深度好文｜為什麼只有1％的人能堅持做量化投資？

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進入量化之路並不容易

進去之後仍需要加倍的付出才能堅持

但如果你頂住了風險和壓力，掌握了相關技能

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為什麼只有1%的人能堅持做量化投資？

首先，量化投資對學歷、學習能力以及個人的綜合素質要求都很高，這一層已經過濾掉了90%的求職者。優秀量化公司招人眼光比較狠，如果你能有幸透過面試，後續對這個行業感興趣又願意努力，將來發展都會不錯。

其次，那些被優秀量化公司過濾掉的混得不太好的人，本來就不適合做Quant，只能去一些相對末流的公司，又做不出來什麼研究，最後的結局就是被量化投資勸退，所以只有1%的人能堅持做量化投資。

但是別看表面上有很多人被量化投資行業勸退，其實那些悶聲發大財的，年薪幾百萬上千萬的精英，哪裡有時間和精力到處炫耀自己的獨門絕技？大隱隱於市，要相信真正的量化大佬都在默默賺錢。

任何行業都有優勝劣汰，會經歷一個曲折發展的過程，否則行業是無法前進的。而在目前量化企業快速擴招的階段，量化投資行業的淘汰率其實並不是很高。

做量化投資的首要條件是要有強烈的興趣愛好和良好的心態，其次是學歷和專業技能知識，最後也需要一些運氣和天賦。很多人選擇進入量化投資行業的時候，都是別人說好你就覺得好，但其實對行業的瞭解並不充分，那麼量化投資是否適合你呢？

今天我們就從Quant所需技能與選人標準入手

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量化，並不是誰的專利，人人都可以學習。種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。所以，現在開始學習也不晚，讓我們一起看看那些入職量化前，你還需要了解的問題。

量化投資的發展

量化投資並沒有一個精確的定義，凡是藉助於數學模型和計算機實現的投資方法都可以稱為量化投資。從21世紀以來，國外量化投資發展迅猛。美國的前五大對沖基金全部都是量化投資，美國量化策略在股市中的佔比超過70%。

1969年

愛德華索普利用他發明的“科學股票市場系統”成立了第一個量化投資基金，索普也被稱為量化投資的鼻祖。

1988年

詹姆斯西蒙斯（James Simons）成立了大獎章基金，從事高頻交易和多策略交易，基金成立20多年來收益率達到了年化70%左右，除去報酬後達到40%以上，西蒙斯也因此被稱為量化對沖之王。

2018年

美國市場的量化對沖基金資產管理規模突破1萬億美元，相比對沖基金行業管理3.5萬億美元的總規模，約佔總量三分之一。

相比於國外市場，國內量化起步較晚，這主要是因為早年國內金融市場還不太成熟，金融產品不夠完善。

2004年

華夏上證50ETF上市交易，成為國內第一隻ETF指數基金，也就是國內第一隻涉足量化領域的公募基金，標誌著國內量化的開端。

2004年至2010年

量化投資還是非常小眾的領域，後來隨著滬深300指數期貨的出現，量化投資的基金開始出現井噴現象。

2010年至今

有了股指期貨之後是量化投資的紅利期，各類量化投資策略都賺取了足夠多的利潤。利潤是最好的廣告，很多人都開始關注量化投資，量化投資基金的規模因此開始快速增長。

隨著國內金融市場和產品的逐步完善，量化基金也越來越多，但是總的來說佔市場總量還是比較小的，所以國內的量化投資還有很大的發展空間。

量化投資的特點

嚴格來說，量化投資與主觀投資並不是非黑即白的關係，它們的區別並沒有那麼涇渭分明。每一個投資者，或多或少都用到了主觀或者量化的方法。

投資者在收集資訊、擬定決策的時候，有兩種不同的傾向，一種是感知的、直覺的，另一種是邏輯的、量化的。這樣就分為了四個維度，具體如下。

直覺接收，直覺決策。比如，閱讀新聞，感知投資者情緒進行決策。

直覺接收，量化決策。比如，抓取網路文字，建立模型進行投資決策。

量化接收，直覺決策。比如，研究財報資料，根據直覺經驗進行投資決策。

量化接收，量化決策。比如，透過統計分析，建立多因子模型，進行投資決策。

量化投資策略的最大特點是其具有一套基於資料的完整交易規則。在投資決策的任何一個環節中，必須要有一套完全客觀的量化標準，比如，A股票的橫指標達到多少的閾值時，我們才決定開倉，每次開倉要買多少手。

這種規定必須是唯一客觀的，不允許有不同的解釋。當然，這些規定可以透過研究和主觀判斷來進行修改，但是一旦確定，就需要嚴格遵守。

量化投資的入行要求

相對來說，量化相關的工作，比如量化分析師，是有點吃學歷的，專業能力也有一些考究。

學歷背景

如果想在金融公司工作的，當然也包括量化投資這一快，確實還挺吃學歷背景的，基本上要求國內外知名院校碩士及以上學歷。不過，學歷固然是一道門檻，但也不是絕對的。如果你有足夠強悍的核心競爭力，那就另當別論了。

專業

量化是個複合學科，需要具備數理統計、計算機、金融知識。所以，一般會要求數學、統計、物理、計算機等專業，具有金融經濟複合背景者優先。

實習或專案經驗

熟悉量化分析框架和交易策略模型，有知名券商、私募機構量化策略分析。金融機構都喜歡招有經驗的，所以如果是在校大學生的話，一定要抓住在校的機會，進行相關的實習或者專案實踐。

理論知識

這一行很看重數學統計能力，需要掌握數理分析邏輯，要具有優秀的統計分析、數學建模能力，如果你發表高水平論文會是一個加分項。

專業技能

具有良好的資料探勘和處理能力，熟練使用C++、Java、Python、R、Matlab等工具。這裡不需要全部掌握，只需要熟練掌握其中一個，可以完成相應的工作就可以了。

大家如果對量化投資感興趣，又想繼續朝著這個方向發展，千萬不要半途而廢放棄了自己的初衷。一定要提前做好功課，比如要知道量化投資指的是什麼，有哪些經典的量化策略，量化投資常用的程式語言以及它的基礎用法等等。當面試官問你“有沒有了解過量化投資”的時候，你是有話說的，而不是一問三不知，兩個人大眼瞪小眼，滿臉的尷尬。