基金招聘量化編程

『壹』 量化分析培訓需要學編程嗎

千萬不要誤入歧復途，制Qmacd量化學習社區的同濟橋博士說過，量化分析培訓的重點應該是了解市場的運行規律與交易的核心邏輯。我原來也一直以為只有會編程會寫代碼的人才能做量化投資，但是學習了橋博士量化分析課程後，才發現橋博士把這些代碼解釋給我聽，聽完馬上就能上手，自己用自己做，非常適合實操。

『貳』 量化投資用什麼編程語言研發策略好呢

么以下我就以程序語言的角度來回答
當然如果已經會了某些語言,那你可以使用熟悉的語言去找版網上的學習資源權會比較快
如果沒有特別熟悉的語言,或者是願意多學一種非常好用的語言
我的建議是學習Python

我從以下幾點來分別說明

平台資源

國內外使用Python做雲端回測以及運算的免費平台相當的多,例如有 寬客在線，發明者量化，優礦, 等等不勝枚舉,可以使用平台的支持以及社區的互相幫助來學習

容易學習

綜合以上所說,"目前的環境底下" 我推薦Python.（推薦直接下載 Anaconda的集成開發環境）

『叄』 怎麼量化考核招聘人員

合易認為：一般而言 量化考核招聘人員，可參考以下幾個方面：
1、招聘人數：一般人員需求量大的企業，每月的招聘人數都很多，可以直接用招聘人數來進行考核，還可以根據招聘難易程度再進行細分比如高級人才 中級人才 普通人才 應屆生。。
2、招聘完成率：有的企業招聘需求浮動很大，難易用絕對值來考核。可以根據月度需求，用完成率進行考核
3、實際到崗率：有沒有到崗，實際出勤一周或半月以上 也是一種量化考核指標
4、人均招聘費用：用來考核招聘一個人平均多少成本，也可按人才進行細化劃分，比如高級人才 中級人才 普通人才 應屆生。。
5、平均到崗時間：考慮招聘的效率，從接到需求到入職到崗所花費的時間，可以按人才劃分
但有時甄選面試是否通過往往不是HR決定的，所以也可加入部分過程指標
比如：1、推薦合格簡歷數量 2、進入面試人數 等等

『肆』 量化研究員招聘的是物理數學博士多還是金融碩士多

量化研究員招聘肯定是物理數學博士多的，
國內的量化研究員基本上專都是理工科背景的屬，量化需要的三類主要知識：數學、編程、金融，金融相對來說是學習成本最低的。
編程有一定的基礎就可以，在工作中再不斷學習，如果不知道學什麼建議先學c++，對數據、演算法、對象、內存、線程等有一定了解，後面學習其它語言也比較容易，另外需要熟悉資料庫，國內感覺目前用matlab的挺多的，python比較有發展前景。
關於這個問題，知乎上有很多精彩回答，可能會有不同的看法，根據自己的情況選擇吧

『伍』 從事基金量化研究員需什麼專業背景

量化基金研究員
主要負責價量方面的量化模型開發、研究；
緊密跟蹤市場動態和行業發展，捕捉產品投資機會；
撰寫相關策略模型的研究報告

資歷
金融、經濟等相關專業碩士及以上學歷，
1年以上相關行業工作背景，有基金、券商或第三方理財機構研究經驗者優先；
具有較強的數據處理、統計分析、歸納總結能力；
具有良好的人際交往和社會活動能力，善於協調、溝通，責任心、事業心強，有較強的親和力、判斷力、創新能力，有良好的職業道德操守。

『陸』 金融本科生如何擠進量化私募機構工作

（1）教育背景
盡管很多量化實習生，對本科同學來者不拒，但是非實習的量化研究院招聘中，特別是對於大公司來說，碩士通常是個准入門檻。無論是券商、私募、公募，很多公司量化崗位的招聘要求都寫明了「碩士及以上學歷」。
專業要求上，金融工程和金融數學專業是與量化崗位最匹配的兩個專業，此外經濟類、計算機及理工背景。國內外的量化機構都對這兩個專業畢業的學生比較受青睞。
（2）專業能力
作為一名合格的「量化人」，數學、編程、金融三者缺一不可，者在崗位職責和任職資格中都有體現。可以說，對於量化投資，數學是思想，金融是原理，編程是手段。
構建策略、選擇因子時，需要金融知識以及對行業的研究判斷；建模時，需要扎實的數學功底；而回測中運行程序，則需要藉助編程技能。這也說明了，量化投資策略是結合了技術投資和價值投資策略，依賴數據和統計模型加上基本面的主觀判斷。因此如果你想要從事量化相關的工作，一定要在掌握建模能力的同時，補充金融領域的知識，比如宏觀策略、公司行業研究方法等。
編程語言是量化工作的一個硬性技能，對於非理工科學生來說，掌握一門編程語言可能是一項不小的挑戰。
但有專業量化員認為，編程是工具，並不是最困難的障礙，量化遇到的最大困難，其實是「你要學會理解這個市場」。實際上在投資的過程中，都是在與市場博弈，只是技術手段不同。在市場平穩期，你也許可以按套路賺錢，但證券市場變得越來越復雜了，尤其是股市震盪之下，光看程序、模型是不夠的，掌握並理解金融變得愈發重要。

『柒』 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；

(7)基金招聘量化編程擴展閱讀

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。

『捌』 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。

『玖』 量化演算法交易員一般使用什麼語言為股票趨勢編程 MATLAB

一、三個指數的今日走勢，看量價，看走勢的輕重緩急，關鍵點位。
二、行業板塊指數的漲跌幅，資金交易量，這個與指數結合起來看，看看大盤是健康的還是畸形的。
三、看個股，因為幫客戶做風險控制，所以主要看客戶的個股，計算客戶明日最大虧損值，是否在可以承受范圍之內。