做機構銷售和量化交易

① 機構銷售在券商中處於怎樣的地位與投行、固收等相比如何機構銷售人員的職業發展方向如何

如果你想問「是不是很好做的職位」，那肯定不是，特別是配備的研究人員比較差的時候。 券商有一部分業務是中介性質的，無論是代理一方交易，還是撮合另外兩方交易，終歸要涉及到買和賣的行為。機構銷售就是負責賣的。 在IPO或者增發這種業務中，機構銷售負責吹捧自己承銷的股票有多麼好，然後賣給基金等機構。 在日常二級市場交易中，機構銷售負責為機構提供增值服務（比如對證券市場的研究分析），幫助機構更好的賺錢，然後從機構那裡分一些錢。廣義地說也可以算是在賣。 在券商中機構銷售僅次於直接炒股的部門，應該算是第二重要的，地位比投行部應該要高。特別是將來投行業務可能要弱化行政審批，加強銷售實力的競爭，機構銷售部的重要性還會大大提升。 強調一遍，這是個非常重要的盈利部門，做的好的話收入也非常優厚。 當然銷售也是不那麼好做的，特別是在人精扎堆的金融業，這也是一個比較有挑戰性的部門。

② 基金證券中的機構銷售和渠道銷售有什麼不同哪個好

機構銷售是指以企業或一些機構為銷售對象的銷售行為；渠道銷售則是指從什麼渠道銷假售，目前來說基金的銷售渠道有銀行、證券公司、理財公司等，這些銷銷售渠道必須經證監會批准才可銷售。

③ 國內A股個人能做量化交易嗎

量化交易說白了，就是把人工的交易策略寫成程序，讓計算機去分析大大提高了分析效率，個人當然可以參與了，如果你自己會寫程序那基本不需要什麼費用，如果你自己不會寫程序，那你想找一個又會編程又懂炒股的人，這筆費用可真不少，這樣的人你得給人家多少年薪啊。

④ 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；

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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。

⑤ 證券公司機構銷售是干什麼的

首先，一個傳統的投資銀行應該是做經紀的一個中介機構，它並不是交易的直接參與者，而是一個撮合的作用，投行業務最核心的兩塊便是企業融資和證券銷售交易、經紀業務。而後，投資銀行業務才發展出了買方業務（資產管理部門，直接投資部門）。當今的一個完整的投資銀行主要是由投資銀行部（傳統的幫助企業發行股票債券），銷售交易部（為投資者提供交易渠道，銷售股票債券和股票債券的經紀業務），資產管理部（買方部門，為客戶提供資產管理的解決方案），自營部門（用自有資金在市場上進行交易）。剩下的就是一些支持部門了，包括研究部，資本市場部，運營部等等等等。因此，機構銷售部是和投行部一樣最重要的兩個前台部門。機構銷售部又可以叫做銷售交易部（有的券商有零售經紀部門也是放在銷售交易部的） 在一級市場上，投資銀行部門幫助客戶發行股票債券，銷售交易部門幫助把股票債券銷售出去，他們一個聯系著資金需求方，一個聯系著資金供給方，中間的部門叫做資本市場部。在投行把項目做完之後，能夠發行股票債券了，資本市場部便會介入，組織發行的詢價，簿記，配售等等過程，這個時候銷售交易部門的工作是負責把這些發行的股票和債券賣給投資者，組織路演，和投行團隊的人一起向投資者推介這家公司。龐大的銷售網路對於股票債券的發行成功是至關重要的。這是在一級市場上銷售交易部門的作用。 在二級市場上，銷售交易部是最重要的部門，就如同一級市場上的投資銀行部一樣。中國的證券交易是採取的主機撮合的方式，所有的order都直接進入交易所中央主機進行撮合，所以中國其實沒有交易，交易能力是不存在的，因而銷售和交易的互動也是缺乏的，那麼這個部門能夠做什麼呢，主要就是給投資者提供交易的渠道，比如租用席位，等等。以及對投資者的一些投資行為提供咨詢建議等。其實銷售交易部是面對投資者客戶的一個部門，管理客戶關系，提供交易的渠道，賺取傭金，說到底還是一個經紀的功能。 再次，來說說研究部，研究部其實質是一個後台支持部門，主要是在一級市場上為首次發行的股票撰寫投資價值分析報告（需要說明的是投行部門和銷售交易部有嚴格的防火牆制度，以防利益沖突，研究部服務於投行部要有跨牆協議），在二級市場上覆蓋宏觀，行業，公司，對投資標的進行研究，然後提出買賣的建議。我們通常所知道的行業研究員就處於這個部門裡面。 最後，說說為什麼有的機構銷售部在研究所內？這是因為中國的銷售交易部並不能發揮它的功能，剛才說過了，中國是沒有交易的，也沒有做市商制度的，交易是不存在的，也就是說你在哪家證券公司交易都沒有任何區別，那麼這個時候反正交易都要產生傭金，放在哪家券商去交易呢？各個券商的研究的差異性便體現出來了，研究好的券商自然獲得多的交易傭金收入。所以，有的機構銷售部是放在研究所內的，但是也有研究部門放在銷售交易部內作為一個支持部門的，而大多數的還是兩個平行部門。 機構銷售部的客戶是機構投資者，我們把它們統稱為買方，在國內包括：各個公募基金公司（或者共同基金），私募基金公司（或者對沖基金），保險公司，全國社保基金，信託公司，財務公司等等。 銷售什麼？這個是大家比較不理解的一點，這個部門既然叫銷售部，那麼賣的到底是什麼？是研究報告嗎？我們需要理解機構銷售部的內涵。機構銷售部是站在客戶的角度為他們提供投資建議並且賺取傭金的一個部門，銷售的是一種服務，這種服務不是一次性的，是持續的，每天都在發生的，確切地說，我們銷售的是ideas，一種建議，綜合利用研究部門的研究觀點，整合研究資源對機構投資者的投資行為作出咨詢。 我們的角度是幫客戶賺錢，而不是大家所理解的銷售那樣是為了賣報告。 所以，機構銷售部和大家平時所了解的銷售並不是同一個概念。至於為什麼叫銷售，這個詞是從國外翻譯過來的，國外為什麼叫銷售，是因為他們在一級市場的直接功能是把股票和債券，或者其他金融衍生品賣給客戶，而在二級市場和交易員互動的時候也是為了賺取傭金收入，而推薦買賣證券的盈利模式，故而叫做銷售。值得一提的是，我們以下是討論股票銷售，而不討論債券銷售交易，因為那個是不同的，債券銷售交易是有場外市場的，並且商業銀行的話語權更大，略去不討論。3. 機構銷售部的日常工作內容是什麼？ 機構銷售部的一天是從晨會開始的，這個時候你要已經對前一晚和早上的財經新聞和重要的事件有所了解。在晨會上，研究部門的同事會出來就自己覆蓋的股票發表觀點，他們的研究報告同時也會發送給客戶。銷售部的同事們會就這個公司challenge研究員們，獲得更多的信息和解答問題。 晨會結束後，銷售要挑選最值得向客戶推薦的股票，這個時候考驗銷售的時候到了，一個初級的銷售人員可能只會聽從研究員的意見，而一個有經驗的銷售人員便會從中挑出對自己客戶最有益的股票，發現一些真正被低估的機會推薦給自己的客戶。這個時候銷售人員會密切關注市場，看盤，看分析師郵件，找到最好的pick，傳遞給我們的客戶。需要指出的是：銷售並不一定需要把分析師的所有觀點都和客戶說，研究部門產生研究觀點，feed給銷售，但是銷售可以在自己的層面上自主地挑選好的investment case給自己的客戶，因為客戶的需求偏好，銷售人員的資質都是不一樣的，所以並不是所有的investment case都得到推薦。 另外銷售也需要綜合利用研究資源，為客戶創造價值，包括組織分析師路演，上市公司調研，邀請並且組織參加投資策略會議等等。 在公司的投行有股票發行的時候，需要銷售部門配合投行部，資本市場部聯系並且組織機構投資者參與詢價，路演等等。sales需要和客戶保持聯系，並且維持良好的關系，同時也要為公司帶來高的傭金收入和高的排名。 是不是只要有銷售能力的人就能做好機構銷售部的工作呢？其實不是的。

⑥ 量化交易從業者收入和前景如何

一看你就是金融人員的新手，金融分為私有和公有單位，我現在只說公有單位，公有的是已職位來區別的，一般是證券公司、基金公司等公職單位職業，薪酬是固定的一般8K-50K不等，但普遍是普通職位，重要職位一般是帶職，就是公職負責人推薦進行領導，在金融上有著過人本事，學歷應該要求不高，而對外職業要求很高，比如本科、研究生、博士、以上學歷，單個人沒有關系人推薦，金融上不過關，沒有工作經驗，基本是沒有多大升值空間的，前景的話，在大數據時代，如果有過人的本事，升級到重要部門領導的話，年限100萬左右，金融業發展越是緩慢，因為金融業發展需要市場、用戶、需要企業的經濟外放資本，而當下實體經濟為主導的市場，金融沒有昔日的光彩，但隨著實體經濟運行成本越來越高，金融的發展是一定的發展的通道，因為沒有數字金融業指導的實體經濟會在沒有金融指引下會出現很多大危機和奔潰，無論是否使用金融，實體經濟在波濤的市場下必定會出現危機和奔潰，這個也成為的惡毒資本家走向末日，一切果最後歸因，希望對你有幫助。

⑦ 什麼是量化交易，未來前景如何知道的講講。

國外量化交易已經發展了40年左右，量化交易程序換交易佔比60%，量化基金規模達到30個億美元，而國內量化交易起步較晚第一隻量化基金在2004年左右，至今量化交易規模不過2萬億RMB，國內現在的量化人才也很缺失，隨著過來一批量化交易的海龜回來從事量化交易會一定程度帶動行業的發展，但是仍需一定時間，加上國內量化交易政策還不夠明朗，整體來說量化交易在國內還是一年藍海，但是路途並非坦途。

⑧ 量化投資、量化交易、量化金融，這三者有什麼區別嗎

其二，行為金融學認為，投資者是不理性的。任何一個投資個體的判斷與決策過程都會不同程度地受到認知、情緒、意志等各種心理因素的影響。基金經理和投資研究員在一段時間跟蹤某隻股票之後，由於時刻關心股價的表現和基本面的變動，可能出現不同程度的情感依賴，「和股票談起戀愛」。即使出現了下跌趨勢，也可能因為過度自信、抵制心理等不理性的分析出發點而導致投資、薦股時的行為偏差。而量化投資依靠計算機配置投資組合，克服了人性弱點，使投資決策更科學、更理性。

⑨ 在投行內部做量化交易與獨立出去做量化交易有何不同

這里我們只說量化交易，不討論量化研究和量化定價這一塊的業務。
量化交易是分兩個階段的。第一個階段是2008年以前，或者說Dodd-Frank法案以前，投行內部林立著各樣的很多對沖基金或者類對沖基金的實體，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投資銀行的自營交易業務也很像對沖基金。在這一階段，這些類對沖基金的實體和外面的對沖基金是沒有啥區別的，業務很類似——賭方向、做部分對沖（Partial Hedging）、跨市場套利，也非常敢於承擔風險。
當時在投行內做對沖基金類型的量化交易有著非常大的優勢，因為兩點——第一是銀行有著非常良好的融資渠道，融資成本顯著地低於當時的對沖基金，如果你嘗試去組建過一個基金，你就知道資金成本對於一個對沖基金的影響多麼大——巴菲特這么多年的成功是離不開長期1.6倍的財務杠桿和其低於中央銀行存款准備金率的資金渠道的（詳細內容參見AQR的論文——Buffet's Alpha）。 炒股需要經常總結，積累，時間長了就什麼都會了。為了提升自身炒股經驗，新手前期可以私募風雲網那個直播平台去學習一下股票知識、操作技巧，對在今後股市中的贏利有一定的幫助。
第二是銀行有著一個灰色的信息流——客戶的交易記錄。這個交易信息，就是今天，也是非常有用的內部消息。幾周前Bill Gross從PIMCO離開時，所有投行的Sales都瘋了，不停地研究之前PIMCO在自己銀行的倉位，然後分析那些債券最有可能最先被清盤，從而給其它客戶交易建議。而當年文藝復興多次更迭合作的投行，就是因為其大獎章基金的交易記錄得不到妥善的保密，很多合作銀行的自營交易桌跟著交易。
這兩個優勢造成了當時的自營交易極其暴利，而且管理層為了做大業績，全力支持明星交易員放大杠桿——而實際上，金融危機期間很多的CEO都是靠著自營交易的暴利業績從交易大廳升職到管理層的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
這也造成了，為什麼很多高盛離職的自營交易員在金融危機後，當銀行不能做自營交易後出來自立門戶開設對沖基金，卻完全無法復制當年的業績——因為他們是因為整個組織的強大而獲得超額收益，當失去了資金優勢和信息優勢後，一切都成為了浮雲。
2008年，准確說是2009年後，一切都變了。
首先是政府明令規定自營交易不讓幹了，於是各種投行旗下的基金，放入資管部的放入資管部（比如Goldman Sachs Global Alpha進入GSAM），獨立營業的獨立營業（比如PDT從摩根斯坦利分離），要不直接就關門大吉了（比如UBS、德銀）。
還有一些碩果僅存的，一般是在股票交易部門，打著對沖為名，通過會計手法，維持著極小的自營規模，這種類似的團隊很多投行都有。但是不成氣候了，也不會造成任何系統性的風險——當然，各種馬路傳奇故事也銷聲匿跡了。
銀行內部還有沒有量化交易了，其實還有——那就是隨著計算機技術進步的自動化做市交易。做市在國內這個概念剛剛出現——因為期權做市商制度的引入。但是在美國這個是從華爾街開始就有的交易體系了。簡單來說，就是假設你經營一家買可樂的小店，你有兩個主要的交易——一是從總經銷商那裡拿貨，用的價格是Bid，二是分銷給街邊下象棋和夕陽下奔跑的孩子們，這是Ask。Bid是你的進價，Ask是你的出貨價格，Bid一般小於Ask（除非你是搞慈善的）。你持續的維持報出這兩個價格，同時根據你的存貨來調整報價或者對應報價的數量——比如你的存貨太多，大爺不出來下象棋了，你就降低Bid，這樣很難進到貨了，而保持Ask，等待有人來消耗你的庫存。
這個過程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由於沒有實際的總經銷商供貨，你的報價（Bid-Ask）是基於你對於對應資產的Fair Price的估計來決定的，通常是你算出來的均衡價格加減一個值構造成Bid-Ask組合。在很長的時間內，這個報價都是靠人來完成，這個過程是枯燥的，而且很容易出錯——而對於期權類產品（非線性價格）也很難快速報價。我之前和期權交易員合作過很長時間，他們的工作不一定智力上很難，但是對於人得耐力絕對是一種挑戰——因為在開市後他們要注意力高度集中的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，報價，報價，在這交易大廳報價... ...
於是，從簡單的資產起，從交易所級別開始支持API交易了。什麼是簡單的資產，就是Vanilla類別的，比如個股、指數、外匯、國債等等。因此投行由於本來就是大量資產的做市商，開始把原來這套過程通過計算機來完成。後面大家發現計算機是完美勝任這項工作的，因為計算機能夠高速計算庫存來調整報價，還能報出很多復雜的單類型。因此從2000年開始個股、指數開始逐步被自動化做市來包攬，2005年後個股期權自動化做市大熱，而2008年後外匯自動化做市也相當成熟了，2010年開始國債自動化做市也在美國興起——這也是我目前在工作的內容。
那麼對沖基金呢，除了傳統的量化Alpha，他們難道不能也做這個業務嗎？實際上，很多對沖基金的自動化做市業務比投行還要好——比如Citadel，比如KCG。但是區別何在？區別在於兩點，第一是很多對沖基金不是專屬做市商（Designated market maker）。DMM的特權是其有專屬席位——在美國這樣高度商業化的國家，DMM也是非常稀有的。原因在於，DMM是有責任的，那就是在各種大型金融危機中，當流動性極差的時候，DMM還是要持續的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流動很差的時候這是非常危險的，因為大家丟給你的都是不好的資產，比如大跌的時候，都在賣，你的Bid反復被Hit，然後又沒人來hit你的Ask，浮動虧損可以非常大。那麼DMM的特權呢，DMM可以獲得非常高比例的rebate，也就是說，傭金返點非常高。這是對於其承擔的義務的回報。

第二就是絕大多是對沖基金不是Broker，也是你一般想買股票不會去找他們報價。在外匯和債券這類市場中，有兩級市場，一個是B2C市場，也就是零售市場，裡面基本都是Broker-Client，而第二級就是B2B市場，都是Broker-Broker。一般來說，B2B市場的Bid Ask Spread要低一些。一個形象的例子就是，我小時候去批發書的商店買書，一個商店有本習題集沒有，於是老闆去隔壁家拿了一本，賣給我，最後肯定這個老闆要把一部分價格還給隔壁家，我付的價格和老闆付給隔壁家的價格就是B2C到B2B市場的差價。
這里投行又耍流氓了，他們有著B2C市場的接入優勢，因此只要客戶量夠大，基本都能把自動化做市實現盈利——因為根據大數法則，一定時間內，買賣雙方的交易量應該是均衡的。
那麼對沖基金靠什麼——靠更好的策略。對沖基金如果要做高頻做市的，基本在B2B市場參與，他們不是DMM，但是也自己去報價，然後靠著對於價格走向的准確判斷，來調整報價，實現拿到多數對自己有利的單，或者持有更久符合預測方向的單，來達到盈利。這種不是DMM卻自發去做做市商的行為，叫做Open Market Making。
Citadel是期權自動化做市的王者，頂峰時期一年的利潤可以到1 Billion（2009），而整個市場那年的利潤也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，沒有客戶流，也能靠做市賺錢的。
此外，做市業務之外，對沖基金還多了很多機會。因為很多業務銀行做起來不劃算——比如商品。考慮一個金融類公司，不能光討論交易策略，宏觀上你一定要思考資金成本等問題，這才是投資之道在投資之外。商品這些之前銀行幹了很多壞事的業務（詳細參加高盛的銅交易和JP的風電交易）都被監管方克以了極高的資本罰金。這是Basel III裡面的規定，也就是你拿著1元的股票和1元的監管資產過夜受到的處罰是完全不同的，具體演算法參見Basel對於RWA（Risk Weighted Asset）計算的細則。這一系列監管，造成了對沖基金有了大量的新業務——因為投行退出。而大量銀行的人才也流向了對沖基金。
現在門徑這么清晰，那麼投行和對沖基金做量化交易的工作差別就很明顯了——投行主要以自動化做市為中心的高頻信號、客戶流分析、報價博弈論等研究為主。而對沖基金主要是傳統的量化Alpha、量化資產配置為主——當然還有公開市場自動化做市了。
希望可以幫助到你，祝投資愉快！

⑩ 做量化交易去私募還是券商好

先說結論，量化交易去私募更好一些。
量化交易是做成功率和盈虧比，很少是價值投資，券商大多是做價值投資，而且資金量一般也不是一個等級。