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“这是一个我们期望能得到快乐的工作，但也是一份我们应该准备好去做的工作”--詹姆斯西蒙斯 01 为什么要进行量化交易 金融本质之上是“从历史之中寻找未来”。我们所有的判断和决定都是基于我们总结的经验，所谓的经验是那些在历史数据之中具有较高概率的结果。分析数据——寻找规律——推断大概率结果，这些事情怎么想，也是计算机要擅长得多。 量化交易就是利用计算机技术从大量的历史数据中找到大概率事件，然后将这种大概率事件制定成策略并根据策略做出交易决策。计算机在数据分析方面的优势，几乎没有延迟的响应速度，严格的策略执行不受情绪影响，以及无限的体力，都使得计算机在与人竞争的过程之中占据了巨大的优势。因此,，很多机构都愿意斥巨资投入到量化交易当中。 02 外汇中的量化交易 外汇量化交易在国际外汇市场之上也发展得非常成熟。 外汇量化交易策略可分为三类。，第一类是宏观量化策略，就是对全球经济宏观面进行预测，并选择外汇、期货、股票等标的的交易来实现其策略，代表人物是大名鼎鼎的索罗斯和保罗杜伊琼斯; 第二类是外汇CAT策略，CAT策略更偏向于中期和中短期，两家著名对冲基金公司(Winton，Man AHL)可以作为这一策略的代表，它们一般是与高盛、摩根等大型银行以及经纪商进行交易; 最后一种则是高频量化交易，高频量化原理相对简单，但是对技术和设备要求比较高，低延时这一点非常重要，这种策略的代表则是各大跨国银行，比如花旗银行、德意志银行等等的外汇量化部门。 目前，华尔街80%超过的交易都是通过机器人和算法完成的。在未来，这一比例只会增加。大型机构的外汇交易员的工作不再是传统的标记、手工建仓和平仓，而是开发、编程和算法化的成功交易策略，并将其放入自动交易系统自动执行。 而在国内，提到外汇行业的量化交易、智能化交易，大家第一反应就是EA(Expert Advisor)。实际上EA仅仅迈达克公司自己对这个产品的一个称呼，它是一个专门针对MetaTrader渠道所编写的软件，当然因为MT4的普及率比较高，所以EA也就流传开来。 03量化交易员的基本素质 不管是外汇，还是整个金融市场都进入了量化时代。与个体交易者相比，机构对定量交易的需求更为迫切。定量交易员正在取代传统分析师，成为一个新的热门工作，该工作所看重的基本素质也与传统分析师大相同： 深厚的数学功底——量化交易员必须特别擅长数学和量化分析，深厚的数学功底是数据研究、测试结果、策略制定等的基础。复杂的数字交易算法占据了定量交易员的大部分工作。专业教育将为未来成为定量交易者带来巨大优势。当然，数量交易者一般不招收刚毕业的学生，但是从大学里掌握了数据研究、金融建模等技能，在从业几年后成为量化交易员，是一个很典型的职业道路。 熟练的编程技巧——如果说数学功底是地基的话，编程技巧无疑就是量化交易员手里的砖瓦，了解编程语言是必须的，不然不管什么样的想法都只是空谈。量化交易员最好是对C，C++，java，Pyhton等等常用的编程语言都有所了解，并需要熟悉excel、Matlab、SQL server等常用的数据处理软件。 对行业的全面了解——除了“硬实力”的要求外，软实力也不容忽视。定量化交易员需要对行业有足够的了解，了解行业内正在流行的交易策略，能够分析他们的优缺点，同时也要对自己选择的投资品种有充分的了解，才能够更好地制定投资策略，当然一些相关系统也需要熟悉，比如彭博终端、路透社之类的。 “当然，量化私募在过去几年的迅猛发展中也存在一些问题，不时引起市场关注。我们认为，成熟合理、有序推进的监管措施，将更加有利于量化行业行稳致远。”
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