量化交易工作機構

㈠ 投行或者券商一般都有哪些部門，主要分工是什麼

每個投行或者來證券公司的部門設置自有所不同，一般常見的部門有：
1 固定收益部：主要做一些債券市場研究，接觸到利率互換等衍生品業務。負責公司固定收益產品研究，信用分析；比如中信證券，國泰君安，平安證券等等。
2 資產管理部：主要參與股票、股指期貨等量化投資策略的開發。比如中信證券。
3 風險管理部：業務日常風險監控，完成相應的風險報告。
4 研究部：多是撰寫行研分析報告，會涉及到模型構建，數據處理。招人的背景比較多樣化，理工科背景也可以，比如化工，材料，機械，本身跟金工金數，數量分析關系不大。
5 金融工程/衍生品部門：涉及到一些估值模型，交易策略，風控工具的研究和開發。
6 量化投資部：輔助股本類衍生品的產品設計與定價，輔助數量化交易模型構建。
7 投資銀行部：主要從事證券發行、承銷、交易、企業重組、兼並與收購、投資分析、風險投資、項目融資等業務。
8 銷售交易部：主要給投資者提供交易的渠道，比如租用席位，管理客戶關系以及對投資者的一些投資行為提供咨詢建議等。

㈡ 金融本科生如何擠進量化私募機構工作

（1）教育背景
盡管很多量化實習生，對本科同學來者不拒，但是非實習的量化研究院招聘中，特別是對於大公司來說，碩士通常是個准入門檻。無論是券商、私募、公募，很多公司量化崗位的招聘要求都寫明了「碩士及以上學歷」。
專業要求上，金融工程和金融數學專業是與量化崗位最匹配的兩個專業，此外經濟類、計算機及理工背景。國內外的量化機構都對這兩個專業畢業的學生比較受青睞。
（2）專業能力
作為一名合格的「量化人」，數學、編程、金融三者缺一不可，者在崗位職責和任職資格中都有體現。可以說，對於量化投資，數學是思想，金融是原理，編程是手段。
構建策略、選擇因子時，需要金融知識以及對行業的研究判斷；建模時，需要扎實的數學功底；而回測中運行程序，則需要藉助編程技能。這也說明了，量化投資策略是結合了技術投資和價值投資策略，依賴數據和統計模型加上基本面的主觀判斷。因此如果你想要從事量化相關的工作，一定要在掌握建模能力的同時，補充金融領域的知識，比如宏觀策略、公司行業研究方法等。
編程語言是量化工作的一個硬性技能，對於非理工科學生來說，掌握一門編程語言可能是一項不小的挑戰。
但有專業量化員認為，編程是工具，並不是最困難的障礙，量化遇到的最大困難，其實是「你要學會理解這個市場」。實際上在投資的過程中，都是在與市場博弈，只是技術手段不同。在市場平穩期，你也許可以按套路賺錢，但證券市場變得越來越復雜了，尤其是股市震盪之下，光看程序、模型是不夠的，掌握並理解金融變得愈發重要。

㈢ 量化投資屬於哪個部門

如果是國家層面應該是財政，企業應該是戰略投資部

㈣ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的

賣方：1.我：老大我們今天搞個什麼概念忽悠忽悠高凈值客戶來開戶，機器學習、事件驅動、行業輪動還是多因子。老大沉默半響答：都上！
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㈤ 量化交易的從業者，痛點有哪些

痛點1：好的量化交易投研工具

目前市場上好的量化交易平台不多，大多數只是作為投研學慣用得平台，真正能保證 安全和實盤的真心不多，現國內高端的量化交易平台能夠實現高質量的清洗數據、策略開發、回測、模擬以及能夠實盤僅有少數，掘金量化交易平台就是其中之一。

痛點2：基於歷史數據回測

由於量化策略是基於歷史數據分析的，基礎的量化模型在設計之初都是經過至少三年以上的歷史走勢追溯，即構建量化模型的投資周期都是長線的。量化因子的互相作用及平衡也是基於長期的，短期市場的波動盡管會對量化因子產生影響，但短期影響並不會在長期投資中產生決定性因素。一旦當前市場表現和過去出現較大差別，那麼，基金業績表現肯定就會不好。

痛點3：策略同質化現象嚴重

當前的公募市場上，很難見到精妙的、具有獨特競爭力的量化策略，不少策略趨同，大量相似量化策略的登堂入室，讓其收益回歸平均甚至難以達到平均水平。

一些基金為了避免出現持倉過於集中在中小創的情況，它們會把大盤股強制配進去，做成一個中性策略，該做法可有效降低單一風險，使得在風格切換中，避免凈值大幅回撤，但代價當然也是整體預期收益降低，比如在中小創風口來臨時，採用這種方法的基金業績就會遜色很多。

當然，在策略貧乏的市場環境中也有量化基金守正出奇，闖出了一片新天地，上投摩根阿爾法就是典型代表。在今年風格驟變的行情中，該基金以近 19% 的收益率領跑主動型量化基金，其秘訣就在於：採用了啞鈴式投資技術，同步以 " 成長 " 與 " 價值 " 雙重量化指標進行股票選擇。這樣一來，就克服了單一風格投資所帶來的局限性。

啞鈴式投資技術 ( Barbell Approach ) 是目前國際市場上較為成熟的一種投資方法，其基本操作思想在於同時投資於兩類風格差異較大的產品，構建的投資組合具有兩種產品的某些優點，同時能夠迴避某些市場波動帶來的損失。

當前，不少基金公司已經意識到，變則通，不少機構正在動態調整量化策略。拓展策略的延展性、修改量化因子等，已經成為不少量化產品的選擇。

痛點4：受策略局限性的制約

目前，市場上的公募量化基金普遍採用的是阿爾法策略，有效的套利、做空等多策略都不能靈活運用，這導致量化基金策略偏向於做多。而私募量化基金，因其策略的多樣性，使其更容易適應市場變化。

此前，股指期貨 " 松綁 " 所傳遞出的信號，從中長期看，對量化基金來說絕對是利好。而隨著資本市場未來上市更多的金融衍生品，將有效解決股市單邊市的問題，量化策略可配置的品種也將越來越豐富，屆時量化投資或將大有可為。

作為市場相對成熟的美國，導致近期量化策略，尤其是 CTA 策略 " 失效 " 的主因究竟又是什麼？對沖基金 Quest Partners LLC 的聯合創始人兼首席投資官 Nigol Koulajian 給出了答案。他表示：" 已經適應了這個市場環境的 CTA 在越來越傾向於長期交易，它們的持倉規模在增大，並且很多投資者運用的是同樣的策略，一旦出現趨勢逆轉，對市場的影響將是巨大的。"

㈥ 有哪些好的量化交易平台

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
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㈦ 量化程序化交易員程序員 這個是什麼壓力大嗎

量化交易也叫程序化交易，是國內證券交易、期貨交易快速發展的交易方式，歐美市場上60%-70%的證券、期貨交易時通過程序化完成的。程序化交易講究團隊運營，資產管理公司一般設置策略研究員、量化交易程序員、交易員、風控等崗位。量化交易程序員的主要職責就是把策略研究員的交易邏輯、交易思想用計算機語言編程。編程完成以後還要做測試以及參數修改等工作。程序員最基本的要求你要懂得最常見的計算機語言，如C++,Python,最好懂AutoIt、MATLAB、R語言。程序化交易員對計算機語言的要求不太高，但是要有證券交易經驗，會看K線圖，懂得基本的技術分析理論、技術指標，這些是必須的。很多公司的程序化交易也不是完全計算機執行的，你需要懂得在什麼樣的市場行情使用怎樣的交易策略，當一套策略系統一段時間運行表現不佳的時候要會分析市場機構的變化。正規的資產管理公司很少會聘期完全沒有交易經驗的交易員，不會聘請不懂計算機語言的程序員。如果你符合如上說的條件可以去應聘。至於壓力，要比主觀交易的操盤手要輕得多，是否加班主要取決於該公司投資的產品是國內還是境外的市場，如果是國內證券、期貨產品，比較少加班吧，境外市場會有人上夜班。非交易時間外的加班，這得看工作需要與企業文化啦。不知我這樣回答你清楚嗎？

㈧ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打開交易策略，設置一些運營參數

9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題

9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法

15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃

17:00~18:00: 運動

崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；

崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；

理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；

有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；

(8)量化交易工作機構擴展閱讀

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，

極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

㈨ 在中國，量化交易員每天要做什麼樣的工作

隨著量化投來資的概念在國源內逐漸流行，量化交易員這個聽起來神秘又高大上的職業也逐漸走入人們的視野。量化交易員平常的工作其實沒有固定的模式，但總結下來大都包括: 現有策略的管理維護，看盤（通常開N個窗口，大都是定製化的各種彩色表格、圖、列表和滾動新聞的組合）以及查看策略有沒有亂發單，開發新的策略，每日進行盤後處理，統計委託、持倉、波動率、滑點等等，這些工作聽起來瑣碎且機械，但真正開發出所謂的印鈔機達到躺贏的境界可謂少之又少，大部分人仍然需要不斷學習並且經歷各種市場的考驗：
 
1、靈感，在市場上策略逐漸趨同、逐漸失效的過程中是很重要的，自己絞盡腦汁更新了好幾個版本的新策略回測時各種指標竟然遠不如行業內正火熱的幾個「經典策略」，市場總是公平而又殘酷的。
2、心理，投資講求的是心理戰，對於量化交易員來說，程序化交易的方式可以避免一部分人性的因素，但是否干預、何時干預模型（尤其是模型並不完備）一直是一個長期困擾交易員的問題
3、不確定性，個人認為，量化交易者同時也需要結合一些基本面，尤其是在國內金融市場信息不對稱、雜訊大以及監管因素變化下能夠從市場調研中獲得有效信息以減少不確定性是相當重要的。