次新量化交易-量化交易有怎样的职业发展路径?薪资与前景如何?

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做量化交易真的不需要懂金融吗,为何几乎所有的python量化书籍都毫不讲金融知识,反而对编程大讲特讲?

肯定要懂,懂到什么程度要看你做什么方向。

笼统地区分特征,可以分成财务基本面因子,以及量价统计特征。

做前一块,那得要了解比较多的会计审计背景,同样的指标名称,在不同行业,不同时期,反映的是大不相同的东西。比如今年一季度保险业,平安业绩大跌,其实一两年前的财报就有端倪了,但不懂审计就很难找到这种因子。

做后一块,很多时候会做数据挖掘。如果条件允许的话,暴力挖掘出来的东西还会人工过一遍,尽可能选一些带有金融经济含义的,比如用遗传规划。当然很多时候没有显式表达式,那就么得办法了。

踏进量化这个圈子后,如果不是做开发岗,其实对编程的要求并不高,很多大佬甚至不懂什么是 OOP 的。。。你再和他讲什么数据结构啊,不存在的,这些并不是他做出好模型的绊脚石。(貌似也没有量化书籍把编程讲到这个程度的?)

为什么量化书籍讲编程而不是逻辑,你总不能指望花个几十一百多块钱,就拿到别人的有效因子吧,哪有这种好事情。

量化交易有怎样的职业发展路径?薪资与前景如何?

微信公众号:行走的汉堡

前景嘛,如果到35岁无法自立门户或者独立掌管大资金,铁定被裁且找不到下家,毫无价值。

薪资嘛,应届生起薪10k,资深的月薪20k,顶尖的月薪30k,奖金提成看老板心情。

这不是一条好走的路,如果不想将来自己创业的话,最好别去私募打工,和国外不一样的。

相比之下,做互联网调参侠、sql boy就好多了,虽然也有35岁危机,但起码前期工资高。

而且5G普及之后,马上互联网、物联网都会迎来新的一波增量红利,35岁危机说不定可以延迟。

量化交易或程序化交易的发展和普遍运用,会使得市场趋向于有效市场假说吗?

谢@Joe De邀



很显然是不能的。



国外的量化交易相对离这个假设近一点,但由于不是所有的量化模型都有效,加上投机资本的大量存在,实际上市场大部分时间是无效的,或者是反身性的。



国内市场,这个市场是被控制的,加上大部分股票无价值,所以谈不上什么有效市场。

作为量化交易从业者,你在 2015 年都注意到了哪些行业变化的趋势?

  • 政府管控更加严格
  • 制度更加规范化
  • 私募基金日趋成熟
  • 量化私募基金日渐成熟,渐渐有几家私募日益成为行业领头,手工、粗旷的交易模式正在向科学的交易模式转变
  • 股票量化正在发展,虽然接口还未开放
  • 全球化私募初见端倪,各交易所、证券公司在整合全球金融资源
  • 政府制度的落后与日益增长的基金公司发展的矛盾日益突出
  • 人才奇缺,海外人士回流增多