丰厚的薪水、高昂的奖金和富有创造性的工作，使得量化交易员成为一个非常吸引人的职业。量化交易者（简称QUANT）使用数学模型来识别交易机会和买卖证券。笔者在《新金融发展趋势-量化金融》一文中介绍过什么是量化交易者， 那么现在我来具体说说量化交易者做些什么，要如何才能成为一名量化交易者呢？
量化交易者真正做了什么？
‘QUANT’一词来源于量化，这实质上意味着离不开和数字一起工作。计算机辅助算法交易和高频交易的发展意味着需要分析巨大的数据量。量化交易员挖掘并研究可用的价格和报价数据，确定盈利的交易机会，开发相关的交易策略，并利用自己开发的计算机程序迅速地利用机会。从本质上讲，一个量化交易者需要相当丰富并具有一定深度的数学知识、实际交易的经验和高超的计算机技能。量化交易者可以为投资公司和银行工作或者也可以是自营交易者。
技术技能的要求
想从事量化交易至少应该有金融、数学和计算机编程背景。此外，一个合格的量化交易员同时应具备以下技能和背景：
数字、数字和数字：重要的事情说三遍，定量交易者必须特别擅长数学和量化分析。例如，如果对条件概率、偏度、峭度和VAR等术语听起来不熟悉，那么你可能还没有准备好成为一个量化交易者。深入了解数学是研究数据、测试结果和实施确定的贸易策略的必经之路。交易策略、算法和交易执行方法应该尽可能地傻瓜式化。在当今快速的交易世界中，复杂的数字交易算法占据了市场份额的绝大部分。即使是一个小错误，也可能会导致交易员巨大的损失。
教育背景和培训：新的大学毕业生通常很难找到一个从事量化交易的工作。相反，一个更典型的职业道路是从数据研究分析开始，并在几年后成为一个量化交易员。像金融工程硕士一样，取得量化金融建模专业的大学文凭或学习量化选修课可能会是一个开始。这些课程涵盖了理论概念和实际的量化交易所需的工具介绍。
交易概念：量化交易员一开始往往会设计自己独特的交易策略和模型，并定制已建立的数学模型。所以，想从事这一职业，应该详细地了解已流行的交易策略，以及各自的优点和缺点。
编程技巧：量化交易员必须熟悉数据挖掘、研究、分析和自动化交易系统。经常参与高频交易或算法交易。熟悉并掌握至少一种编程语言是必须的，而且编程语言知道得越多越好。C++、java、Python和Perl是几个常用的编程语言。熟悉Matlab和电子表格等工具，以及大数据和数据结构化等概念者优先。
计算机使用：量化交易员在包含价格和报价的实时数据中执行自己的算法。他们需要熟悉任何相关的系统，比如彭博终端，它提供数据源和内容。他们还应该适应图表和分析软件应用程序和电子表格，并能够使用交易平台来下单。
自身素质
除了上述技术技能外，量化交易员还需要具备一定的自身素质。在投资银行或对冲基金中受雇的人可能偶尔需要向基金经理和高层人士提出他们的发展理念。一个量化交易员通常不与客户互动，他们经常与专业团队合作，因此一般的沟通技巧就足够了。此外，定量交易者应具备以下软技能：
交易者的气质：不是每个人都能像交易员那样思考和行动。成功的交易员总是会寻找创新的交易理念，能够适应不断变化的市场条件，在压力下茁壮成长，并能接受长时间的加班工作。有些人甚至需要进行心理测试。
风险承受能力：当今的交易世界不需要懦弱的人。由于边际利润和杠杆交易依赖于计算机，损失可以达到或高于交易者本身可利用的资本金额。成熟的量化交易员必须了解风险管理。一个成功的量化交易员在10个交易中，能够接受并坦然面对前八个交易的失败亏损。
勇于面对失败：量化交易员一直在寻找创新的交易理念。即使一个想法似乎是万无一失的，现实的市场也可能使它失败。往往很多交易员会陷入一个想法中，即使这个想法是错误的，但是他们很难接受失败，因此不愿放弃这个错误的想法。但是，一个成功的量化交易员会遵循动态分离的方法，一旦发现现有模型中有瑕疵，就迅速转移到其他模型或策略上。
创新思维：交易世界是高度变化的，没有可能会长期赚钱。由于算法与算法之间会相抵触，而每一个算法都试图超越其他算法，只有一个具有更好和独特策略的算法才能生存。因此量化交易员需要不断寻找新的创新的交易理念，以抓住可能迅速消失的盈利机会。这是一个永无休止的循环。
各位在阅读此文后对量化金融交易感兴趣的读者可以关注并期待作者后续对该领域更详尽的介绍，同时也可以写信联系作者一起探讨学习。
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