丰厚的薪水、丰厚的奖金和工作中的创造力使量化交易成为一个有吸引力的职业选择。量化交易员，简称量化交易员，使用数学模型来识别买卖证券的交易机会。来自学术界、软件开发和工程领域的候选人的涌入使得该领域竞争激烈。在本文中，我们将了解量化分析师的工作以及所需的技能和教育。
量化交易员到底在做什么？
“quant”一词源自quantitative，本质上是指处理数字。计算机辅助算法交易和高频交易的进步意味着需要分析的数据量巨大。Quants挖掘和研究可用的价格和报价数据，识别有利可图的交易机会，制定相关的交易策略，并使用自行开发的计算机程序以闪电般的速度把握机会。从本质上讲，量化交易员需要平衡地结合深入的数学知识、实际交易经验和计算机技能。量化交易员可以为投资公司和银行工作，也可以是自营交易员，用自己的钱进行投资。
技术能力
有抱负的宽客至少应具有金融、数学和计算机编程方面的背景。此外，宽客应具备以下技能和背景：
数字、数字和数字
量化交易者必须非常擅长数学和定量分析。例如，如果条件概率、偏度、峰度和VaR等术语听起来不熟悉，那么您可能还没有准备好成为量化分析师。深入的数学知识是研究数据、测试结果和实施确定的贸易策略的必要条件。确定的交易策略、实施的算法和交易执行方法应尽可能做到万无一失。在当今闪电般快速的交易世界中，复杂的数字运算交易算法占据了大部分市场份额。即使是量化交易者在基本概念上的一个小错误也可能导致巨大的交易损失。
教育和培训
刚毕业的大学毕业生通常很难找到量化交易员的工作。更典型的职业道路是从一名数据研究分析师开始，几年后成为一名量化分析师。金融工程硕士、定量金融建模文凭或常规MBA期间定量流选修课等教育可能会给候选人一个良好的开端。这些课程涵盖量化交易所需工具的理论概念和实用介绍。
交易概念
Quants需要从头开始发现和设计他们自己独特的交易策略和模型，并定制已建立的模型。量化交易候选人应详细了解流行的交易策略以及每种交易策略的优缺点。
编程技能
量化交易员必须熟悉数据挖掘、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。对至少一种编程语言有很好的理解是必须的，候选人知道的程序越多越好。C++、Java、Python和Perl是几种常用的编程语言。熟悉MATLAB和电子表格等工具，以及大数据和数据结构等概念者优先。
Computer Usage
Quants在包含价格和报价的实时数据上实施他们自己的算法。他们需要熟悉任何相关系统，例如提供数据源和内容的彭博终端。他们还应该熟悉图表和分析软件应用程序和电子表格，并能够使用经纪商交易平台下订单。
软技能
除了上述技术技能外，量化交易员还需要软技能。那些在投资银行或对冲基金工作的人可能偶尔需要将他们开发的概念提交给基金经理和上级批准。Quants通常不与客户互动，他们通常与专业团队合作，因此一般的沟通技巧可能就足够了。此外，量化交易员应具备以下软技能：
交易者的气质
不是每个人都能像交易者那样思考和行动。成功的交易者总是在寻找创新的交易理念，能够适应不断变化的市场条件，在压力下茁壮成长并接受长时间的工作。雇主会针对这些特质全面评估求职者。有些人甚至进行心理测试。
承担风险的能力
当今的交易世界并不适合胆小的人。由于依赖计算机的保证金和杠杆交易，损失可能达到高于交易者可用资本的数额。有抱负的宽客必须了解风险管理和风险缓解技术。一个成功的宽客可能进行10笔交易，前八笔交易亏损，最后两笔交易获利。
安于失败
宽客一直在寻找创新的交易理念。即使一个想法看起来万无一失，动态的市场条件也可能使其破产。许多有抱负的量化交易员之所以失败，是因为他们固执于一个想法，并在充满敌意的市场条件下继续努力让它发挥作用。他们可能会发现很难接受失败，因此不愿意放弃他们的观念。另一方面，成功的宽客遵循动态分离方法，一旦发现现有模型和概念存在挑战，就会迅速转向其他模型和概念。
创新思维
交易世界充满活力，没有任何概念可以长期赚钱。算法与算法相互竞争，每个算法都试图超越其他算法，只有拥有更好和独特策略的算法才能生存。宽客需要不断寻找新的创新交易理念，以抓住可能很快消失的盈利机会。这是一个永无止境的循环。
总结
量化交易需要金融、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求职者，因此获得第一份工作可能是一个挑战。除此之外，持续的成功需要不断的创新、对风险的适应和长时间的工作。
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