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。量化交易者，或简称 quant，使用数学模型来识别交易机会并买卖证券。来自学术界、软件开发和工程领域的候选人的涌入使该领域极具竞争力。在本文中，我们将了解 Quant 的工作以及所需的技能和教育。

量化交易者真正做什么？

“quant”这个词来源于quantitative，本质上意味着使用数字。计算机辅助算法交易和高频交易的进步意味着需要分析大量数据。 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利用机会。从本质上讲，量化交易者需要深入的数学知识、实际交易知识和计算机技能的平衡组合。

技术能力

有抱负的 Quant 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量化分析。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一名 Quant。深入的数学知识是研究数据、测试结果和实施已确定的贸易策略的必要条件。已确定的交易策略、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：大学毕业生通常很难找到量化交易员的工作。一个更典型的职业道路是从数据研究分析师开始，几年后成为一名量化分析师。像金融工程硕士学位、量化金融建模文凭或常规 MBA 期间的量化流选修课等教育可能会让候选人抢占先机。这些课程涵盖了量化交易所需工具的理论概念和实践介绍。
• 交易理念： Quants 有望从零开始发现和设计自己独特的交易策略和模型，并定制已建立的模型。量化交易候选人应该对流行的交易策略以及每个人各自的优缺点有详细的了解。
• 编程技能：量化交易者必须熟悉数据挖掘、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。必须至少对一种编程语言有很好的理解，而且候选人知道的程序越多越好。 C++、Java、Python 和 Perl 是一些常用的编程语言。熟悉 MATLAB 和电子表格等工具以及大数据和数据结构等概念是一个加分项。
• 计算机使用： Quant 对包含价格和报价的实时数据实施自己的算法。他们需要熟悉任何相关系统，例如提供数据馈送和内容的彭博终端。他们还应该熟悉图表和分析软件应用程序和电子表格，并能够使用经纪交易平台下订单。

软技能

除了上述技术技能，量化交易员还需要软技能。受雇于投资银行或对冲基金的人有时可能需要向基金经理和上级提出他们的发展概念以获得批准。 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，量化交易者应具备以下软技能：

• 交易者的气质：不是每个人都能像交易者一样思考和行动。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。雇主彻底评估候选人的这些特征。有些人甚至进行心理测试。
• 冒险能力：当今的交易世界不适合胆小的人。由于保证金和依赖计算机的杠杆交易，损失可能达到高于交易者可用资金的数额。有抱负的量化分析师必须了解风险管理和风险缓解技术。一个成功的量化分析师可能会进行 10 笔交易，前 8 笔交易会面临亏损，而只能在最后两笔交易中获利。
• 对失败感到自在：量化分析师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者之所以失败，是因为他们坚持一个想法，并在不利的市场条件下继续努力使其发挥作用。他们可能会发现很难接受失败，因此不愿意放弃他们的概念。另一方面，成功的 Quant 采用动态分离方法，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。由于算法与算法相互竞争，并且每个算法都试图超越其他算法，因此只有拥有更好和独特策略的算法才能生存。量化分析师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。

综述

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候选人，因此获得第一份工作可能是一项挑战。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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