豐厚的薪水、豐厚的獎金和工作中的創造力使量化交易成為一個有吸引力的職業選擇。量化交易者，或簡稱 quant，使用數學模型來識別交易機會並買賣證券。來自學術界、軟件開發和工程領域的候選人的湧入使該領域極具競爭力。在本文中，我們將了解 Quant 的工作以及所需的技能和教育。

量化交易者真正做什麼？

“quant”這個詞來源於quantitative，本質上意味著使用數字。計算機輔助算法交易和高頻交易的進步意味著需要分析大量數據。 Quants 挖掘和研究可用的價格和報價數據，識別有利可圖的交易機會，制定相關的交易策略，並使用自行開發的計算機程序以閃電般的速度利用機會。從本質上講，量化交易者需要深入的數學知識、實際交易知識和計算機技能的平衡組合。

技術能力

有抱負的 Quant 至少應具有金融、數學和計算機編程方面的背景。此外，寬客應具備以下技能和背景：

• 數字、數字和數字：量化交易者必須非常擅長數學和量化分析。例如，如果條件概率、偏度、峰度和 VaR 等術語聽起來不熟悉，那麼您可能還沒有準備好成為一名 Quant。深入的數學知識是研究數據、測試結果和實施已確定的貿易策略的必要條件。已確定的交易策略、實施的算法和交易執行方法應盡可能做到萬無一失。在當今閃電般快速的交易世界中，複雜的數字運算交易算法佔據了大部分市場份額。即使是量化交易者在基本概念上的一個小錯誤，也可能導致巨大的交易損失。
• 教育和培訓：大學畢業生通常很難找到量化交易員的工作。一個更典型的職業道路是從數據研究分析師開始，幾年後成為一名量化分析師。金融工程碩士學位、定量金融建模文憑或常規 MBA 期間的定量流選修課等教育可能會給候選人一個良好的開端。這些課程涵蓋了量化交易所需工具的理論概念和實踐介紹。
• 交易理念： Quants 有望從零開始發現和設計自己獨特的交易策略和模型，並定制已建立的模型。量化交易候選人應該對流行的交易策略以及每個人各自的優缺點有詳細的了解。
• 編程技能：量化交易者必須熟悉數據挖掘、研究、分析和自動交易系統。他們經常參與高頻交易或算法交易。必須至少對一種編程語言有很好的理解，而且候選人知道的程序越多越好。 C++、Java、Python 和 Perl 是一些常用的編程語言。熟悉 MATLAB 和電子表格等工具以及大數據和數據結構等概念是一個加分項。
• 計算機使用： Quant 對包含價格和報價的實時數據實施自己的算法。他們需要熟悉任何相關係統，例如提供數據饋送和內容的彭博終端。他們還應該熟悉圖表和分析軟件應用程序和電子表格，並能夠使用經紀交易平台下訂單。

軟技能

除了上述技術技能，量化交易員還需要軟技能。受僱於投資銀行或對沖基金的人有時可能需要向基金經理和上級提出他們的發展概念以獲得批准。 Quants 通常不與客戶互動，他們通常與專業團隊合作，因此一般的溝通技巧可能就足夠了。此外，量化交易者應具備以下軟技能：

• 交易者的氣質：不是每個人都能像交易者一樣思考和行動。成功的交易者總是在尋找創新的交易理念，能夠適應不斷變化的市場條件，在壓力下茁壯成長，並接受長時間的工作。雇主徹底評估候選人的這些特徵。有些人甚至進行心理測試。
• 冒險能力：當今的交易世界不適合膽小的人。由於保證金和依賴計算機的槓桿交易，損失可能達到高於交易者可用資金的數額。有抱負的量化分析師必須了解風險管理和風險緩解技術。一個成功的量化分析師可能會進行 10 筆交易，前 8 筆交易會面臨虧損，而只能在最後兩筆交易中獲利。
• 對失敗感到自在：量化分析師一直在尋找創新的交易理念。即使一個想法看起來萬無一失，動態的市場條件也可能使其破產。許多有抱負的量化交易者之所以失敗，是因為他們堅持一個想法，並在不利的市場條件下繼續努力使其發揮作用。他們可能會發現很難接受失敗，因此不願意放棄他們的概念。另一方面，成功的 Quant 採用動態分離方法，一旦發現現有模型和概念存在挑戰，就會迅速轉向其他模型和概念。
• 創新思維：交易世界充滿活力，沒有任何概念可以長期賺錢。由於算法與算法相互競爭，並且每個算法都試圖超越其他算法，因此只有擁有更好和獨特策略的算法才能生存。量化分析師需要不斷尋找新的創新交易理念，以抓住可能很快消失的盈利機會。這是一個永無止境的循環。

歸納總結

量化交易需要金融、數學和計算機編程方面的高級技能。高薪和飛漲的獎金吸引了許多候選人，因此獲得第一份工作可能是一項挑戰。除此之外，持續的成功需要不斷的創新、對風險的適應和長時間的工作。

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