有關(guān)背景
背景無關(guān)乎學(xué)習(xí)方式,只是數(shù)學(xué)、計算機、物理、統(tǒng)計學(xué)等專業(yè)背景,天然有助于入行量化。如果是上述背景之一,恭喜你,可以考慮入坑量化!
必備技能(一)精通一門計算機語言
簡單粗暴一點的話,Python、C++任選一個。精致一點的話,多多益善。
但是,至少應(yīng)該有一種是精通的。另外,Java、R不太好找量化研究和開發(fā)方面的工作。
必備技能(二)懂金融市場
很多人都覺得,不懂金融也可以搞量化,金融專業(yè)的反而搞不定量化!
這是個誤區(qū)
不需要搞到研究那么深入的層次,在交易啥總該懂吧!
國外的第三方數(shù)據(jù)機構(gòu)的發(fā)展已經(jīng)比較成熟了,國內(nèi)還差些。提起最棒的數(shù)據(jù)源,異口同聲喊wind,可是真的好貴。
還可以考慮一下Tushare和BanStock,免費總是優(yōu)勢。
必備技能(四)策略功底
這個不是一日之功,熟讀經(jīng)典量化策略、關(guān)注持續(xù)更新的賣方研報、拜讀量化文獻(xiàn)和經(jīng)典書籍,都是量化技能成長必須的。
SSRN的免費論文資源值得好好挖掘!
必備技能(五)關(guān)于應(yīng)聘
行業(yè)內(nèi)卷,沒錯!所以要想脫穎而出,就要更勝一籌。
優(yōu)秀的MFE專業(yè)碩博背景;
有IOI、ACM、IMO競賽獎;
豐富的量化實習(xí)經(jīng)歷;
多篇頂級期刊學(xué)術(shù)論文;
肯定能成了!