初级 (Entry Level) Quant 的工作内容一般都是什么？

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Pony · 2018-9-22 11:43:47

以前在一家证券公司做量化交易的研究，算是初级quant吧。

先说下工作中常用的工具吧，Excel（含VBA）、Matlab、金字塔（一个国内的策略开发测试的软件）、股票行情软件、期货行情软件，一起实习的同学也有喜欢用R的，我自己的工作中暂时还没有用到C++，以后策略成熟了会用到的。

刚开始做的第一项工作是股票的beta值计算。从行情软件里面导出沪深所有股票的历史数据，然后分别针对上证指数、深证综指、中小板值、创业板指计算出个股相对于大盘的beta值。然后针对不同的板块，比如苹果板块、汽车板块、石墨烯板块等等，计算出板块内个股相对于板块指数的beta值。目的是在大盘上涨或板块上涨的时候，找到优于大盘的个股或者板块龙头，在大盘下跌的时候，找到逆势而涨的个股。

后来模拟测算了一下这个非常简单的策略，盈利情况不是很好，当时这不重要，重要的刚进公司后熟悉了工作的流程，比如策略开发、数据的获取和分析、历史回测等等。beta选股是比较古老的方法了，现在有比较流行的多因子选股、事件驱动、网络热度还有基于大数据的量化选股方法，作为一个量化新手还没有涉及到这些，以后会多多学习的。

第二项工作是研究期货套利，同一品种的跨期套利基本上日内的套利空间很小，我们主要研究商品期货中跨品种的价差套利。同样是数据的获取和整理，matlab上编程计算做历史数据测试，然后在金字塔里面再做测试。研究发现，现在日内的套利也不是很好盈利，2011～2012年的历史测试还不错，后来就亏损了，感觉是基本面的情况变了，日内价差不再是震荡回归的状态，常常是不断地扩大或缩小，传统的套利思想不太适用了。

目前我在做第三项工作，研究单个期货品种的日内交易策略，试一些经典的策略，同时结合自己的观察和理解，想一些新的策略，然后不断地进行测试。希望可以在年底前开发出一套完善的策略来，可以做小资金的实盘测试吧。

除了上述这些工作之外，还有一部分很重要的内容是增进对金融市场的理解和操作经验。这三个月以来我做过股票模拟、期货模拟、外汇模拟、股票实盘，看一些相关的书、资料，工作日下班后要看大量的新闻，关注全球金融市场的动态，包括外汇、期货、美股、港股、欧洲和日本股指，等等。毕竟教科书上的东西和实际情况还是很不一样的，需要个人的兴趣去了解，也需要时间和经验的积累。

我自己的工作情况就是这样吧。可能有自己公司的特殊情况，因为这个量化团队刚成立不久，我自己也是新手，所以工作上还没有用到非常高深的理论和算法。进入这个行业之后会发现，要学习的东西还非常多非常多，希望可以越做越好吧。

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以上的答案是2014年夏天写的，现在回头看感觉自己当时真是naive......

因为偶尔还是有朋友点赞或者感谢，所以更新一下，不然我怕产生一些误导。其实quant的工作远比我上面说的难得多，如果有朋友想做这方面的话，我建议还是好好练编程吧，编程能力是基础，C、C++、pathon，然后再增进对于二级市场的理解，对于数据的分析能力。总之是任重而道远。我最后没有成为quant，自知这方面能力不太够，不太适合。有相关问题的话大家可以请教知乎上的大神们，我在这方面懂得不够多，不能对评论或者私信里面的问题作出很好的解答，抱歉啦。

愿有志于成为一名优秀quant的朋友加油！

TownsHui · 2018-9-22 11:43:48

谢邀。看了一下大家答案，基本都写了数据清洗，这点我就不重复了。
事实上数据清洗的工作随着时间的推移，不会占Quant太多时间，因为都是由固定的函数执行，经过若干次调试以后基本不用再修改。毕竟，现在各种频率的历史数据都能从数据商获取（如大家又爱又恨的Wind），除非自己维护一个数据库。

Entry Level的Quant，我想您指的是Junior。因为我是从小作坊再跳到相对规模大的私募和机构，title直接就是Senior，所以并没严格经历过Junior的过程。但可以简单说一下平时协助工作的Junior们的工作是怎样的。

首先一般不会招全职打杂的Quant，在进入公司前就能熟悉运用至少其中一门数量分析语言：Matlab，Python或R。另一样就是有独自一人负责一个subject的能力。例如Manager会说：“Hey 小强，我想知道最近三年基于协整策略的跨期套利盈利状况和回撤如何，你帮我做个report。” 所以即使小强还没有自己的project，还不用独立去做strategy的核心部分，也是要具备相关的投研能力。

“老大，我已经把这几个品种的三年历史数据清洗好了，接下来该干嘛？”

“Good job 小强，接下来帮我把数据拼合成这个格式，我简单做了个新的pairs trading的策略，你帮我做一下回测。” 一般回测的方式有好几种，Manager都会要求有针对性地拟合，观察效果，然后做扰动测试。因为一般数据量不少，但方法简单，也是由小强负责。

“小强，你觉得这一段表现这样是什么原因，我现在用了XXXX的方法，你有什么good idea么” 小强除了回测，数据处理和其它打杂以外，最有含金量的工作就是在strategy的公开讨论阶段，会有大量时间和Senior，Manager互动，从中获得投研层面能力的认可和从前辈们那里学习知识积累经验。

这只是我的一些所见所闻，希望有帮助。

Clever Liu · 2018-9-22 11:43:49

入行已满一年，想谈谈自己在国内私募做初级量化研究员的感受。我把自己的工作分为两块，一块是明面上的，一块是“暗地里”的。
明面上的工作大家都是相似的。首先是与策略直接相关的工作，这一块包含洗数据、分析数据统计性质、设计策略、调整策略、实盘开发，和盯盘等等。其次是一些与策略间接相关的工作，比如帮上司实现一些简单的idea，分析交易数据之类的工作。最后一块是与策略无关的工作，比如考基金从业资格考试，以获得合乎规定的从业资格。
“暗地里”做的事情，我觉得更加重要一点，因为在公司的时间是有限的，在公司之外的时间也得使点暗劲，才有可能让自己脱颖而出。第一，大量地阅读教科书、论文和研报。教科书和论文自不必说。有好些朋友看不起研报，觉得研报里的东西投入实盘就得亏死。这个感觉没错，研报里的具体策略确实不太靠谱。但是我仍然觉得有些研报提供了一些很有趣新颖的盈利逻辑，给了我一些很有用的启发。我们阅读的过程，本身也是一个淘金的过程吧，去伪存真去粗取精是一定要的，不要期望研报里的策略可以直接用。第二，我花费了一些时间揣摩上司的意思。我和上司的交流是比较多的，每天会讨论好几次。每次上司给我布置完任务，我不会立即就去做，我一般会思考一下，为什么上司要让我这么做？背后的逻辑是什么？这个逻辑有没有什么问题？有没有更好的方向或者方法？一个项目做完，那就更值得花费几个晚上的时间好好总结一下自己的得失，希望总结出一些有用的东西，在下次开发策略的时候应用起来。第三，多花时间与同行交流。我感觉我们这一行里，大家对真正有用的东西确实讳莫如深，但是对自己觉得没用的东西，还是蛮愿意聊聊的。我们入行时间短，经验少，想走的很多条路同行们肯定已经走过，没有走通。能在交流中了解到别人的一些观点和经验，一定是大有裨益！
最后，祝大家春节快乐：）
PS：我司持续招聘做量化的实习生和全职员工，坐标上海，有兴趣的朋友欢迎私信哈

黑猫Q形态 · 2018-9-22 11:43:50

这问题我被邀了一年有余，现在总算有资格答一答了。

初期的任务就是：
while（true)
{
if (dataSytle != requirement){
洗洗洗洗洗洗洗洗洗洗洗洗洗洗洗洗洗……;}
else
{backtest;}
} //（我换行不换行混用，打死我啊～～～～～）

老板跟我说，一个合格的quant，应该有至少一半时间在洗数据，所以请叫我quant cleaner

然而面试看中的是：数学，模型，波动率天赋，c++
所以这些估计都是“女神之泪”，当前用不用不重要，但是你得有一个。不然一个trading firm没事招我这个Q系的“外人”实习干嘛？估计是等用到的那天：

他就是魔切！

然而我工作之余全在看数学，楼上的 @马忠毅朋友显然比我用心，有些小慌～估计我现在缺的是摸钱的“合成钱”。然而现在还是先攒女神把，不急着合魔宗

匿名用户 · 2018-9-22 11:43:51

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初级 (Entry Level) Quant 的工作内容一般都是什么？

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