量化交易工作机构

㈠ 投行或者券商一般都有哪些部门，主要分工是什么

每个投行或者来证券公司的部门设置自有所不同，一般常见的部门有：
1 固定收益部：主要做一些债券市场研究，接触到利率互换等衍生品业务。负责公司固定收益产品研究，信用分析；比如中信证券，国泰君安，平安证券等等。
2 资产管理部：主要参与股票、股指期货等量化投资策略的开发。比如中信证券。
3 风险管理部：业务日常风险监控，完成相应的风险报告。
4 研究部：多是撰写行研分析报告，会涉及到模型构建，数据处理。招人的背景比较多样化，理工科背景也可以，比如化工，材料，机械，本身跟金工金数，数量分析关系不大。
5 金融工程/衍生品部门：涉及到一些估值模型，交易策略，风控工具的研究和开发。
6 量化投资部：辅助股本类衍生品的产品设计与定价，辅助数量化交易模型构建。
7 投资银行部：主要从事证券发行、承销、交易、企业重组、兼并与收购、投资分析、风险投资、项目融资等业务。
8 销售交易部：主要给投资者提供交易的渠道，比如租用席位，管理客户关系以及对投资者的一些投资行为提供咨询建议等。

㈡ 金融本科生如何挤进量化私募机构工作

（1）教育背景
尽管很多量化实习生，对本科同学来者不拒，但是非实习的量化研究院招聘中，特别是对于大公司来说，硕士通常是个准入门槛。无论是券商、私募、公募，很多公司量化岗位的招聘要求都写明了“硕士及以上学历”。
专业要求上，金融工程和金融数学专业是与量化岗位最匹配的两个专业，此外经济类、计算机及理工背景。国内外的量化机构都对这两个专业毕业的学生比较受青睐。
（2）专业能力
作为一名合格的“量化人”，数学、编程、金融三者缺一不可，者在岗位职责和任职资格中都有体现。可以说，对于量化投资，数学是思想，金融是原理，编程是手段。
构建策略、选择因子时，需要金融知识以及对行业的研究判断；建模时，需要扎实的数学功底；而回测中运行程序，则需要借助编程技能。这也说明了，量化投资策略是结合了技术投资和价值投资策略，依赖数据和统计模型加上基本面的主观判断。因此如果你想要从事量化相关的工作，一定要在掌握建模能力的同时，补充金融领域的知识，比如宏观策略、公司行业研究方法等。
编程语言是量化工作的一个硬性技能，对于非理工科学生来说，掌握一门编程语言可能是一项不小的挑战。
但有专业量化员认为，编程是工具，并不是最困难的障碍，量化遇到的最大困难，其实是“你要学会理解这个市场”。实际上在投资的过程中，都是在与市场博弈，只是技术手段不同。在市场平稳期，你也许可以按套路赚钱，但证券市场变得越来越复杂了，尤其是股市震荡之下，光看程序、模型是不够的，掌握并理解金融变得愈发重要。

㈢ 量化投资属于哪个部门

如果是国家层面应该是财政，企业应该是战略投资部

㈣ 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

卖方：1.我：老大我们今天搞个什么概念忽悠忽悠高净值客户来开户，机器学习、事件驱动、行业轮动还是多因子。老大沉默半响答：都上！
还有很多，给你借个图吧！

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㈤ 量化交易的从业者，痛点有哪些

痛点1：好的量化交易投研工具

目前市场上好的量化交易平台不多，大多数只是作为投研学习用得平台，真正能保证 安全和实盘的真心不多，现国内高端的量化交易平台能够实现高质量的清洗数据、策略开发、回测、仿真以及能够实盘仅有少数，掘金量化交易平台就是其中之一。

痛点2：基于历史数据回测

由于量化策略是基于历史数据分析的，基础的量化模型在设计之初都是经过至少三年以上的历史走势追溯，即构建量化模型的投资周期都是长线的。量化因子的互相作用及平衡也是基于长期的，短期市场的波动尽管会对量化因子产生影响，但短期影响并不会在长期投资中产生决定性因素。一旦当前市场表现和过去出现较大差别，那么，基金业绩表现肯定就会不好。

痛点3：策略同质化现象严重

当前的公募市场上，很难见到精妙的、具有独特竞争力的量化策略，不少策略趋同，大量相似量化策略的登堂入室，让其收益回归平均甚至难以达到平均水平。

一些基金为了避免出现持仓过于集中在中小创的情况，它们会把大盘股强制配进去，做成一个中性策略，该做法可有效降低单一风险，使得在风格切换中，避免净值大幅回撤，但代价当然也是整体预期收益降低，比如在中小创风口来临时，采用这种方法的基金业绩就会逊色很多。

当然，在策略贫乏的市场环境中也有量化基金守正出奇，闯出了一片新天地，上投摩根阿尔法就是典型代表。在今年风格骤变的行情中，该基金以近 19% 的收益率领跑主动型量化基金，其秘诀就在于：采用了哑铃式投资技术，同步以 " 成长 " 与 " 价值 " 双重量化指标进行股票选择。这样一来，就克服了单一风格投资所带来的局限性。

哑铃式投资技术 ( Barbell Approach ) 是目前国际市场上较为成熟的一种投资方法，其基本操作思想在于同时投资于两类风格差异较大的产品，构建的投资组合具有两种产品的某些优点，同时能够回避某些市场波动带来的损失。

当前，不少基金公司已经意识到，变则通，不少机构正在动态调整量化策略。拓展策略的延展性、修改量化因子等，已经成为不少量化产品的选择。

痛点4：受策略局限性的制约

目前，市场上的公募量化基金普遍采用的是阿尔法策略，有效的套利、做空等多策略都不能灵活运用，这导致量化基金策略偏向于做多。而私募量化基金，因其策略的多样性，使其更容易适应市场变化。

此前，股指期货 " 松绑 " 所传递出的信号，从中长期看，对量化基金来说绝对是利好。而随着资本市场未来上市更多的金融衍生品，将有效解决股市单边市的问题，量化策略可配置的品种也将越来越丰富，届时量化投资或将大有可为。

作为市场相对成熟的美国，导致近期量化策略，尤其是 CTA 策略 " 失效 " 的主因究竟又是什么？对冲基金 Quest Partners LLC 的联合创始人兼首席投资官 Nigol Koulajian 给出了答案。他表示：" 已经适应了这个市场环境的 CTA 在越来越倾向于长期交易，它们的持仓规模在增大，并且很多投资者运用的是同样的策略，一旦出现趋势逆转，对市场的影响将是巨大的。"

㈥ 有哪些好的量化交易平台

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
应答时间：2021-04-12，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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㈦ 量化程序化交易员程序员 这个是什么压力大吗

量化交易也叫程序化交易，是国内证券交易、期货交易快速发展的交易方式，欧美市场上60%-70%的证券、期货交易时通过程序化完成的。程序化交易讲究团队运营，资产管理公司一般设置策略研究员、量化交易程序员、交易员、风控等岗位。量化交易程序员的主要职责就是把策略研究员的交易逻辑、交易思想用计算机语言编程。编程完成以后还要做测试以及参数修改等工作。程序员最基本的要求你要懂得最常见的计算机语言，如C++,Python,最好懂AutoIt、MATLAB、R语言。程序化交易员对计算机语言的要求不太高，但是要有证券交易经验，会看K线图，懂得基本的技术分析理论、技术指标，这些是必须的。很多公司的程序化交易也不是完全计算机执行的，你需要懂得在什么样的市场行情使用怎样的交易策略，当一套策略系统一段时间运行表现不佳的时候要会分析市场机构的变化。正规的资产管理公司很少会聘期完全没有交易经验的交易员，不会聘请不懂计算机语言的程序员。如果你符合如上说的条件可以去应聘。至于压力，要比主观交易的操盘手要轻得多，是否加班主要取决于该公司投资的产品是国内还是境外的市场，如果是国内证券、期货产品，比较少加班吧，境外市场会有人上夜班。非交易时间外的加班，这得看工作需要与企业文化啦。不知我这样回答你清楚吗？

㈧ 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

做量化交易一天的工作：

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

岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；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；

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）；

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；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；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；

(8)量化交易工作机构扩展阅读

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，

极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

㈨ 在中国，量化交易员每天要做什么样的工作

随着量化投来资的概念在国源内逐渐流行，量化交易员这个听起来神秘又高大上的职业也逐渐走入人们的视野。量化交易员平常的工作其实没有固定的模式，但总结下来大都包括: 现有策略的管理维护，看盘（通常开N个窗口，大都是定制化的各种彩色表格、图、列表和滚动新闻的组合）以及查看策略有没有乱发单，开发新的策略，每日进行盘后处理，统计委托、持仓、波动率、滑点等等，这些工作听起来琐碎且机械，但真正开发出所谓的印钞机达到躺赢的境界可谓少之又少，大部分人仍然需要不断学习并且经历各种市场的考验：
 
1、灵感，在市场上策略逐渐趋同、逐渐失效的过程中是很重要的，自己绞尽脑汁更新了好几个版本的新策略回测时各种指标竟然远不如行业内正火热的几个“经典策略”，市场总是公平而又残酷的。
2、心理，投资讲求的是心理战，对于量化交易员来说，程序化交易的方式可以避免一部分人性的因素，但是否干预、何时干预模型（尤其是模型并不完备）一直是一个长期困扰交易员的问题
3、不确定性，个人认为，量化交易者同时也需要结合一些基本面，尤其是在国内金融市场信息不对称、噪声大以及监管因素变化下能够从市场调研中获得有效信息以减少不确定性是相当重要的。