程序員轉(zhuǎn)量化金融，其實(shí)是一件挺順理成章的事，就在上周，有一位來自互聯(lián)網(wǎng)的朋友，來網(wǎng)校咨詢，其實(shí)他來的目的也簡單明了，他想向佐證一下，職業(yè)量化交易這一條路，可以做下去嗎，以及其它一些專業(yè)細(xì)節(jié)的問題，下面具體來了解一下，金融培訓(xùn)相關(guān)事宜。

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他以前是某日系合資企業(yè)的程序工程師，程序背景是C 與python，天然的愛好股票市場，愛好做交易，后來投入越來越多，畢竟前些年程序員的收入是出了名的高，加上行情應(yīng)景，有了些底氣后，就越來越投入。

交談間了解到，對他來說，似乎只有轉(zhuǎn)型或兼職從事量化交易，從事量化程序模型的開發(fā)，才能將他前些年已經(jīng)熟練掌握的知識靈活的運(yùn)用起來，可以說程序化與量化交易的方式，天然適合理工出身的程序員。但凡程序員只要是搞過交易的，極大程度會(huì)在交易過程中，運(yùn)用早已經(jīng)根植于大腦深處的數(shù)理思維模式來進(jìn)行系統(tǒng)化的證券交易，這一點(diǎn)與其它行業(yè)出身的人群對比，占有明顯優(yōu)勢。

在這個(gè)金融培訓(xùn)的市場上，想要生存下來的第一步，就是構(gòu)建系統(tǒng)化的交易策略。構(gòu)建交易策略一定是需要交易參與者擁有數(shù)理思維的。而我之前也反復(fù)有講過，數(shù)理思維指導(dǎo)交易，或者用于量化交易建模，是會(huì)反反復(fù)復(fù)會(huì)運(yùn)用到的技能。在量化交易從業(yè)過程中，擁有一定程度的數(shù)理知識出身背景、從業(yè)經(jīng)歷這種是有加分的。另外，多年的程序語言知識的積累，對于量化交易模型的開發(fā)過程，又是如虎添翼。

所以這么說來，程序員轉(zhuǎn)型做量化交易，至少在先天優(yōu)勢性上，就已經(jīng)打敗了其它行業(yè)出身的人群。

但程序員轉(zhuǎn)型做量化交易，也會(huì)有缺乏的知識點(diǎn)。

一、是真實(shí)市場經(jīng)驗(yàn)的部分

這一部分是需要時(shí)間體驗(yàn)來獲得的，別無他法，真實(shí)的市場，并不會(huì)按照你研究并設(shè)計(jì)的程序模型線性運(yùn)行，極度無序，又看似有序，且不可描述。

二、是人性歷練的部分

人性的部分，也是比較難的部分，部分知識上升到哲學(xué)層面。這一點(diǎn)上是所有普通與偉大交易員開始拉開距離的地方。

三、是扎實(shí)的金融市場基礎(chǔ)知識

不要跳過任何一個(gè)金融培訓(xùn)的知識，因?yàn)槟銜?huì)在以后的過程中，因?yàn)樘^這些基礎(chǔ)部分而花費(fèi)巨大的代價(jià)，有必要的話建議考一些含金量高的證書，如AQF證書等，能夠幫助我們鞏固量化金融交易基礎(chǔ)知識。

量化金融的學(xué)習(xí)過程，絕對不是拿全部的時(shí)間去研究新穎的策略類型，或者動(dòng)輒幾千上萬行的代碼寫成的復(fù)雜邏輯架構(gòu)。除了知識打基礎(chǔ)，其他重要的就是開眼界了，建議所有從事量化交易行業(yè)的朋友，應(yīng)該走出去看一看，多結(jié)交一些同個(gè)量化交易圈子的朋友，比如一些量化機(jī)構(gòu)的基金經(jīng)理、數(shù)據(jù)科學(xué)家、算法工程師等等。多與他們探討一下，各個(gè)學(xué)術(shù)流派的做法。久而久之，在實(shí)戰(zhàn)有效性上面，你將會(huì)受益良多。

簡單來說，量化機(jī)構(gòu)從業(yè)就職的可能性，要么看你的學(xué)歷知識背景是否足夠強(qiáng)大，要么看你的歷史經(jīng)驗(yàn)是否足具說服力，如果是無經(jīng)驗(yàn)的人群，打算轉(zhuǎn)型從事量化交易或是就業(yè)相關(guān)量化機(jī)構(gòu)，有什么加分的選項(xiàng)是一定要去學(xué)習(xí)的，因?yàn)闄C(jī)構(gòu)招攬你，也就意味著打算培養(yǎng)你，是因?yàn)槟阒档帽慌嗯囵B(yǎng)，所以能力范圍內(nèi)，該學(xué)的知識一定要去學(xué)，該投入的還是要舍得投入，不論是精力還是金錢。