业绩驱动量化交易

A. 股价，是估值驱动，还是业绩增长驱动

股价的不涨下跌单纯从现象上看，是供求关系不平衡的体现。卖的人多买的人少，卖的人都想卖出去，竞相压价，股价就低了。相反的买的人多卖的人少，买的人都想买到，竞相抬价，股价就高了。至于从本质上看，是投资者对于股价未来趋势的看法导致当前股价的变化。

单看上市公司基本面，比如公司业绩好，利润高，增长快。或者是整个行业，整个板块有重大提升。国家政策影响，预期利好等等，都是让投资者看涨的因素。相反的因素会使投资者有看跌的想法。这个可以说是一个趋于绝对理性，崇尚价值投资观念的想法。

至于从技术面来看，则有很多投资和投机的因素在里面。比如股票超涨超跌，庄家是在低位吸筹或者高位出货，横盘整理等等。广大投资者对整个市场的看法(比如前一周的大跌，上市公司基本面并没有大跌，而是投资者的心理大跌了)。这方面可以研究的太多了。

还有一方面是炒作因素，也是我国股市的一大特色。有些消息并不会直接影响或者改变股价，但是某些别有用心的人(比如庄家)，会利用这样的消息来扩大影响，借机炒作，以达到直接控制股价的目的。
这些可以慢慢去领悟，为了提升自身炒股经验，新手前期可用个牛股宝模拟炒股去学习一下股票知识、操作技巧，在今后股市中的赢利有一定的帮助。希望可以帮助到您，祝投资愉快！

B. 量化交易是骗局吗

我从另个方面理解你的这个问题，如果有什么认识错误的我们在沟通。
1、量化交易能赚钱吗？
能。从量化交易其中的三个特点谈一谈。系统性、套利思想、和概率取胜。目前A股有3000多支股票，必然是存在错误定价、错误估值。如果单纯通过人力来索搜这个机会，当然也是能找出的，但其中的人力代价必然是高昂。相反，通过量化交易就能发现这个机会。问题就回到了套利可以赚钱吗？不一定每一笔都能，但长期来看必然是能的（获得超额收益）

2、量化交易相对其他方式能有什么优势？
纪律性。

目前，国内量化交易平台公司已经都发展不错了，给人耳目一新的便是Ricequant,从编程体验、数据、API来说，都能满足用户的研究、投资需求。现Ricequant量化已加入实时模拟 ( Paper Trading ) ，并在不久的将来加入实盘交易。国内的有一家平台，它的像素级的拷贝，圈内人也是人尽皆知的，不提也罢。

C. 证券公司如何开展量化交易业务的设想

《证券投资顾问业务暂行规定》从去年10月份通过以后，各证券公司开始陆续改制或新成立相关的财富管理部门、推出不同名称但内容差别不大的财富产品、配备相应岗位的投资顾问人员，“投资顾问”一词成为时下证券行业最为热门的名词。
我们在给券商做投顾业务交流或者建设投顾系统过程中，不同券商的关注点不一样，本文是对近一年来投顾业务交流中遇到的一些代表性问题，并结合市场上大家对投顾业务的相关评论资料基础上，整理出来的，供关注投顾业务的相关人员参考。

一、 为什么要建设投顾系统
1. 行业竞争所逼
随着近几年券商营业网点的快速增加，新的营业部几乎都会采用低佣金竞争策略，老营业部为了留住客户，只能跟随，造成整个行业经纪业务利润大幅下降。
证券公司已经充分认识到通道同质化、佣金价格战以及投资者需求日益复杂等难题，以前“重通道轻服务”的模式已经难以维持，证券公司急需寻求新的可持续发展之路。而证券公司向服务转型，可以更好的体现差异化竞争，锁定客户的个性化需求并创造利润，最终在新一轮的竞争中脱颖而出。
证券公司向服务转型，不仅仅意味着要根据客户需求来开发和深化服务业务，还需要勤练内功，通过业务模式、运营模式、组织变革、绩效管理甚至企业文化变革，从根本上推动服务转型，从而适应新业务的需求。
对于证券公司来讲，证券投资顾问业务改变了过去主要依靠经纪业务的经营模式，多了一个盈利的渠道，同样，对证券公司的综合服务能力也提出了更高的要求，投资顾问团队化服务、有针对性的个性化服务将成为未来证券公司在市场竞争的有利武器。同时，也为那些真正有投资顾问服务能力的从业人员一个广阔的发展空间。

2. 监管政策所需
2010年，监管机构针对证券公司服务管理方面，出台了一系列的管理条例或意见稿:
1) 2010年4月1日，证监会发布《关于加强经纪业务管理的规定》的11号文，该文对适当性服务体系建设提出一些规定，强调客户分类管理和客户风险承受能力评估，提出适当性产品给适当性客户的管理思想。同时该制度对客户服务活动，如客户回访制度、客户投诉制度也提出了明确要求，这些管理要求，对投资顾问业务管理，同样适合，因此在后面的投资顾问业务暂行规定中，也有这些相关的管理条例。
2) 2010年9月30日，中证会发布的《关于进一步加强证券公司客户服务和证券交易佣金管理工作的通知》(157号)，该制度的核心是在对客户进行分类的基础上，按照“同类客户同等收费”、“同等服务同等收费”的原则，制定证券交易佣金标准。按照这个原则，券商在前期的客户分类基础上，都在推行服务的产品化，实现不同佣金定价、佣金标准服务、差别化佣金收取和分配管理。
3) 2010年10月12日，证监会发布《证券投资顾问业务暂行规定》（27号文）和《发布证券研究报告暂行规定》（28号文），这两个条文同时发布，确立了证券投资咨询的两种基本业务形式，明确了证券投资顾问和证券分析师的角色定位，强调了证券研究在证券服务体系中的基础作用，反映了证券投资咨询是向客户提供专业顾问服务的本质特征。
4) 投资顾问业务支持系统从功能设计到系统实现，要求贯彻落实关于证券投资顾问业务相关法律法规、监管章程、自律规则的有关规定，对投资顾问业务中执业资格管理、客户适当性管理、佣金管理、执业行为合规性管理等方面的合规风险，做到有效管控，充分保障投顾业务的合规运作。

按照这些监管条例,证券公司在开展投顾业务时,需要建立相应的IT系统,对关键业务进行电子化管理:
l 投资顾问队伍管理：按照《证券投资顾问业务暂行规定》，证券公司需要对投资顾问人员的执业资格进行管理，在系统中设置资格准入管理模块，申请人需经过多级审批、试用观察、转正考核后方能获得投顾职业资格的申报资格，并在取得执业资格后才能参与投顾产品的生产，有效落实监管对投顾人员的资格要求、投顾人员管理要求、投顾人员数量、人员培训等有相关的要求。
l 投资建议的内容和范围：根据《证券投资顾问业务暂行规定》的规定,投顾人员在向客户提供投资建议时应该具有合理依据,并向客户说明所依据研究报告的发布人及发布日期。因此需要IT系统对投资建议的制作过程进行管理，实现投资建议发布的流程化、自动化信息隔离、系统留痕等措施，落实投资建议合理性依据的监管要求。
l 服务协议和收费：暂行规定中第二十八条提出：“证券公司、证券投资咨询机构提供证券投资顾问服务，应当与客户签订证券投资顾问服务协议，并对协议实行编号管理。协议应当收费标准和支付方式”，这需要系统提供对签约客户的服务协议进行管理，包括新签、改签、退签。对于开展收费业务的服务，需要系统对收费模式、计费规则、费用统计等进行管理。
l 服务留痕：暂行规定中第二十八条提出：“应当对证券投资顾问业务推广、协议签订、服务提供、客户回访、投诉处理等环节实行留痕管理。向客户提供投资建议的时间、内容、方式和依据等信息，应当以书面或者电子文件形式予以记录留存。证券投资顾问业务档案的保存期限自协议终止之日起不得少于5年。”这就需要建立健全证券投资顾问业务管理制度和风险控制机制，而且要求系统能提供这些业务管理的流程、风险事件监控和控制流程，做到对投顾业务开展的事前、事中、事后控制，记录业务的运行情况。
l 客户适当性管理的监管要求：根据《证券投资顾问业务暂行规定》、《关于加强证券经纪业务管理的规定》，证券公司应在充分了解客户并评估客户风险承受能力的基础上，提供与客户风险承受能力相适应的服务或产品。为了实现适当性服务目标，需要为投资顾问提供事件驱动服务的工具，通过对客户重大事件的信息捕获，通过投资顾问对客户的了解以及专业能力，对这些事件驱动的服务，通过适当的形式或渠道向特定客户群提供服务。这需要IT系统提供一些标准化的事件驱动引擎，为投顾适当性服务提供支持，同时对投顾的后续操作进行管控，充分体现服务适当性管理的监管要求。

3. 投顾业务的流程化、标准化和量化管理
证券公司开展投顾业务的难点，在于能否对投资顾问进行统一的量化管理，需要建立投顾人员资格管理、投顾产品开发、考核激励和风险控制等环节的流程化、标准化和量化管理，促进投资顾问队伍的发展壮大、服务水平的提高、业务风险的有效降低和服务佣金的稳步增长。
4. 投顾业务的投入产出分析
1） 投入成本分析
券商开展投顾业务，主要成本包括人员工资、IT系统建设、推广费与运营费用等。

2） 收益预测
但开展投顾业务，也会给券商带来直接或间接的收益。

直接收益：
l 对公司：增值佣金贡献（投顾同客户签订协议中，约定的不同收费模式可以带来直接增值收入或者增值佣金收入部分），
l 对客户：客户资产的增长（通过投顾服务，实现的客户资产的增值）

间接收益：
l 公司品牌提升，吸引更多新增用户，也可以预防现有客户的流失。
l 通过服务，提高客户满意度，加强客户对投资顾问的信任度、对公司的忠诚度。
二、 行业投顾开展情况
如何建立自己的财富管理部门、发展自己的投资顾问团队，投资顾问模式的选择就成为证券公司管理层工作的重中之重。
那么，投资顾问有哪些现成的模式？证券公司是选择现有模式其中的一种，还是创新新的模式，是证券公司管理者需要了解及思考的。
选择什么样的业务模式，需要相应的投顾组织模式的配合。
1. 推广运作方式
目前来看，证券公司投资顾问发展模式大同小异，根据其侧重点不同，大概可以分为以下四种模式：
1.1后台支持的产品化管理模式
侧重于后台支持的产品化管理模式，该模式在公司总部实现服务产品化，服务产品标准化程度较高，证券营业部的投资顾问服务团队基于公司总部的平台和资源，针对客户的具体需求提供具体的服务产品。
这种模式是以行业内发展较早的以偏重于财富产品签约的国信、国金模式。国信在2006年开始推出“金通道、金智慧、金锦囊”的“金色阳光”产品，作为国信模式复制最为完整的国金证券则于次年推出“金航道、金航标、金领航”的“国金太阳”产品。这一模式的特点是根据以客户资产量为主、交易量为辅，对客户进行分类，不同的客户签约不同的产品、提供不同的服务、费率也不相同。这种模式的优点是客户分类简单易分、费率比较统一、服务项目易标准化批量制作和提供。缺点是客户分类过于简单，征对性不强，在费率上不够灵活。投资顾问的主要工作是对签约产品客户进行专业化服务，提供专业性较强的投资咨询建议以及对客户进行“电话疗伤”、“心理按摩”等抚慰性的服务。

1.2投资顾问团队咨询服务模式
侧重投资顾问团队咨询的服务管理模式，该模式注重发挥证券营业部自主服务能力，公司总部侧重业务管理、合规控制、平台建设和资源整合，证券营业部在公司总部的指导和监督下，适应不同区域投资者的差异化需求，具体负责服务产品的开发和提供。
这种模式比较适合营业部能力比较强，或者营业部差异比较大的券商。比如国信证券的泰然九路等营业部，营业部建立自己的投资咨询团队，制作营业部特色资讯。

1.3盘活营业部现有客户资源
第三种是偏重于盘活营业部现有客户的资源，重在提升客户交易周转频次，提高现有客户交易量与佣金率。目前采用这种模式的证券公司主要有银河证券、海通证券等，采用这种模式的主要是一些规模较大、现在客户资源丰富的证券公司。
1.4前后台联动的产品开发模式
该机制在产品开发上，公司总部和营业部投资顾问按照在团队中的角色定位，界定职责权限，共同参与产品开发，实现总部和营业部投顾之间跨部门、跨区域的产品协同开发，以减少重复劳动，降低开发成本，达到资源共享和优势互补目的。这种模式的代表券商有齐鲁证券。
1.5运作模式比较
目前来看，第一种模式时间最长、也相对成熟，许多刚成立财富部门的中小型券商基本上都向这个模式靠，因为这种模式相对简单实用，而且由于成型时间较长，现成的可以借鉴的东西非常多，时间成本和投资风险都比较低，所以深受部份传统及保守的券商喜爱。
而第二种模式在“功利”性很强的证券行业正在发展状大，特别是在许多经纪业务为主、业绩压力较大的证券公司，这种模式可谓深得人心，据说部分前期采用第一种模式的证券公司，都有意朝这一方向发展。
而第三种模式主要在一些规模大、沉淀客户较多的证券公司实行，这些营业部由于前期坐高模式时累积了较大的客户群，但这些客户或者由于营业部服务不到位，或者由于套牢者众、或者由于前期佣金战原因费率较低，造成虽然客户资产虽大但营业部利润偏低，迫切需要让提升客户的交易频次或者佣金费率。
第四种模式是以研究所主导的投顾业务运营模式券商选用的，利用研究人员的专业能力，同时带动营业部投顾的参与、培训、选拨、考评等，这种模式目前也有很多券商选用，该模式的最大优点是，能利用现有人力来开展投顾业务。
在以上四种常见的模式中，应该说每一种都是证券公司根据自身情况制定的，均有比较强的征对性，无所谓孰优孰劣。

2. 投顾团队建设模式
证券公司根据自己的资源情况，选择了某种业务运作模式，需要配置相应的投资顾问组织架构体系，尤其是投资顾问专业团队情况，目前行业中主流有三种团队建设模式：
2.1理财中心模式
总部成立专门的理财中心或者投资顾问部，负责服务产品的生产、包装、运营以及对财富客户的服务或者指导营业部对财富客户进行服务，营业部的投资顾问可以参与一些产品的生产，但营业部更多的是负责服务产品的推广，这种模式适用于营业部投资顾问能力比较薄弱，或者公司想推出品牌的服务产品。
这种模式的组织结构如下图：

2.2营业部模式
每个营业部有独立的投资顾问团队，并有自己的服务产品或服务手段，投资顾问团队可能是从营销服务团队中选拔出来的，把营业部一些高端客户或签约客户给投资顾问做深度的投资服务。
总部有几个人作为各营业部投资顾问制度的制定者、管理者。
这种模式的组织结构如下图：

2.3 研究所模式
利用研究所的研发资源，打造服务产品；也有利用研究所的人力资源，作为投资顾问的人选，为高端客户或签约客户提供专业的投资指导。
这种模式的另外一个形态是，总部有几个投资顾问，每个投资顾问负责几个营业部，产品依属于总部的投资顾问，组织结构如下图：

2.4 团队建设的难点
业内人士表示，投资顾问模式对券商而言既是机会也是考验，要在短期内培养一批成熟的投资顾问却成为券商目前不得不面对的难题。
困扰券商开展投资顾问业务的首要问题在于投资顾问的构成。投顾人员来源主要有:
l 研究所中具有中短线操作喜好、注重技术分析的分析师；
l 营业部原有咨询岗的工作人员；
l 客户经理中具备潜力，希望自我提升的工作人员。
l 外部招聘，不断吸纳新的投资顾问。
不过，按照证券业协会的数据，目前拥有证券投资咨询业务资格的人员并不多，最多的是广发的693名，但也有不少合资券商和纯经纪牌照的券商，没有一人有咨询资格。即便经纪业务份额大的券商，平均每家营业部也不过有2-3名。这2-3名要服务覆盖上万名客户，即便按照“二八定律”服务20%的高端客户，每人也要对应近千名客户。
所以，如果要实质性推进投顾业务，券商的突道口就是人才缺失问题。
因此投顾团队建设，还是要用过内部选拨、培训和外部招聘等多种方式来充实投顾队伍。
在人才选拨上，除需要取得投资顾问资格外，更重要的是投资顾问能力的评测，通过一些竞赛活动或日常的功能能力表现，选拨出有良好投资意思、投资能力的人才。
比如：
1) 通过模拟炒股或者荐股比赛，选拨出收益率好、荐股比较准的人才；
2) 模拟组合与大盘基准比较,每月统计比较结果和排名情况；
3) 账户诊断,提交给评分人进行打分,进行分数排名(为了相对公平起见,采用匿名方式)；
4) 报告(行业,公司等方面),提交给评分人打分,排名(为了相对公平起见,采用匿名方式)
5) 。。。。。。

3. 投顾与相关岗位的分工
投资顾问在展业过程，可能与营销经理（经纪人）、分析师有关系，这三类人员服务的分工不同：
3.1投资顾问与分析师角色定位
证券投资顾问服务和证券研究报告提供帮助投资者做出投资决策的证券价值分析意见或者证券投资建议，均是证券公司服务客户的重要手段。
两者具有显著的区别，主要体现在：

证券投资顾问

证券分析师

1、立场不同

证券投资顾问基于特定客户的立场，遵循忠实客户利益原则，向客户提供适当的证券投资建议。

证券分析师基于独立、客观的立场，对证券及证券相关产品的价值进行研究分析，撰写发布研究报告。

2、服务方式和内容不同

证券投资顾问在了解客户的基础上，依据合同约定，向特定客户提供适当的、有针对性的操作性投资建议，关注品种选择、组合管理建议以及买卖时机等。

证券研究报告操作上向不特定的客户发布，提供证券估值等研究成果，关注证券定价，不关注买卖时机选择等具体的操作性投资建议。

3、服务对象有所不同

证券投资顾问一般服务于普通投资者，强调针对客户类型、风险偏好等提供适当的服务。

证券研究报告一般服务于基金、QFII等能够理解研究报告和有效处理有关信息的专业投资者，强调公平对待证券研究报告接收人。

4、市场影响有所不同

证券投资顾问服务与特定客户的证券投资及其利益密切相关，但通常不会显著影响证券定价。

证券研究报告向多个机构客户同时发布，对证券价格可能产生较大影响。

3.2证券投资顾问与营销经理角色定位
证券投资顾问与营销经理（证券经纪人）的区别：

证券投资顾问

证券经纪人

1、身份关系

投资顾问是证券公司、证券投资咨询机构的正式员工中，取得证券投资咨询执业资格、提供投资顾问服务的人员。

证券经纪人是指接受证券公司的委托，代理其从事客户招揽和客户服务等活动的证券公司以外的自然人，不属于证券公司员工。营销经理是公司员工。

2、注册要求

投资顾问必须通过投资分析的专项考试，具有本科以上学历，并至少有两年证券从业经验。

证券经纪人通过证券从业资格考试，可进行注册登记。

3、服务内容

投资顾问要了解客户需求，评估客户风险承受能力，提供有针对性的顾问建议服务。

证券经纪人的客户服务限于向客户传递由证券公司统一提供的研究报告及证券投资有关的信息。

证券经纪人拓展服务范围，从事投资顾问业务，应当转变身份，成为证券公司或者证券投资咨询机构的员工，通过所在机构注册取得证券投资咨询执业资格。

三、 系统设计要点
1. 总体架构
投资顾问需要了解客户需求，评估客户风险承受能力，为客户提供有针对性的顾问建议服务。产品推介、沟通交流是投资顾问最为重要的内容，因此投顾业务支持系统应该包括三个系统的建设：
1. 给业务管理人员使用的投资顾问业务管理系统：实现券商对投资顾问团队管理、投顾业务运作管理、投顾业务开展的风险管理，包括投顾资质管理、产品生产管理、签约与收费管理、考核管理、风险控制等模块。业务管理系统提供投顾等服务人员的执业支持、管理和营销服务；同时业务管理系统要满足监管要求，实现面向投顾工作的合规检查、留痕报备等要求。业务管理系统类似于经纪人管理系统，从业务支持、监管和业务合规性考虑得更多。
2. 给投资顾问使用的投顾工作平台：投顾跟经纪人最大不同是，投顾以咨询和服务为主要职责，因此日常工作中，需要有效的工具支持，这些工具包括：
1）投顾个性化产品的生产（枪）
2）具有可操作性投资建议的加工（子弹）
3）投资依据报告的支持（火药）
4）客户沟通的工具（通道）
3. 给客户使用的金融终端服务：面向客户细分的投资者终端和社区，是客户接收产品及服务的终端或工具。

这三个平台，作为面向三类使用者的应用，还可以与其他业务整合在一起，如投资顾问工作平台，还可以与即时通讯系统、资讯系统、培训系统等整合；业务管理平台可以把CRM系统中的客户分级分类、产品运营等功能整合；客户金融终端与即时通讯系统、行情交易系统等整合。

2. 业务管理端
该平台重点关注公司各级投顾业务管理员对投顾业务的管理与监控。
九大管理要素：《证券投资顾问业务暂行规定》，明确了投资顾问工作职责，为证券公司开展投资顾问业务提供了制度保障。从制度的条款，可以看出，该制度其实按照投资顾问的角色定位，包括了前面的客户服务适当性管理、佣金管理、服务工作管理等制度的要求，明确了证券公司对投资顾问业务管理和风险控制的九大要素：业务推广、服务协议、服务方式、报酬支付、客户回访、投诉处理、客户管理、服务留痕、合规检查记录等。
这些条款落实到系统中，重点包括以下四大功能模块：
1） 对资源的整合：包括资讯、产品的整合，客户账户信息与分析的整合。
2） 对人员的管理与评估，重点是对投顾双资格的管理，投顾的双资格是指：协会颁发的投资顾问执业资格和公司内部发放的投资顾问上岗资格。投资顾问必须经过投资顾问平台三个月的试用期，考核通过后方予以转正，取得协会投资顾问资格的投资顾问，由研究所或理财中心授予公司投资顾问岗资格，并根据投资顾问平台考核结果评定投资顾问职级，正式充实投资顾问业务。
3） 业务流程运营管理：包括客户签约投顾业务流程、产品订单处理流程、收费/扣费流程，以及投顾参与产品生产的流程、媒体活动流程等。流程运营管理要能灵活定义流程节点，实现流程的流转和流程管控。
4） 投顾的绩效管理：投顾的绩效可能包括服务效果、产品生产能力、服务行为等方面的考核：
l 服务效果：这个跟营销考核类似，各券商为了激励投顾业务的推广，会采取一些激励措施。常用的服务效果指标如：签约客户数量、退签数量、增值佣金、增值收入、服务价值率、资产增值率、客户周转率等。
l 产品生产能力：工作量考核指标如：阅读研究报告的数量、在会议中提交观点的数量、制作工作底稿的数量等；工作质量考核指标如：荐股收益率、模拟组合收益率、产品响应度、产品评价等。
l 服务行为：参加会议的情况、服务勤奋度、响应速度、客户投诉、合规性考核等。
5） 风险管理：投顾业务的风险管理可能包括以下几个方式：
l 客户交易风险：包括代客理财的监管、客户亏损度监控。
l 服务行为监控：事前控制包括产品生产时的知识版权审核、客户服务过程中关键字过滤、投资建议中信息隔离墙控制等；时候控制包括投顾服务日志、信息发送记录、在线交流日志、媒体活动材料等抽查。
l 适当性风险：投顾推荐产品的错配提醒、投资建议推出后客户亏损较大提醒、客户产品定制错配提醒等，这里的错配是指产品的风险属性或产品特征与客户的风险属性或客户特征不匹配。

D. 目前市面上的量化交易平台做到了什么程度

交易开拓者程序化交易平台

根据账户状况和交易信号来推动交易订单，使用类似于Pascal TBL语言开发策略模型的语法。 TB为定量模型开发中的战略发展提供更为全面的账户和交易功能，市场数据功能和统计功能。 它提供了最近的国内TICK数据和多周期历史市场数据。 它还为战略绩效评估提供了基础。提供丰富的战略回溯报告项目。 就定量交易而言，单一的结核病终端支持同时接受报价和交易的20-30个单一物种图表，但由于客户技术架构，缺乏对高频率和更复杂政策的支持。 现阶段结核病在市场低端定量交易平台上有很多期货公司的合作份额较高。

安易金融终端是国内期货和券商独立开发的股票自动化交易工具。 交易模型是使用通用脚本语言和技术指标进行图表驱动的自动交易。 在这个阶段，Ahn免费使用程序化交易工具，为国内期货和股票提供历史价格。 相对简单的股票，对冲期货和图表交易都可以进行。

E. 零售终端业绩的驱动

1、信誉（商家的信誉、产品的信誉）
2、服务
3、广告效果
4、价格

F. 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；

(6)业绩驱动量化交易扩展阅读

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。

G. 在投行内部做量化交易与独立出去做量化交易有何不同

这里我们只说量化交易，不讨论量化研究和量化定价这一块的业务。
量化交易是分两个阶段的。第一个阶段是2008年以前，或者说Dodd-Frank法案以前，投行内部林立着各样的很多对冲基金或者类对冲基金的实体，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投资银行的自营交易业务也很像对冲基金。在这一阶段，这些类对冲基金的实体和外面的对冲基金是没有啥区别的，业务很类似——赌方向、做部分对冲（Partial Hedging）、跨市场套利，也非常敢于承担风险。
当时在投行内做对冲基金类型的量化交易有着非常大的优势，因为两点——第一是银行有着非常良好的融资渠道，融资成本显著地低于当时的对冲基金，如果你尝试去组建过一个基金，你就知道资金成本对于一个对冲基金的影响多么大——巴菲特这么多年的成功是离不开长期1.6倍的财务杠杆和其低于中央银行存款准备金率的资金渠道的（详细内容参见AQR的论文——Buffet's Alpha）。 炒股需要经常总结，积累，时间长了就什么都会了。为了提升自身炒股经验，新手前期可以私募风云网那个直播平台去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。
第二是银行有着一个灰色的信息流——客户的交易记录。这个交易信息，就是今天，也是非常有用的内部消息。几周前Bill Gross从PIMCO离开时，所有投行的Sales都疯了，不停地研究之前PIMCO在自己银行的仓位，然后分析那些债券最有可能最先被清盘，从而给其它客户交易建议。而当年文艺复兴多次更迭合作的投行，就是因为其大奖章基金的交易记录得不到妥善的保密，很多合作银行的自营交易桌跟着交易。
这两个优势造成了当时的自营交易极其暴利，而且管理层为了做大业绩，全力支持明星交易员放大杠杆——而实际上，金融危机期间很多的CEO都是靠着自营交易的暴利业绩从交易大厅升职到管理层的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
这也造成了，为什么很多高盛离职的自营交易员在金融危机后，当银行不能做自营交易后出来自立门户开设对冲基金，却完全无法复制当年的业绩——因为他们是因为整个组织的强大而获得超额收益，当失去了资金优势和信息优势后，一切都成为了浮云。
2008年，准确说是2009年后，一切都变了。
首先是政府明令规定自营交易不让干了，于是各种投行旗下的基金，放入资管部的放入资管部（比如Goldman Sachs Global Alpha进入GSAM），独立营业的独立营业（比如PDT从摩根斯坦利分离），要不直接就关门大吉了（比如UBS、德银）。
还有一些硕果仅存的，一般是在股票交易部门，打着对冲为名，通过会计手法，维持着极小的自营规模，这种类似的团队很多投行都有。但是不成气候了，也不会造成任何系统性的风险——当然，各种马路传奇故事也销声匿迹了。
银行内部还有没有量化交易了，其实还有——那就是随着计算机技术进步的自动化做市交易。做市在国内这个概念刚刚出现——因为期权做市商制度的引入。但是在美国这个是从华尔街开始就有的交易体系了。简单来说，就是假设你经营一家买可乐的小店，你有两个主要的交易——一是从总经销商那里拿货，用的价格是Bid，二是分销给街边下象棋和夕阳下奔跑的孩子们，这是Ask。Bid是你的进价，Ask是你的出货价格，Bid一般小于Ask（除非你是搞慈善的）。你持续的维持报出这两个价格，同时根据你的存货来调整报价或者对应报价的数量——比如你的存货太多，大爷不出来下象棋了，你就降低Bid，这样很难进到货了，而保持Ask，等待有人来消耗你的库存。
这个过程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由于没有实际的总经销商供货，你的报价（Bid-Ask）是基于你对于对应资产的Fair Price的估计来决定的，通常是你算出来的均衡价格加减一个值构造成Bid-Ask组合。在很长的时间内，这个报价都是靠人来完成，这个过程是枯燥的，而且很容易出错——而对于期权类产品（非线性价格）也很难快速报价。我之前和期权交易员合作过很长时间，他们的工作不一定智力上很难，但是对于人得耐力绝对是一种挑战——因为在开市后他们要注意力高度集中的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，报价，报价，在这交易大厅报价... ...
于是，从简单的资产起，从交易所级别开始支持API交易了。什么是简单的资产，就是Vanilla类别的，比如个股、指数、外汇、国债等等。因此投行由于本来就是大量资产的做市商，开始把原来这套过程通过计算机来完成。后面大家发现计算机是完美胜任这项工作的，因为计算机能够高速计算库存来调整报价，还能报出很多复杂的单类型。因此从2000年开始个股、指数开始逐步被自动化做市来包揽，2005年后个股期权自动化做市大热，而2008年后外汇自动化做市也相当成熟了，2010年开始国债自动化做市也在美国兴起——这也是我目前在工作的内容。
那么对冲基金呢，除了传统的量化Alpha，他们难道不能也做这个业务吗？实际上，很多对冲基金的自动化做市业务比投行还要好——比如Citadel，比如KCG。但是区别何在？区别在于两点，第一是很多对冲基金不是专属做市商（Designated market maker）。DMM的特权是其有专属席位——在美国这样高度商业化的国家，DMM也是非常稀有的。原因在于，DMM是有责任的，那就是在各种大型金融危机中，当流动性极差的时候，DMM还是要持续的报价，一quote两quote，一quote两quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流动很差的时候这是非常危险的，因为大家丢给你的都是不好的资产，比如大跌的时候，都在卖，你的Bid反复被Hit，然后又没人来hit你的Ask，浮动亏损可以非常大。那么DMM的特权呢，DMM可以获得非常高比例的rebate，也就是说，佣金返点非常高。这是对于其承担的义务的回报。

第二就是绝大多是对冲基金不是Broker，也是你一般想买股票不会去找他们报价。在外汇和债券这类市场中，有两级市场，一个是B2C市场，也就是零售市场，里面基本都是Broker-Client，而第二级就是B2B市场，都是Broker-Broker。一般来说，B2B市场的Bid Ask Spread要低一些。一个形象的例子就是，我小时候去批发书的商店买书，一个商店有本习题集没有，于是老板去隔壁家拿了一本，卖给我，最后肯定这个老板要把一部分价格还给隔壁家，我付的价格和老板付给隔壁家的价格就是B2C到B2B市场的差价。
这里投行又耍流氓了，他们有着B2C市场的接入优势，因此只要客户量够大，基本都能把自动化做市实现盈利——因为根据大数法则，一定时间内，买卖双方的交易量应该是均衡的。
那么对冲基金靠什么——靠更好的策略。对冲基金如果要做高频做市的，基本在B2B市场参与，他们不是DMM，但是也自己去报价，然后靠着对于价格走向的准确判断，来调整报价，实现拿到多数对自己有利的单，或者持有更久符合预测方向的单，来达到盈利。这种不是DMM却自发去做做市商的行为，叫做Open Market Making。
Citadel是期权自动化做市的王者，顶峰时期一年的利润可以到1 Billion（2009），而整个市场那年的利润也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，没有客户流，也能靠做市赚钱的。
此外，做市业务之外，对冲基金还多了很多机会。因为很多业务银行做起来不划算——比如商品。考虑一个金融类公司，不能光讨论交易策略，宏观上你一定要思考资金成本等问题，这才是投资之道在投资之外。商品这些之前银行干了很多坏事的业务（详细参加高盛的铜交易和JP的风电交易）都被监管方克以了极高的资本罚金。这是Basel III里面的规定，也就是你拿着1元的股票和1元的监管资产过夜受到的处罚是完全不同的，具体算法参见Basel对于RWA（Risk Weighted Asset）计算的细则。这一系列监管，造成了对冲基金有了大量的新业务——因为投行退出。而大量银行的人才也流向了对冲基金。
现在门径这么清晰，那么投行和对冲基金做量化交易的工作差别就很明显了——投行主要以自动化做市为中心的高频信号、客户流分析、报价博弈论等研究为主。而对冲基金主要是传统的量化Alpha、量化资产配置为主——当然还有公开市场自动化做市了。
希望可以帮助到你，祝投资愉快！

H. 本人量化交易操盘手，如何寻找有实力资方

有实盘操作记录就容易多了，当然资金账户太少也不行。