量化投資高薪

Ⅰ 量化投資好做嗎，這份工作有多難

比較專業，還需專業人士來做。

Ⅱ 中國現在量化投資靠譜嗎

我本身做美來國股市的，對國內源市場只能是比較了解。美國那邊確實有華人在做中國國內市場的量化投資。這些人都比較低調，比如在經貿大廈租個辦公室什麼的，但是並不談論自己在做什麼。我也認識幾位在廣州做了四五年的朋友。

單純的量化投資是可行的，都是看期望和概率，影響因子很多。主要在CTA用，當然模型會復雜些，工具也多些（比如說考察兩個index的spread，跨區等等）。這種相對低頻的量化投資可以移植到中國二級市場上。很多人誤以為大量的內幕交易和市場操縱會阻礙量化投資，其實不然。量化投資最大的敵人是市場有效，最怕完全效率市場。只要交易所披露信息及時，而市場總有人在交易，有人性在，那麼量化投資就是可以做的。另外，基於量化指標的回測統計方法在中國遠沒有得到廣泛使用，大多數投資者採用跟風投資或K線圖形的策略。也正因為很少有人用這種方法買賣股票，這種方法在中國顯得真正非常高效，做到了高收益低風險。據我所知，國內京東金融在今年也開始做了，另外實盈機構、愛貓爪APP的量化策略也非常領先。

最後，我認為風靡英美的高頻交易在中國目前還不大行，因為手續費太高。

Ⅲ 期貨公司和證券公司比，哪個收入高做的職位是 金融工程方面，量化投資。

什麼叫金融工程、量化投資，做期貨這么久沒聽過有這個職位，先把職位弄清楚，做業務就是做業務，做後台管理就是做後台管理，你是學什麼的，有沒有兩證，沒有兩證就是扯淡。

Ⅳ 做量化投資哪家收益高

我自己嘗試過好幾個平台，做下來感覺比特幣基金平台比較好，比特幣的支付領域更加廣泛讓比特幣更加有價值，牛市一定能賺很多錢，也可靠。

Ⅳ 應聘量化投資工作需要哪些技術

• 強烈的興趣

想做好一件事情沒有興趣也只是三天打魚兩天曬網，最後不得而終，因此需要培養對投資形成強烈的興趣，每根K線的波動能夠刺激你的心臟隨之不斷跳動。

• 學習能力

量化交易是一門跨學科知識，必須有快速地問題解決能力和自學能力，懂得鍥而不舍不斷專研的試錯法。研究生已經具備了較好的學習能力。

• 編程

編程很重要，現在Python是標配，matlab、R拿來做量化的人真的不多。雖然不是做開發，但是基本的簡單編程知識還是要會。想學Python和Pandas，推薦Python基礎教程和《利用Python進行數據分析》，想學編程知識，推薦《 代碼大全 》，這本書沒有什麼代碼，不要為名字所迷惑，不過如果想成為編程高手的話，看了絕不後悔。

看書一定要經典，不經典的書簡直就是浪費生命，這三本書如果不想買，網上電子版肯定是很多的，話不多說。

• 量化知識

很多程序員開始轉量化，但是金融知識和量化知識不夠。經典的重要性在此顯得更為重要，編程的書籍不看經典的我也能進步，可能會慢點，但是量化金融知識不看經典的書，那麼可能就會南轅北轍，甚至影響到投資的整個生涯，不對，走偏了的話，就無生涯可談。

投資的基礎知識，比如股票債券基礎知識，先來看看滋維博迪的《投資學（原書第9版）》([美]滋維·博迪（Zvi Bodie）

再來一本干貨，很多國內外研究生教程，介紹的更多的是衍生品，約翰赫爾的《期權、期貨及其他衍生產品（原書第9版）》([加]約翰·赫爾（John C.Hull）)

期權這么火，推薦 麥克米倫的《金融期貨與期權叢書：期權投資策略（原書第5版）》([美]勞倫斯 G.麥克米倫（Lawrence G.McMillan）)

想知道公募基金大佬如何做股票？李騰翻譯的大作奉上，主動投資組合管理 創造高收益並控制風險的量化投資方法(原書第2版)

想知道私募基金怎麼搞交易的？交易中有哪些技巧？以及如何在量化中走彎路？推薦 范撒普的通向財務自由之路，這可不是一本關於財務分析、會計理論的書籍，真正理解了裡面的思想，資金管理、風險控制你就不會糾結。

現在中產壓力這么大，那麼多人有中年職業危機，想知道怎麼把交易當做全職？推薦 埃爾德以交易為生，他可是將自己如何轉行交易，並以交易作為自己的終身職業的心歷路程和盤托出。

• 英語

你可以不說英語、聽不懂英語，但最好是要看的懂英語，編程的原生環境是英語，quora、stackoverflow、github也是要求英語閱讀能力，要是想用機器學習、深度學習做量化，那麼多paperarticle都是英語，讀不懂怎麼做的好？本來是談量化入門，但好像談到量化進階了。

• 交易

沒有途徑，實戰是最好的方法。確實不行，模擬交易也可以。

量化交易以思想為本，工具為用，路子不能走偏。

• 快速迭代

類似於實驗，都是需要成千上萬反反復復的檢查、測試。在此，講到了實驗的快速開發和迭代，那麼就順便給個傳送門：BigQuant - 人工智慧量化投資平台.，人生苦短，一定要快速迭代，縮短策略開發生命周期。因為你的想法上千個，可能只有幾個有價值。

Ⅵ 量化交易從業者收入和前景如何

一看你就是金融人員的新手，金融分為私有和公有單位，我現在只說公有單專位，公有的是屬已職位來區別的，一般是證券公司、基金公司等公職單位職業，薪酬是固定的一般8K-50K不等，但普遍是普通職位，重要職位一般是帶職，就是公職負責人推薦進行領導，在金融上有著過人本事，學歷應該要求不高，而對外職業要求很高，比如本科、研究生、博士、以上學歷，單個人沒有關系人推薦，金融上不過關，沒有工作經驗，基本是沒有多大升值空間的，前景的話，在大數據時代，如果有過人的本事，升級到重要部門領導的話，年限100萬左右，金融業發展越是緩慢，因為金融業發展需要市場、用戶、需要企業的經濟外放資本，而當下實體經濟為主導的市場，金融沒有昔日的光彩，但隨著實體經濟運行成本越來越高，金融的發展是一定的發展的通道，因為沒有數字金融業指導的實體經濟會在沒有金融指引下會出現很多大危機和奔潰，無論是否使用金融，實體經濟在波濤的市場下必定會出現危機和奔潰，這個也成為的惡毒資本家走向末日，一切果最後歸因，希望對你有幫助。

Ⅶ 量化投資在中國前景如何

在 國 內 ，量化 交易的 相 對前 景 是 非 常好的。 近 些 年經 濟 轉 型， 實體 哀 嚎一篇 ， 還 有 很 多回 老人 等著 吃 飯， 你 憑 什 么超 過 別人。而 量 化在國內答尚且 還 是 年 輕的行業 ，有 你 發 展的 空 間 。 你 現 在需 要 勇 氣 和 正確的道 路。 早點 接觸米 筐 量化交 易平 台對 你 的職 業 發展助 力無 窮 。

Ⅷ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的

做量化交易一天的工作：

8:00~:00： 打開交易策略，設置一些運營參數

9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題

9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法

15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃

17:00~18:00: 運動

崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；

崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；

理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；

有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；

(8)量化投資高薪擴展閱讀

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，

極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

Ⅸ 量化投資賺錢嗎有人說容易虧損，哪個是正確的呢

很賺錢，就是有點風險，做的不好的話，容易虧損，主要還是看技術。可以到華盛天成上面進行這方面的交易，這個平台在這方面是行家，平台有很多這方面的專業人才，你可以去看看


人類對於股市波動邏輯的認知，是一個極具挑戰性的世界級難題。迄今為止，尚沒有任何一種理論和方法能夠令人信服並且經得起時間檢驗——2000年，美國著名經濟學家羅伯特·席勒在《非理性繁榮》一書中指出：「我們應當牢記，股市定價並未形成一門完美的科學」；2013年，瑞典皇家科學院在授予羅伯特·席勒等人該年度諾貝爾經濟學獎時指出：幾乎沒什麼方法能准確預測未來幾天或幾周股市債市的走向，但也許可以通過研究對三年以上的價格進行預測。
當前，從研究範式的特徵和視角來劃分，股票投資分析方法主要有如下三種：基本分析、技術分析、演化分析。這三種分析方法基於完全不同的理論體系和邏輯結構，其主要研究對象，都只側重於市場運作的某一特定方面或者范疇，都有其合理性和局限性，但它們對於全面認識和深入探索股市運行規律，又都是必不可少的。它們所依賴的理論基礎、前提假設、範式特徵各不相同，在實際應用中它們既相互聯系，又有重要區別。

Ⅹ 量化期權投資經理有前途嗎

量化投資這個東西比較小眾，據說國外是主流，不過這個說法最近我比較懷疑，因為好像大家對「量化交易」這個詞理解不太一樣，比如做市商，那可能都是通過程序來完成交易對沖，這個可能和我們說的量化交易不是一回事。
再說回來，目前股票量化很難做，因為不是T+0，期貨要好做不少，但是我知道的比較少人去做，而期權，目前國內商品期權和個股期權加在一起才4個品種（我假設你是做國內的交易，並且都是場內期權），從我實盤來看，商品期權的流通量還是很低，這就會導致你不斷撤單改價，也就會影響你的滑點，最終你交易下來，恐怕和你模擬的結果差別很大。
另外個問題是手續費，如果按照期權金的比例來算，期權的手續費真是相當高了，尤其是個股期權，所以這個會導致你短線模型基本沒法做。
但是從我個人來看，我認為期權是比較合適做量化交易的，這里涉及的因素比較多，遠遠比期貨股票復雜，這點來看是適合量化交易的，只是在這么小的水池裡，是不是要搞這么復雜，我就不好說了。
沒在證券公司干過，不知道一般是否有這種職業位置配置，所以上面我只能說說我對這個交易本身的看法了。
你要是有啥這方面的信息也希望分享一下，大家都了解了解。