各人的經(jīng)歷不一樣，我的經(jīng)歷也只能作為參考。況且我也并不認為自己有何厲害之處，我區(qū)區(qū)一個土鱉金融工程碩士，何德何能?如何零基礎(chǔ)學(xué)量化？
其次，僅僅是"量化"二字，包含的東西實在是太多了：期權(quán)定價、波動率研究、對沖交易、擇時研究、選股策略、市場中性、風(fēng)險管理、資產(chǎn)組合、頭寸管理、業(yè)績歸因、統(tǒng)計套利......隨便挑一個方向都足夠玩一輩子了。
所以，在問”我干量化行不行”之前，先搞清楚自己到底想做的是哪一個方面。
我自己挑的是期權(quán)研究，原因有二：第一：金融衍生品在中國一定是要大發(fā)展的，我只是順流而上。第二：這也是最重要的原因----我覺得期權(quán)好玩。
我自己這三年的實習(xí)路徑大概如下：某中型期貨公司研究部量化崗 → 某一線券商股票銷售交易部量化崗 → 某中型券商風(fēng)控部(偏IT) → 某一線公募基金指數(shù)量化部 → 某一線期貨公司研究部期權(quán)組(目前)。
之前寫了一篇關(guān)于自己入門Quant的文章，放在這里供參考：
明天，就是我在某一線券商實習(xí)的Last Day了。最終是因為非名校的原因沒法拿到offer，不過回想從前的自己，哪敢妄想到大券商總部實習(xí)呢?自考研前立志要走量化之路，就一直沒有停歇過。曾經(jīng)好幾次想過，自己到底是否適合做Quant，也曾經(jīng)多次想過放棄?，F(xiàn)在回過頭看，發(fā)現(xiàn)自己有做得出色的地方，同時也感嘆時光飛逝，作為一只量化金融狗要學(xué)的東西實在太多。現(xiàn)在終于稍微靜下來了，趁有時間，抽空把自己這幾年來的學(xué)習(xí)與實習(xí)經(jīng)歷寫在這里，算是回顧一下自己的經(jīng)歷、給后來人一點啟發(fā)(如果有的話)、順便告訴有志于Quant的各位：你不是一個人在戰(zhàn)斗。
先自我介紹一下：本科數(shù)學(xué)專業(yè)，碩士211非985在讀金融學(xué)，專業(yè)方向金融工程。本科畢業(yè)后在券商營業(yè)部待過，有一年證券從業(yè)經(jīng)驗。先后在某中型期貨公司研究部、某一線券商機構(gòu)銷售部實習(xí)，做的都是量化相關(guān)。接下來有可能到某中型券商做風(fēng)控。
(一)簡介篇
數(shù)量金融，或者叫金融工程，目前在國內(nèi)主要有三大發(fā)展方向：交易策略研究、衍生品定價、風(fēng)險管理。
量化交易策略研究，包括選股，擇時，套利。選股以α與β策略為主;擇時方面，目前國內(nèi)流行機器學(xué)習(xí)的手段進行擇時建模，諸如SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，目前該工作多見于券商與期貨公司的研究部(金融工程組)、自營部(量化交易)、資產(chǎn)管理部等。有關(guān)交易策略研究，可以多看看券商的金工專題研報，某些大券商的金工專題研報還是很有含金量的，具體可以參考新財富金工組的排名。
衍生品定價，指的是場外(內(nèi))期權(quán)的定價以及套利，多見于券商的柜臺市場部(OTC產(chǎn)品)、資產(chǎn)管理部，某些一線券商的機構(gòu)銷售部也配有交易組，負責(zé)場外期權(quán)的定價。衍生品定價大多數(shù)被海歸名校生占領(lǐng)。沒辦法，國外的期權(quán)理論較為成熟，這是不可避免的。而且個人認為，如果希望做衍生品定價的話，較好刷一個phd的學(xué)位……
風(fēng)險管理，多數(shù)是圍繞對沖做文章，通常需要較好的資產(chǎn)組合管理知識以及衍生品對沖的知識，delta hedge, gamma hedge等自然必不可少。多見于券商的風(fēng)控部門。
(二)學(xué)習(xí)篇
鄙人認為，作為一名合格的Quant，數(shù)學(xué)、編程、金融三者缺一不可。數(shù)學(xué)是思想，金融是原理，編程是手段，三者合一，是謂金融工程。下面簡單列舉一下鄙人曾經(jīng)讀過、正在讀和還沒讀完的書籍，供各位參考。
鄙人的書單如下：
數(shù)學(xué)：
很多初入Quant門的同學(xué)不太清楚數(shù)學(xué)在Quant中的用處，其實，Quant有分兩大門派：P Quant與Q Quant，P Quant是基于風(fēng)險中性世界下的Quant，這里用得比較多的是隨機過程、隨機微積分。隨機過程和隨機微積分需要比較好的高等概率論的知識，而高等概率論是基于測度論的，學(xué)習(xí)測度論，較好又要有實分析的基礎(chǔ)。所以……數(shù)學(xué)很重要。關(guān)于P quant 與 Q quant的詳細解釋，知乎上面有詳細的解答，各位可以自行查找。
世界圖書出版社出版社：四本分析教程：Stein的傅立葉分析、復(fù)分析、實分析、泛函分析，絕對是經(jīng)典，鄙人正在看第一本。鐘開萊的《初等概率論》是比較基礎(chǔ)的概率論，里面不涉及測度論的東西，適合初學(xué)者。當(dāng)然少不了大名鼎鼎的Steven Shreve的Stochastic Calculus for finance一二冊，平心而論，第二冊寫得真心不錯，前面幾章有關(guān)高等概率論基礎(chǔ)的介紹，連我這種統(tǒng)計學(xué)得不好的人都看得很暢快。強烈推薦，目前鄙人第二冊看了一半?？茽柖嗌摹峨S機微分方程》是別人推薦的，準(zhǔn)備入手。然后還有大名鼎鼎的Duffie寫的《Dynamic Asset Pricing Model》，老實說，我連第一章都看不懂……對Q Quant感興趣的話，推薦一本《The Element of Statistical Learning》。
高教出版社：出版了一套“現(xiàn)代數(shù)學(xué)叢書”，里面的16、17冊，夏道行的實變函數(shù)與泛函分析，個人認為是國內(nèi)教材中寫得比較好的，推薦。鄙人看完16。還有胡迪鶴的《高等概率論及其應(yīng)用》，這本書被廣大學(xué)子推崇，但是個人感覺難度較大。
清華大學(xué)出版社：《隨機過程基礎(chǔ)》，作者Zastawniak，寫得比較簡單。適合隨機過程的入門級讀者。鄙人目前正在刷這本。
金融：
John Hull的圣經(jīng)，《期權(quán)、期貨以及其他衍生品》，這個不用多介紹了，Quant人手一本。不過鄙人覺得，這本書適合作為工具書查看，當(dāng)然初入門的各位還是需要仔細看一下。另一本《Exotic Option》比較全面的介紹了奇異期權(quán)的定價，這本書鄙人開了頭，正在刷?！禔n Option Greeks Primer》介紹了希臘字母。投資組合方面首先一定是博迪的《投資學(xué)》(雖然厚了點)，還有一本較老的書叫《Active Portfolio Management》的，翻譯過來好像叫《積極性投資組合管理》，對于投資組合方面的論述較為詳盡，適合實務(wù)。還有一本，Paul Glasserman的《Monte Carlo Methods in Financial Engineering》，這本書當(dāng)時鄙人看到第三章就看不下去了，沒辦法，統(tǒng)計基礎(chǔ)太差，正在惡補。
編程：
很多初學(xué)者都會困惑到底該學(xué)什么語言，要學(xué)到什么程度，要不要深究下去。鄙人覺得，如果你編程很牛，那很好，如果不牛，稍微加強一下就好。作為Quant，個人覺得最重要的還是要有金融學(xué)的直覺。當(dāng)然，不能讓編程成為你Quant路上的絆腳石。鄙人認為如果你可以自學(xué)C++，那很好。不過鄙人覺得，最后能打動領(lǐng)導(dǎo)的，不會是那些看著就暈的代碼，而是你的展示手法，因此，具有強大畫圖功能的軟件就很重要了。比如matlab, R, Python，都不錯。鄙人之前一直在用matlab，不過現(xiàn)在開始自學(xué)python。原因是因為現(xiàn)在越來越重視產(chǎn)權(quán)的情況下，以后能不能搞到matlab的破解版是個未知數(shù)。
至于教材，本人不是計算機專業(yè)的，編程技術(shù)實在是渣渣的，不敢有什么推薦。(C++ primer還躺在我的書桌上……慚愧……)
給各位一個小建議：各種教材，能看英文原版的，盡量都看英文原版。原因，一是因為國內(nèi)翻譯的水平實在是太爛了，尤其是那個機械XX出版社翻譯的金融書籍，個人奉勸較好不要買。二是因為作為一個合格的Quant，業(yè)界里最前沿的paper基本都是英文的，看原版教材可以順便帶鍛煉一下自己的英語水平。
量化金融分析師(簡稱AQF，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標(biāo)準(zhǔn)委員會(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。 >>>點擊咨詢AQF證書含金量
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課程適合人群：
金融工程/數(shù)學(xué)專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望進一步學(xué)習(xí)Python編程以及在量化投資的實戰(zhàn)應(yīng)用；
非金融工程專業(yè)背景的同學(xué)/工作人士，希望迅速成為寬客；
金融相關(guān)人員，希望學(xué)習(xí)如何系統(tǒng)的做量化策略；
個人投資者，希望系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握量化投資相關(guān)的實務(wù)技能，從模型開發(fā)，回測，策略改進，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。>>>點擊咨詢AQF課程相關(guān)問題
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量化金融分析師AQF核心課程體系：
1、《量化投資基礎(chǔ)》
主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。
2、《Python語言編程基礎(chǔ)》
包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財務(wù)實例等內(nèi)容。旨在為金融財經(jīng)人提供最需要的編程方法。
3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》
包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對交易模型、波動擴張模型、Alpha模型、機器學(xué)習(xí)(隨機森林模型、主成分分析)、深度學(xué)習(xí)(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))等內(nèi)容。
4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計》
旨在學(xué)習(xí)量化交易系統(tǒng)的具體知識，包括過濾器，進入信號，退出信號，倉位管理等詳細內(nèi)容，并指導(dǎo)學(xué)員設(shè)計涵蓋個人交易哲學(xué)的量化交易系統(tǒng)。
5、《量化實盤交易》
旨在為解決實際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點擊咨詢AQF相關(guān)問題
掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?
1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機制；
2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點和內(nèi)在運行機制；
3、掌握經(jīng)典量化交易策略細節(jié)及其背后的交易哲學(xué)；
4、掌握金融、編程和建模知識基礎(chǔ)，擁有量化交易實盤操作能力；
5、具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力；
6、掌握量化交易模型設(shè)計的基本框架，以及風(fēng)險管理和資產(chǎn)組合理論的實際運用；
7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實現(xiàn)餓完整量化投資決策過程；具備量化投資實戰(zhàn)交易能力。
(三)實戰(zhàn)篇
由于一開始就沒打算考博，因此鄙人主要精力集中在找實習(xí)上。目前為止做過的工作大致如下：上年7月到某中型期貨公司研究部，從事量化研究和股指期貨研究相關(guān)工作。上年十一月到現(xiàn)在，在某一線券商機構(gòu)銷售交易部實習(xí)，也是量化相關(guān)研究。接下來將會詳細講講。
期貨公司篇：
在期貨公司的實習(xí)主要是負責(zé)量化策略的程序編寫，一開始的工作是關(guān)于國內(nèi)白糖仿真期權(quán)的波動率套利策略。其實就是一個基于volatility mean reversion的策略，給出call 和 put波動率差值的范圍，當(dāng)差值的大小偏離正常區(qū)間的時候就構(gòu)造套利組合，并統(tǒng)計出策略的盈虧情況。當(dāng)時用的是excel完成這項工作。由于是仿真交易，交易數(shù)據(jù)噪聲非常多，因此跑出來的結(jié)果非常差，而且盈虧波動率很大。
由于有證券從業(yè)經(jīng)歷而且本身有炒股，因此當(dāng)時股指期貨的日評和周評也是由我來負責(zé)。由于當(dāng)時剛好處于牛市的初期，大家對股指的熱情還是很高的，每天研究部的人都在討論策略。我自己也開始試著寫一些簡單的策略，比如我曾經(jīng)試過寫過一個區(qū)間突破的交易策略，用ATR來止盈止損，效果還不錯。在這里建議各位初學(xué)者可以下載一個名為 交易開拓者 的軟件，相信很多人都聽過這個軟件，是專門用于期貨的量化交易策略編寫的。推薦的原因是因為該軟件的語言(TB語言)比較容易理解，而且它做的策略回測報告非常的詳細，可以讓初學(xué)者對于策略回測有一個直觀的理解。當(dāng)然，金字塔也不錯，不過我自己沒用過。
研究部有很多大牛，國外名校畢業(yè)的居多，跟他們一起工作能學(xué)到很多東西，尤其是金融實務(wù)方面的知識，這是在圖書館里面沒法學(xué)到的。
券商機構(gòu)銷售篇：
在期貨公司實習(xí)了一段時間之后，來到了某一線券商的機構(gòu)銷售部實習(xí)。當(dāng)初我并不認為自己能進來，由于券商總部對于名校學(xué)歷要求卡得很嚴，自己又不是985高校。后來卻意外地進來了，我想原因可能是因為當(dāng)時部門招人沒有通過HR，不然我可能連簡歷關(guān)都過不了……
券商在很多部門都設(shè)有量化小組：經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)部、自營部、研究部、財富管理、資管，都有，機構(gòu)銷售部的量化主要是針對大客戶與券商開展的場外期權(quán)業(yè)務(wù)而設(shè)立的，主要目的是做OTC期權(quán)的對沖。
當(dāng)時進來的第一個任務(wù)是根據(jù)研究部的一篇金工研報來編寫一個擇時策略，由于部門手里有很多期權(quán)，當(dāng)時是每天對沖一次，后來組長希望做一下盤中對沖，因此看看有沒有比較好的擇時策略適用。后來用的希爾伯特變換，那篇研報現(xiàn)在應(yīng)該可以百度出來，有興趣的各位可以自行百度?；販y如下圖，當(dāng)時出來后的效果還是不錯的。
在完成了擇時策略編寫之后，接下來的工作是寫一份關(guān)于結(jié)構(gòu)化保本產(chǎn)品的報告。由于當(dāng)時上證50ETF期權(quán)準(zhǔn)備推出了，因此部門領(lǐng)導(dǎo)希望可以借資管的通道來發(fā)一個保本的產(chǎn)品。目前較為常用的保本策略主要有OBPI、VBPI、CPPI。當(dāng)時我們挑的是OBPI。組長讓我整理一下相關(guān)資料并且出一篇報告。
OBPI策略報告完成后，接下來的任務(wù)是研究歐式期權(quán)在提前執(zhí)行的情況下對于期權(quán)賣方delta對沖的對沖成本的影響。由于我們部門手頭上很多期權(quán)都設(shè)置了提前執(zhí)行的條款，因此組長希望我模擬一下當(dāng)客戶提前執(zhí)行的情況下對于我們是否有利。一開始我是參考了john hull圣經(jīng)第十七章(第七版)里面的delta對沖的例子，那個delta對沖的例子寫得挺詳細的，有興趣的朋友可以去看看。然后由于是模擬，因此當(dāng)時用了蒙特卡羅模擬來模擬標(biāo)的資產(chǎn)的路徑。這里不得不提matlab的好處，由于matlab自帶有隨機數(shù)生成的函數(shù)，因此假如是做蒙特卡羅模擬的話，用matlab的效率會相對較快，當(dāng)然這次我做的蒙特卡羅模擬是比較簡單，不涉及太多細節(jié)性的問題(比如方差縮減技術(shù))。
最后一個任務(wù)，是關(guān)于打新基金的，當(dāng)時部門準(zhǔn)備借資管通道發(fā)一個打新基金，組長希望我可以做一個策略，統(tǒng)計一下打新基金的收益率如何。這個難度不大，用excel就可以完成。
券商風(fēng)控篇：
在上述券商實習(xí)了大半年的時間了，后來組長對我說，由于我的學(xué)校原因，留下來的機會不大。后來他把我介紹到某中型券商的風(fēng)險管理部(在這里我真的很感激我的組長)?，F(xiàn)在正準(zhǔn)備與部門分管領(lǐng)導(dǎo)的面試，聽說這邊好像打算安排我做一下場外期權(quán)的對沖。希望一切順順利利。
(四)感悟篇
上述所說的，大致就勾畫了我讀研期間作為一個金工學(xué)生所學(xué)所做的事?；叵脒^去，所有的事情就像昨天發(fā)生的一樣。如果真的有什么感想的話，大概應(yīng)該有如下幾條：
1.學(xué)好數(shù)學(xué)!學(xué)好數(shù)學(xué)!學(xué)好數(shù)學(xué)!重要的事情說三遍，而且不是高數(shù)喔，同濟版的那本高數(shù)和浙大版的那本概率論，在Quant這個領(lǐng)域就像小學(xué)教材般簡單。實分析、測度論、隨機過程、隨機微積分，才是必備的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
2.關(guān)于編程，我不太贊成把太多時間浪費在編程上。現(xiàn)在很多公司喜歡招大量的計算機畢業(yè)生去做數(shù)據(jù)挖掘，這樣做出來的策略，一來沒有理論支撐，很難站得住腳，二來這樣做出來的策略生命力通常不會很強。Quant這個東西，我感覺更多的還是講求intuition，金融學(xué)的直覺。所以，數(shù)學(xué)編程要學(xué)好，金融學(xué)更要學(xué)好。
3.金融圈競爭很殘酷，很激烈。對于名校學(xué)歷要求很高，像上述那間一線券商去年已經(jīng)開始在美國開展校園招聘了，因此，假如想考金融研究生的各位，請盡量都考名校。并不是我看不起非名校，而是現(xiàn)實就是如此。
4、已經(jīng)考上了非211、985學(xué)校的各位，請你們也不要氣餒。金融圈的競爭雖然激烈，但是過硬的素質(zhì)一定會讓你脫穎而出，尤其是在量化這個方面。
5、曾經(jīng)有人問過我為什么要選量化這條路。我想，像我這種沒資源沒背景的屌絲，賭上潛力走技術(shù)路線不就是唯一的選擇?既然一無所有，何不放手一搏?
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作者：冼尼瑪 San LeiMa來源：知乎
