。数学和统计课程里可能不提供编程课程，但是那些编程课程都可以在网上的交互式课程中找到。短期专业培训课程在网上都是可以找到的。2、熟悉市场数据量化交易需要都市场数据很熟悉，这个要求高于数据和统计的范畴，而且不仅仅停留在常见的开盘价、较高价、较低价和收盘价。宽客也需要对相关公司行为的市场数据和特定产品有一个全面的了解，需要了解这些行为对交易有什么影响，这些产品不仅仅局限在股票和债券，像认股权证、衍生品、柜台交易产品等等。市场数据只是很容易在网上可以获得。不同公司行为和关联话题的影响案例学习很容易获得，这些对数学和统计背景有志于学习量化交易的人来说是很容易的一件事。包括股票交易所在内的不同权威机构都有一些专业付费课程和证书提供，这些经历在简历上都是加分项，让你成为种子选手。对常见交易策略的理解：虽然宽客需要发掘和设计自己的交易策略，但是对常用的交易策略的理解也是必须的。它提供了量化交易的基础知识，这对有资质的人来说是一个很好的开始。3、熟悉风险管理概念特定标准，如场景分析、止损机制、交易资金限制等在交易系统中用来管理风险。因为这是量化交易的一个重要部分，所以你必须熟悉这些概念。风险管理本身就是一个很大的话题，所以你可以找到很多专业课程和模型来学习。熟悉这些基本概念和这些概念如何影响他们的系统可以满足量化交易者的需求。4、选择交易特定选修课程大多数数学和统计课程提供选修。有志成为宽客的需要通过选择交易/市场特定模型来获利。5、量化交易者的心态许多人立志成为量化交易者，但并不是每一个都符合量化交易者的要求。在大型交易公司的面试中，候选者需要被认定有交易者的性情。冒险精神、接受失败的能力、抗压能力、长时间工作在面试的时候都是一些考核指标。较好做一个自我评价，事先问一下自己是否适合这个高风险高回报的工作。只有你自己才能真实的评价你是否符合这个赚钱的工作。自己做生意也是另一个选择，但是成功失败都由你自己承担。6、建立一个标准/明确的交易规划上述欠缺补上以后，试着根据你自己的观念建立一个标准，将其作为明确的量化交易规划。这可以给你很好的有数学或统计支撑的讨论点，是你在量化交易工作中更胜一筹。总结有计算机自动化的帮助，交易领域有无限机遇。一方面，它让更多的观念和思想进入这个领域；另一方面，它形成了独特的计算机见交易，也就是说量化交易者的角色仅限于建立高风险的智能交易平台。根据以上所述，你自行做一个全面的自我评价可以帮助你决定你如何从一个数学/统计的高材生进入量化交易世界。
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