量化风云| 宽客的收入&职业前景（深度&重磅）-格隆汇

我们知道美国的一家金融机构会很容易为合适的候选人提供高达100,000美元的Quant宽客（量化工程师）起薪，这可能令人惊讶。当我们深入探讨宽客这一行当时，你甚至可能意识到这个定量的薪水实际上处于量化工程师行业的较低端水平。无论如何，按照

我们知道美国的一家金融机构会很容易为合适的候选人提供高达100,000美元的Quant宽客（量化工程师）起薪，这可能令人惊讶。当我们深入探讨宽客这一行当时，你甚至可能意识到这个定量的薪水实际上处于量化工程师行业的较低端水平。

无论如何，按照主流金融专家的说法，我们可以将交易世界中取得的进步比喻为人类进化的过程。随着人类从狩猎采集者转变为农业学家，交易也从人工分析和直觉转变为算法交易，其中涉及借助计算机进行财务建模。

这里举个例子，用以说明量化交易所占据的规模。MAN Group集团的AHL Dimension计划是一个51亿美元的对冲基金，这笔资金部分由AI管理。该基金开始运作后，到2015年，尽管AI管理的资产远远少于该基金的管理规模，但其机器学习算法却贡献了该基金一半以上的利润。

在给出一些与宽客工资有关的列表和数字之前，让我们了解一下“宽客（量化工程师）”一词的真正含义。这是我们将在本文介绍的几个主题：

1. 什么是宽客（量化工程师）？2. 量化工程师工资3. Quant的工作职责4. 量化基金5. 与算法交易者进行坦率对话

什么是宽客？

按照主流金融学术界的定义来说，宽客是专门研究数学和统计方法（例如数值或定量技术）应用于财务和风险管理问题的人。简而言之，Quant量化工程是金融，数学和计算机编程这三个领域的交集。量化交易一直是交易领域的需求，因为他们具有丰富的财务知识来识别问题陈述，例如投资风险，开发数学模型来解决该问题，然后开发一种计算机算法来自动执行它。实际上，算法交易导致对Quants的需求激增，大型金融公司雇用的Quants比股票交易者本身更多。难怪公司正在排队并发放如此高的定量工资。根据自身的技能和兴趣，宽客在Quant领域中可以有很多选择。

宽客的薪资水平

以下是为宽客发布的预期薪资的汇总表

Country 国家

Average Base Salary 平均基准工资

US 美国

$112,816

India 印度

Rs. 1,036,126

UK 英国

£63,029

Canada 加拿大

C$76,768

Singapore 新加坡

S$94,817

Hong Kong 香港

HK$636,632

Australia 澳洲

AU$105,851

应当注意的是，这是根据Indeed，LinkedIn，Payscale和Glassdoor等领先人力资源门户网站计算的平均基本工资。由于大多数人是刚开始的，并有基本奖金中不包括的分红和分红，实际发放的薪资水平肯定会更高。正如您所看到的，与各自区域的熟练专业人员相比，典型定量人员的薪水更高。有趣的是，下图显示了在流行的工作门户网站上发布的工作汇总，例如，Indeed，Glassdoor和LinkedIn。

上图我们可以清楚地看到美国对宽客的需求猛增，英国和印度分别位居第二和第三。

如果对这些数字感兴趣，可以查看下表：

Indeed

Glassdoor

LinkedIn

US 美国

12667

13192

8354

India 印度

1000

1333

706

UK 英国

1416

1181

2460

Canada

加拿大

590

512

Singapore

新加坡

Hong Kong

香港

444

Australia

澳洲

248

403

290

成为Quant后，你将在市场中扮演哪种类型的角色？

这里列出了在算法交易和定量交易领域中普遍存在的一些工作角色以及估计的薪水数字。

从近期银行业从业需求的具体情况来看，宽客类型的工作在他们的调查中排名第二，这足以说明宽客广大的就业前景。

宽客以及量化工程师在金融领域，尤其是交易领域受到追捧是有原因的。过去，主观交易者（比如笔者）曾经使用技术分析工具以及基本面分析来评估股票是否值得投资。随着时间的流逝，建立了复杂的数学模型来评估交易的获利能力。

为了开发一种避免人类情绪的合理交易策略，这些模型变得越来越复杂，难以实施。这是程序员的角色，他们为模型开发了算法。随着时间的流逝，我们意识到，当一位受过培训的专业人员可以轻松地独自执行任务时，我们不需要三个不同的人来执行任务。拥有适当的技能，量化分析师就能完成金融专业人员，计算机程序员和统计学家的工作。

在下一部分中，让我们进一步了解宽客的生活。宽客的工作职责这是HFT高频交易对冲基金发布的宽客类型的职位描述（JD）1. 交易庞大的投资组合。：2. 分析数百GB的数据，以确定微行为模式（在微秒的时间范围内）以交易此类信号。3. 同时，分析跨时间+资产的信息以构建宏信号。4. 建立自动交易信号。5. 建筑工程解决方案来管理复杂性。6. 发现并模仿逻辑，从而自动化设置交易员每天执行的数百个参数的过程。虽然这是来自对冲基金的JD，但并不能告诉你关于这个岗位的真正职责。当然，作为一个量化新兵，你将在一个团队中工作并深度参与并建立量化模型，随着你自身的技能以及学识的成长，有一天，你将能够自己筹集资金，发行资管产品。

量化基金领域乍一看，你可能会认为量化基金，Ok,纯计算机，big deal？

你可能觉得它一定只是我们今天拥有的众多基金种类中的一种，例如指数基金，共同基金等。但是如果你做点深入研究，你会发现量化基金后劲十足。超大型的老牌对冲基金不断被新的量化对冲基金所取代。

如果我们看一下美国市场，两个大牌是文艺复兴科技RenaissanceTechnologies和Two Sigma以及Millenium等。虽然文艺复兴时期的技术的资产管理规模为100亿美元，但据报道，两个西格玛公司管理着大约500亿美元。另据报道，美国27％的股票交易是由量化对冲基金进行的。甚至现有的基金也已经开始在其产品中提供定量基金。Federated的MDT团队使用Quant模型挑选股票。这使他们在最近几年超过了市场基准。

因此宽客不仅是美国市场上的佼佼者。以中国这样一个受到严格监管的市场为例，你也经常会听到关于量化交易员逆袭成才的故事：李晓薇成立了自己的基金，并以相当可观的优势跑赢了市场。如何区分量化基金与其他基金的？

1. 依靠成熟的Quant模型来创建交易策略2. 与主动管理的基金相比，费用率相对较低3. 不存在人类偏见因此，在多元化时代，量化基金已经引起了寻求相对结构化基金的投资者的需求。

这也激增了对数量已经较少的宽客领域岗位的需求。我想这可以解释先前量化工资表中的高额数字从何而来。到目前为止，我们已经讨论了宽客在世界各地的薪资水平以及具体工作内容，但我们似乎忽略了量化领域岗位招聘中存在的一个重要优势。那就是大多数基金公司肯定会在员工激励计划中包含了红利激励以及分红制度。同时也有无数的宽客利用数学建模以及算法建立了属于自己的algo trading desk。但是你要如何真正获得 algo trading desk呢，如何从无到有？

让我们问一下算法交易者自己。

与算法交易者进行深度对话

你将如何设计并建立属于自己的Algo算法交易模型（algo trading desk)？

算法交易是使用一组指令下达人类无法实现的数量和速度下的脚本买卖订单的过程。指令集基于各种市场指标，例如价格，时间，数量和任何其他用户偏好。关于Algo交易的优点在于，它消除了人为干预，从而使交易失去了情感和直觉。典型的算法系统架构包含三个主要部分1. 市场数据处理程序2. 策略模块

3. 交易订单处理器顾名思义，市场数据处理程序接收并存储市场数据。在数学模型中，交易策略被馈送到策略模块。它还充当市场和交易者之间的接口。订单处理器订单将订单发送回交易所以进行买入/卖出操作。要设置Algo服务台，作为经纪人，您需要确定您的托管位置，以将服务器放置在交换机附近，在对系统进行重新测试和身份验证后，将策略提供给系统，并具有良好的Internet连接，交易员将建议采取哪些步骤来涉足该领域？好吧，第一步也是最重要的一步是建立坚实的基础。学习一些编程技巧，并掌握市场。擅长数字总是有帮助的。

首先探索诸如统计和计量经济学之类的核心主题。诸如ErnestChan的“定量交易”或Larry Harris的“交易与交换”之类的书可以详细阐述如何建立“适当的”算法交易系统。完成上述步骤后，请专心进行战略制定，建模技术和统计工具。

掌握各种交易策略范例，例如统计套利，执行策略，买卖差价。在Quantra，Udemy和Udacity上有一些免费的在线课程，对测试水域非常有用。还有其他付费和高级课程，供认真学习的人使用。量化交易元通常使用哪些编程语言？就高频交易（HFT）而言，C++仍然是最受欢迎的语言。原因是与其他语言相比，C ++中的内存泄漏和相关错误要少得多。Python已成为编码策略和回测的主要方式，因为它更易于掌握，并得到Numpy和Pandas等良好的科学库的支持。如今，许多论坛都讨论了使用Python程序编码的投资和交易策略。

零售级别交易员 retail trader（散户）如何参与算法交易？传统交易终端的安装成本肯定更高。而要离交易所近的话费用可不菲。根据最近的统计，华尔街近70-80％的交易是使用交易算法Algos完成的，这类交易策略以及交易算法主要是由大型机构投资者和对冲基金进行的。但是，零售交易者的使用场景随着基于Web平台的提供而发展。对于不太关心延迟的人来说，这样的场景无疑非常具有吸引力。

除此之外，如Interactive Brokers这样的公司为零售客户提供API和程序包，以便交易者可以编码其策略并进行交易。一经掌握，它就像一个简单的Gmail帐户。简单地登录到你的帐户，测试策略，并进行市场回测，然后在优化后进行实时市场交易。强烈建议交易者在经纪商提供的模拟账户上进行纸交易（paper trading) 或相关测试。在印度地区，算法交易的生态系统如何？鉴于算法交易的利基类别和高技能从业者的参与度，公司是否容易选择算法交易？SEBI于2008年在印度允许算法交易。在8年的时间里，按交易量计算，近50％的交易甚至可能超过基于Algo的交易。这说明了它的受欢迎程度。印度交易所已经很好地适应了这种变化，积极参与者的数量稳步增长。FII和国内基金都使用Algo路线下订单。算法交易在全球未来如何？实际上非常有前途。显而易见，自动化是驱动世界的未来。无论在任何领域，自动化都在从传统的方式向结构性转变，股票市场也是如此。在美国市场，70-80％的交易量是通过自动化系统进行的。印度等新兴市场见证了该领域的指数级增长。当然，市场每天都在日趋成熟，因此交易成本会在某个点之后降低。一个很好的例子：汽车行业，在引入机器人之后，最初人们认为，由于高昂的资本成本，该行业将不可持续。初学者进入算法交易领域时应牢记哪些注意事项？最重要的是，拥有一个良好的交易策略还不足以具有竞争优势。它的范围从具有颠覆性的创新想法到经纪人数量少或您可以进入的市场类型不等，像对待任何常规业务一样对待它，你必须在其中制定交易策略以胜过竞争对手。