量化交易—我們需要知道的事

自 1970 年代以來，量化交易一直存在。然而，近年來技術發生了巨大變化，現在越來越多的人能夠應用這種做法。我們今天就來説一説量化交易和如何成為量化交易員。

定義量化交易

首先，什麼是量化交易？量化交易是一種依靠統計數據和數據來檢測模式以獲得更積極的投資結果的策略。該名稱來自定量研究，即基於數量、數字和預編程參數的研究，與無法用數字測量的定性數據不同。

幾乎有無數因素可以影響投資決策——例如全球健康危機、利率、政治、經濟週期、極端天氣、戰爭等等。量化交易允許您使用數學和統計學將模式轉換為一段時間內的數字。通過查看這些模式，量化交易員能夠更準確地預測特定結果。

具體來説我們可以選定一隻股票，然後找到他幾個月或幾年的價格數據。使用數據模型能夠根據所選參數預測投資該股票的最佳時機。比如這個模型表明，在 90% 的年份裏，聖誕節期間股價會上漲，這意味着未來發生這種情況的可能性為 90%。

量化交易與算法交易

這兩種交易方法有一個相似之處在於它們都需要統計數據來檢測模式。

不同之處在於算法交易（algorithmic trading）使用自動化系統。將檢測模式和百分比，系統會自動執行交易。量化交易將依賴於模式和百分比，但取決於確定的機會採取行動。

在國外成為量化交易員所需的條件

對於量化交易的職業生涯，他們需要的不僅僅是良好的數學頭腦。量化交易員需要精通高等數學，因為這是數據研究和測試所必需的。

還需要獲得數學學士學位和金融工程、定量金融建模或相關學科的碩士學位。許多量化交易員也同時擁有博士學位。

應聘者需要熟悉金融市場，同時必須熟悉交易策略以及如何調整策略；他們也需要有能力去創造他們自己的技術。

在 IT 專業知識方面，應聘者需要有出色的編程技能，並具有 C++、Java、Python 或 Perl 背景。精通一種以上的編程語言會加分，如有數據挖掘、大數據、電子表格和常用工具（如 MATLAB）方面的經驗會更好。為實時數據創建算法也是工作的一部分。

由於技術經驗還不足，大多數候選人可能先要在類似的領域開始他們的職業生涯，然後進入量化交易領域。數據研究員和數據分析的工作會奠定良好的基礎。

在考慮軟技能時，創新思維很重要。因為量化交易的工作環境中，互相競爭的是兩個人的策略而不是人本身。那些能夠跳出框框思考的人將獲得回報！

國外量化交易員的回報

通常情況下，量化交易員工作時間很長，平均每週 60 小時。量化交易員的平均收入從 12.5 萬美元到 50 萬美元不等。

年終獎特別誘人，有的頂尖人才的獎金高達年薪甚至更多。對於有才華和勤奮的人來説，成為量化交易員的回報是顯而易見的。