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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
让你参与到真实的面试环节与流程
来判断自己是否真的适合量化投资领域
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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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