为什么只有1%的人能坚持做量化投资?
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进入量化之路并不容易
进去之后仍需要加倍的付出才能坚持
但如果你顶住了风险和压力,掌握了相关技能
远超预期的薪金和福利也能让你的人生开挂
为什么只有1%的人能坚持做量化投资?
首先,量化投资对学历、学习能力以及个人的综合素质要求都很高,这一层已经过滤掉了90%的求职者。优秀量化公司招人眼光比较狠,如果你能有幸通过面试,后续对这个行业感兴趣又愿意努力,将来发展都会不错。
其次,那些被优秀量化公司过滤掉的混得不太好的人,本来就不适合做Quant,只能去一些相对末流的公司,又做不出来什么研究,最后的结局就是被量化投资劝退,所以只有1%的人能坚持做量化投资。
但是别看表面上有很多人被量化投资行业劝退,其实那些闷声发大财的,年薪几百万上千万的精英,哪里有时间和精力到处炫耀自己的独门绝技?大隐隐于市,要相信真正的量化大佬都在默默赚钱。
任何行业都有优胜劣汰,会经历一个曲折发展的过程,否则行业是无法前进的。而在目前量化企业快速扩招的阶段,量化投资行业的淘汰率其实并不是很高。
做量化投资的首要条件是要有强烈的兴趣爱好和良好的心态,其次是学历和专业技能知识,最后也需要一些运气和天赋。很多人选择进入量化投资行业的时候,都是别人说好你就觉得好,但其实对行业的了解并不充分,那么量化投资是否适合你呢?
今天我们就从Quant所需技能与选人标准入手
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量化,并不是谁的专利,人人都可以学习。种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在。所以,现在开始学习也不晚,让我们一起看看那些入职量化前,你还需要了解的问题。
01
量化投资的发展
量化投资并没有一个精确的定义,凡是借助于数学模型和计算机实现的投资方法都可以称为量化投资。从21世纪以来,国外量化投资发展迅猛。美国的前五大对冲基金全部都是量化投资,美国量化策略在股市中的占比超过70%。
1969年
爱德华索普利用他发明的“科学股票市场系统”成立了第一个量化投资基金,索普也被称为量化投资的鼻祖。
1988年
詹姆斯西蒙斯(James Simons)成立了大奖章基金,从事高频交易和多策略交易,基金成立20多年来收益率达到了年化70%左右,除去报酬后达到40%以上,西蒙斯也因此被称为量化对冲之王。
2018年
美国市场的量化对冲基金资产管理规模突破1万亿美元,相比对冲基金行业管理3.5万亿美元的总规模,约占总量三分之一。
相比于国外市场,国内量化起步较晚,这主要是因为早年国内金融市场还不太成熟,金融产品不够完善。
2004年
华夏上证50ETF上市交易,成为国内第一只ETF指数基金,也就是国内第一只涉足量化领域的公募基金,标志着国内量化的开端。
2004年至2010年
量化投资还是非常小众的领域,后来随着沪深300指数期货的出现,量化投资的基金开始出现井喷现象。
2010年至今
有了股指期货之后是量化投资的红利期,各类量化投资策略都赚取了足够多的利润。利润是最好的广告,很多人都开始关注量化投资,量化投资基金的规模因此开始快速增长。
随着国内金融市场和产品的逐步完善,量化基金也越来越多,但是总的来说占市场总量还是比较小的,所以国内的量化投资还有很大的发展空间。
02
量化投资的特点
严格来说,量化投资与主观投资并不是非黑即白的关系,它们的区别并没有那么泾渭分明。每一个投资者,或多或少都用到了主观或者量化的方法。
投资者在收集信息、拟定决策的时候,有两种不同的倾向,一种是感知的、直觉的,另一种是逻辑的、量化的。这样就分为了四个维度,具体如下。
◽ 直觉接收,直觉决策。比如,阅读新闻,感知投资者情绪进行决策。
◽ 直觉接收,量化决策。比如,抓取网络文本,建立模型进行投资决策。
◽ 量化接收,直觉决策。比如,研究财报数据,根据直觉经验进行投资决策。
◽ 量化接收,量化决策。比如,通过统计分析,建立多因子模型,进行投资决策。
量化投资策略的最大特点是其具有一套基于数据的完整交易规则。在投资决策的任何一个环节中,必须要有一套完全客观的量化标准,比如,A股票的横指标达到多少的阈值时,我们才决定开仓,每次开仓要买多少手。
这种规定必须是唯一客观的,不允许有不同的解释。当然,这些规定可以通过研究和主观判断来进行修改,但是一旦确定,就需要严格遵守。
03
量化投资的入行要求
相对来说,量化相关的工作,比如量化分析师,是有点吃学历的,专业能力也有一些考究。
学历背景
如果想在金融公司工作的,当然也包括量化投资这一快,确实还挺吃学历背景的,基本上要求国内外知名院校硕士及以上学历。不过,学历固然是一道门槛,但也不是绝对的。如果你有足够强悍的核心竞争力,那就另当别论了。
专业
量化是个复合学科,需要具备数理统计、计算机、金融知识。所以,一般会要求数学、统计、物理、计算机等专业,具有金融经济复合背景者优先。
实习或项目经验
熟悉量化分析框架和交易策略模型,有知名券商、私募机构量化策略分析。金融机构都喜欢招有经验的,所以如果是在校大学生的话,一定要抓住在校的机会,进行相关的实习或者项目实践。
理论知识
这一行很看重数学统计能力,需要掌握数理分析逻辑,要具有优秀的统计分析、数学建模能力,如果你发表高水平论文会是一个加分项。
专业技能
具有良好的数据挖掘和处理能力,熟练使用C++、Java、Python、R、Matlab等工具。这里不需要全部掌握,只需要熟练掌握其中一个,可以完成相应的工作就可以了。
大家如果对量化投资感兴趣,又想继续朝着这个方向发展,千万不要半途而废放弃了自己的初衷。一定要提前做好功课,比如要知道量化投资指的是什么,有哪些经典的量化策略,量化投资常用的编程语言以及它的基础用法等等。当面试官问你“有没有了解过量化投资”的时候,你是有话说的,而不是一问三不知,两个人大眼瞪小眼,满脸的尴尬。
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