目录
- 量化交易员真正做什么？
- 技术能力
- 软技能
- 底线
丰厚的薪水，丰厚的奖金和工作上的创造力使得定量交易成为一种有吸引力的职业选择。 量化交易者（简称交易者）使用数学模型来识别交易机会并买卖证券。 来自学术界，软件开发和工程领域的候选人的涌入使该领域颇具竞争力。 ，我们将研究量化指标的功能以及所需的技能和教育。
重要要点
- 量化交易者使用基于定量分析（数学计算和数字运算）的策略来发现可能涉及成千上万证券的交易可能性。有抱负的量化交易者需要特别熟练，并且对所有数学事物都感兴趣（如果您不生活） ，呼吸和睡眠次数，那么这不是您想要的领域。数学专业的学士学位，金融工程或定量金融模型的硕士学位或MBA都有助于获得工作分； 一些分析师还将获得博士学位。 缺乏高级学位，应聘者至少应具有在职培训和数据分析师的经验； 数据挖掘，研究，分析和自动交易系统方面的经验是必不可少的。交易者还需要软技能，例如在压力下，壮成长的能力，即使长时间工作仍能保持专注，承受激烈，进取的环境以及遭受挫折和失败的能力。追求成功。
量化交易员真正做什么？
“ quant”一词源自定量，从本质上讲它意味着使用数字。 计算机辅助算法交易和高频交易的发展意味着有大量数据需要分析。 Quants挖掘并研究可用的价格和报价数据，确定有利可图的交易机会，制定相关交易策略，并使用自行开发的计算机程序以迅捷的速度利用机会。 本质上，量化交易者需要均衡的组合，其中包括深入的数学知识，实际交易经验和计算机技能。
量化交易者可以为投资公司，对冲基金和银行工作，或者可以成为专有交易者，使用自己的资金进行投资。
技术能力
有抱负的定量研究人员至少应具有金融，数学和计算机程序设计的背景。 此外，量化专家应具有以下技能和背景：
- 数字，数字和数字：量化交易者必须在数学和定量分析方面格外出色。 例如，如果像条件概率，偏度，峰度和VaR这样的术语听起来不熟悉，那么您可能还没有做好成为量化对象的准备。 要研究数据，测试结果并实施已确定的贸易策略，必须具备深入的数学知识。 确定的交易策略，已实现的算法和交易执行方法应尽可能简单。 在当今闪电般快速的交易世界中，复杂的数字处理交易算法占据了大部分市场份额。 量化交易者的基本概念即使是很小的错误，也可能导致巨大的交易损失。 教育和培训：对于刚毕业的大学毕业生来说，通常很难获得量化交易员的工作。 更典型的职业道路是从数据研究分析师开始，几年后成为一名量化分析师。 像金融工程硕士学位，定量金融建模文凭或定量MBA课程中的选修课这样的教育可能会给应聘者一个领先的机会。 这些课程涵盖了定量交易所需工具的理论概念和实用介绍。 交易概念： Quants应从头开始发现和设计自己的独特交易策略和模型，以及定制已建立的模型。 量化交易候选人应该对流行的交易策略以及每个人的利弊有详尽的了解。 编程技能：定量交易者必须熟悉数据挖掘，研究，分析和自动交易系统。 他们经常参与高频交易或算法交易。 必须对至少一种编程语言有很好的理解，并且候选人知道的程序越多越好。 C ++，Java，Python和Perl是一些常用的编程语言。 熟悉MATLAB和电子表格等工具，以及大数据和数据结构等概念，是加分项。 计算机使用率： Quants对包含价格和报价的实时数据实施自己的算法。 他们需要熟悉提供数据源和内容的任何关联系统，例如彭博终端。 他们还应该熟悉图表和分析软件应用程序以及电子表格，并能够使用经纪交易平台下订单。
$ 125, 000-$ 500, 000 +
根据最近的统计数据，量化交易者的薪资范围是高端的，而高级交易者则具有较高的经验（他们最有可能在对冲基金中工作）。
软技能
除了上述技术技能外，定量交易者还需要软技能。 在投资银行或对冲基金中受雇的人员可能偶尔需要提出其发达的概念，以供基金经理和上级人士批准。 数量通常不与客户互动，他们通常与专门的团队合作，因此，一般的沟通技巧就足够了。 此外，量化交易者应具备以下软技能：
- 交易员的气质：并非每个人都能像交易员一样思考和行动。 成功的交易员一直在寻找创新的交易思路，能够适应不断变化的市场条件，在压力下壮成长并接受长时间的工作。 雇主对这些特征的候选人进行彻底评估。 有些甚至进行心理测验。 冒险能力：当今的交易世界并不适合胆小者。 依靠保证金和依赖计算机的杠杆交易，损失可能会超过交易者的可用资本。 有抱负的量化人员必须了解风险管理和风险缓解技术。 成功的量化交易可能进行10笔交易，在前8笔交易中面临亏损，并且仅在最后两笔交易中获利。 容忍失败：量化投资者一直在寻找创新的交易思路。 即使一个主意似乎万无一失，但动态的市场条件也可能使其破产。 许多有抱负的量化交易者之所以失败，是因为尽管市场条件恶劣，他们仍然陷于一个想法，并一直试图使其成功。 他们可能发现很难接受失败，因此不愿放弃他们的想法。 另一方面，成功的量化人员会采用动态分离方法，并在发现现有模型和概念中的挑战后立即转向其他模型和概念。 创新的思维方式：交易世界是高度动态的，没有任何概念可以长期赚钱。 由于算法与算法相抵触，并且每个算法都试图超越其他算法，因此只有具有更好和独特策略的算法才能生存。 量化投资者需要继续寻找新的创新交易思路，以抓住可能迅速消失的获利机会。 这是一个永无止境的循环。
底线
定量交易需要金融，数学和计算机编程方面的高级技能。 高薪和飞涨的奖金吸引了许多候选人，因此获得第一份工作可能是一个挑战。 除此之外，持续的成功还需要不断的创新，承受风险的舒适性和较长的工作时间。
