量化交易的工作

A. 量化投资好做吗，这份工作有多难

比较专业，还需专业人士来做。

B. 量化金融分析师具体是做什么工作的

金融分析师主要工作是收集和分析金融信息、确定其走势并做经济预测。

基于这些详尽的分析，他们做出报告， 为客户和同行们提供金融和投资的咨询意见。

C. 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。

D. 应聘量化投资工作需要哪些技术

• 强烈的兴趣

想做好一件事情没有兴趣也只是三天打鱼两天晒网，最后不得而终，因此需要培养对投资形成强烈的兴趣，每根K线的波动能够刺激你的心脏随之不断跳动。

• 学习能力

量化交易是一门跨学科知识，必须有快速地问题解决能力和自学能力，懂得锲而不舍不断专研的试错法。研究生已经具备了较好的学习能力。

• 编程

编程很重要，现在Python是标配，matlab、R拿来做量化的人真的不多。虽然不是做开发，但是基本的简单编程知识还是要会。想学Python和Pandas，推荐Python基础教程和《利用Python进行数据分析》，想学编程知识，推荐《 代码大全 》，这本书没有什么代码，不要为名字所迷惑，不过如果想成为编程高手的话，看了绝不后悔。

看书一定要经典，不经典的书简直就是浪费生命，这三本书如果不想买，网上电子版肯定是很多的，话不多说。

• 量化知识

很多程序员开始转量化，但是金融知识和量化知识不够。经典的重要性在此显得更为重要，编程的书籍不看经典的我也能进步，可能会慢点，但是量化金融知识不看经典的书，那么可能就会南辕北辙，甚至影响到投资的整个生涯，不对，走偏了的话，就无生涯可谈。

投资的基础知识，比如股票债券基础知识，先来看看滋维博迪的《投资学（原书第9版）》([美]滋维·博迪（Zvi Bodie）

再来一本干货，很多国内外研究生教程，介绍的更多的是衍生品，约翰赫尔的《期权、期货及其他衍生产品（原书第9版）》([加]约翰·赫尔（John C.Hull）)

期权这么火，推荐 麦克米伦的《金融期货与期权丛书：期权投资策略（原书第5版）》([美]劳伦斯 G.麦克米伦（Lawrence G.McMillan）)

想知道公募基金大佬如何做股票？李腾翻译的大作奉上，主动投资组合管理 创造高收益并控制风险的量化投资方法(原书第2版)

想知道私募基金怎么搞交易的？交易中有哪些技巧？以及如何在量化中走弯路？推荐 范撒普的通向财务自由之路，这可不是一本关于财务分析、会计理论的书籍，真正理解了里面的思想，资金管理、风险控制你就不会纠结。

现在中产压力这么大，那么多人有中年职业危机，想知道怎么把交易当做全职？推荐 埃尔德以交易为生，他可是将自己如何转行交易，并以交易作为自己的终身职业的心历路程和盘托出。

• 英语

你可以不说英语、听不懂英语，但最好是要看的懂英语，编程的原生环境是英语，quora、stackoverflow、github也是要求英语阅读能力，要是想用机器学习、深度学习做量化，那么多paperarticle都是英语，读不懂怎么做的好？本来是谈量化入门，但好像谈到量化进阶了。

• 交易

没有途径，实战是最好的方法。确实不行，模拟交易也可以。

量化交易以思想为本，工具为用，路子不能走偏。

• 快速迭代

类似于实验，都是需要成千上万反反复复的检查、测试。在此，讲到了实验的快速开发和迭代，那么就顺便给个传送门：BigQuant - 人工智能量化投资平台.，人生苦短，一定要快速迭代，缩短策略开发生命周期。因为你的想法上千个，可能只有几个有价值。

E. 量化交易员一天的工作是怎样的

看你是人工量化还是程序量化。人工量化其实就是下单员，根据总结出来的逻辑和思路，买卖点，到了点位就要下单，可能对手速和反应要求比较高。程序量化交易员一般需要懂得编程，写好程序交给电脑运行，人盯着就可以了。

F. 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的

对现有的基层管理和维护政策。在早上开盘前半个小时，一个小的急于打开各种交易软件，包括财务，然后手动调整各种账户，七手八脚的策略，在不同品种的基金合同的主体比例，隔夜利率。

开场后

结果表明

由于统计样本，新策略没有影响，不符合市场作为一个红灯，做出一个类似的模式识别开关，决定交易策略？

回溯报告验证了几个品种的想法进行了测试和性能。

G. 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。"

H. 量化交易是什么

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：2020-12-11，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
[平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~
https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

I. 如何成为一名量化交易员

量化交易是量化金融行业中最为尖端的一个领域，不论你是希望通过面试还是构建自己的交易策略，都会花费大量的时间与精力学习相关的知识。不仅如此，你还需要过关的编程技术，至少需要精通一门高级编程语言(如MATLAB、R或Python)，而且伴随着高频交易策略的日益盛行，技术层面对于策略执行效果越来越至关重要，精通C/C 也许是最佳的选择。

J. 量化交易从业者收入和前景如何

一看你就是金融人员的新手，金融分为私有和公有单位，我现在只说公有单位，公有的是已职位来区别的，一般是证券公司、基金公司等公职单位职业，薪酬是固定的一般8K-50K不等，但普遍是普通职位，重要职位一般是带职，就是公职负责人推荐进行领导，在金融上有着过人本事，学历应该要求不高，而对外职业要求很高，比如本科、研究生、博士、以上学历，单个人没有关系人推荐，金融上不过关，没有工作经验，基本是没有多大升值空间的，前景的话，在大数据时代，如果有过人的本事，升级到重要部门领导的话，年限100万左右，金融业发展越是缓慢，因为金融业发展需要市场、用户、需要企业的经济外放资本，而当下实体经济为主导的市场，金融没有昔日的光彩，但随着实体经济运行成本越来越高，金融的发展是一定的发展的通道，因为没有数字金融业指导的实体经济会在没有金融指引下会出现很多大危机和奔溃，无论是否使用金融，实体经济在波涛的市场下必定会出现危机和奔溃，这个也成为的恶毒资本家走向末日，一切果最后归因，希望对你有帮助。