現(xiàn)在老說量化市場內卷，但更多指的是求職方面的內卷。比如一些公司要求數(shù)學競賽金牌、信息學競賽金牌、清華姚班、北大數(shù)院、美國大廠工作經驗等等，主要是因為這些公司規(guī)模大了，可以花的起更高的工資招人，所以可以請的起這些人了。
但這也是內卷的一個原因。畢竟這些公司的招人需求也不會特別大，現(xiàn)在請的起這些金牌了，那么其余的人做量化的機會反而就少了，哪怕自己要求不那么高的工資可能也不行。畢竟人家招的起金牌了。
當然，對于普通的私募，招不起金牌的，只能降低要求，這工資可能也不會特別高。反正我覺得量化這市場，可能更多因為供過于求，我指的初級崗位那些。因為如果真的有一個人，連續(xù)幾年交易，夏普比2倍，全市場公開業(yè)績排1%的，可能并不需要去找工作。
另一方面，大廠可能自己分工細致，也不需要招這種獨立的投資經理；而且，哪怕招獨立的，這些人也怕策略被偷；事實上，如果大廠真的花上百萬甚至更多挖人，本質上就是想偷策略的?？赡芘芰艘荒辏呗粤粝?，找個理由把人開了。
還有一個原因就是量化策略研究的不確定性，這跟碼農做前端后端開發(fā)不大一樣。前端的話，界面好不好看，不好看怎么修改，一目了然；后端的話，或許一些廣告投放的算法會有影響，但頂多少一些廣告，也不會虧錢。但量化可能會虧錢的，虧起來可能還很厲害，越大規(guī)模的虧起來越厲害。比如AQR成立20周年的時候號稱2000億美金，后來大幅回撤，估計虧幾百億美金了；還有橋水，累計也虧了幾百億美金了；西蒙斯2007、2008也虧了投資者幾百億美金。這個行業(yè)最吸引的地方莫過于投資者哪怕虧了幾百億美金自己還能賺幾百億美金。上面這些公司的老板身家都幾百億美金的。
還有一種是自己交易，不是去打工。這樣其實競爭壓力沒那么大。打工的話，前面說了，金牌一堆，北清一堆，很難跟他們競爭。但交易不同，雖然這些金牌、北清也會交易，但絕大多數(shù)都是散戶，程序化的很少，python做程序化的更少，C++的更少，機器學習的少，深度學習的更少。所以如果自己真有機器學習、深度學習那本事，pk這些散戶其實并不困難。而且如果資金量不大的話，大私募那種大資金的策略跟自己并沒有沖突，甚至大資金每次進出都給了自己賺錢的機會。因此，個人認為量化交易競爭并不激烈，比如幾千萬每年夏普比2倍收益率50%-100%的這種市場，競爭并不激烈，但收入其實已經吊打去量化私募打工了。
很多人搞不清開發(fā)和研究的區(qū)別。開發(fā)（包括量化開發(fā)）本質上是可以有穩(wěn)定預期的產出，招這個碼農，多長時間能開發(fā)出什么，這是比較有預期的，或者至少是正向預期的。特別是量化開發(fā)的產品時自己用。
這跟互聯(lián)網、軟件公司開發(fā)產品不一樣，那些開發(fā)出來賣不出沒人用就爛尾了，但私募內部的開發(fā)很不一樣，一般來說開發(fā)出來就有人用，當然也會有例外，比如開發(fā)的老大跟投研的老大時獨立的時候，這就會有很多矛盾，比如他就是要這樣開發(fā)，開發(fā)出來量化的人沒法用，然后就扯皮，開發(fā)的老大（可能還有股份）說“其它公司都是這樣的你們學習著用吧”，量化的老大（可能外聘的）會說“胡扯，不按我們要求做，我們沒法用，效率更低”。從道理來說應該是開發(fā)的服務量化的，開發(fā)按照量化的要求來做，但很多情況是反過來的。
最有效的開發(fā)是：開發(fā)的不存在什么老大，量化的直接跟開發(fā)的說怎么做，指哪打哪。過去投行有desk quant伺候trader，現(xiàn)在quant就是trader，輪到desk developer伺候quant，就這么簡單。當然量化也不是瞎指揮的，他們都有進行系統(tǒng)性的學習，就比如是大部分人都學習了CQF量化金融分析師。
CQF協(xié)會為有意在銀行、基金管理、投資銀行、衍生品與風險管理等領域工作的人士提供高級培訓。這些學員們大部分就職高盛、美林、摩根、匯豐、花旗、巴克萊、荷蘭銀行、美洲銀行、國際清算銀行、畢馬威等，從事行業(yè)的有量化工程師、金融分析師、金融行業(yè)IT人員、投資類崗位、金融或工科等。
2020年3月23日，高頓教育正式成為全球量化金融領域權威證書-國際量化金融證書CQF（Certification in Quantitative Finance）的中國大陸唯一合作機構。高頓將與CQF協(xié)會共同推進國際量化金融教育在大陸的蓬勃發(fā)展，為廣大金融從業(yè)者、財經專業(yè)大學生帶來代表著時代前沿的量化投資知識與專業(yè)認證。
本文部分內容來源自CQF量化金融分析師，作者babyquant，更多最新的CQF資訊，請關注高頓教育CQF頻道！
