先聊一聊如何入行量化投資，再聊一聊待遇與薪酬。
以前提到量化投資，大家可能都會覺得高深奧妙,估計一半以上就讀金融專業(yè)的同學(xué)也會一臉懵逼!現(xiàn)在，量化投資的工作一般集中在對沖基金 Hedge Fund（國內(nèi)的公募基金、私募基金）、證券投資投資銀行部 （國內(nèi)的證券公司）的證券自營部門等等。當(dāng)然還有一些偏向軟件工程類的量化投資平臺或者軟件公司。這種我就不推薦了，因為這種軟件機(jī)構(gòu)雖然涉獵量化投資，但本質(zhì)上就是賣鏟子的。
上述的這類機(jī)構(gòu)我們把他們稱作量化投資機(jī)構(gòu)。（參與二級市場直接投資的機(jī)構(gòu)）
千禧年之后由于經(jīng)歷過歷次金融危機(jī)的洗禮，98東南亞金融危機(jī)，08次貸引起的金融危機(jī)等等。投資機(jī)構(gòu)內(nèi)部也一般會把雞蛋放在不同籃子里。多元投資，多策略投資可以幫投資部門規(guī)避不少風(fēng)險。所以通過采用先用先進(jìn)數(shù)學(xué)、物理公式理論等構(gòu)建的量化投資模型，將其引入金融二級市場進(jìn)行投資決策。因此區(qū)別于傳統(tǒng)基金管理人主觀決策類別，所以量化投資的方式在一定程度上瓜分了機(jī)構(gòu)投資的份額，而且這個份額并在逐年遞增。
當(dāng)然量化投資的策略類型方式，并不是必須一定采用先進(jìn)數(shù)學(xué)、物理公式等等定義的決策模型模式。我了解到的市場上大部份采用傳統(tǒng)主觀人為投資交易經(jīng)驗轉(zhuǎn)化而來的，傳統(tǒng)程序化交易模型也可算做量化投資的方式，這種類型的量化投資模型也取得了非常不錯的戰(zhàn)績。
國內(nèi)的量化投資環(huán)境比較看重211、985學(xué)歷背景，以及相關(guān)的知識技能積累，如統(tǒng)計學(xué)、高等數(shù)學(xué)以及金融證券相關(guān)知識、程序代碼工程相關(guān)知識等等，一些前沿的量化投資機(jī)構(gòu)還比較重視一些人工智能方向的相關(guān)知識架構(gòu)。背景是基礎(chǔ)、相關(guān)知識經(jīng)驗、上手過具體量化投資項目這些是加分項。總之來說，對于考慮量化投資（量化交易）方向的朋友來說，這些知識或多或少程度都需要一定程度的掌握。
不少同學(xué)私信問我量化怎么入門，自己現(xiàn)在xx歲了入行會不會晚等等，一直處在一頭霧水的狀態(tài)。為了解決大家的這些問題，我這邊給大家整理了一批量化相關(guān)的資料包，從思維導(dǎo)圖到網(wǎng)課資源都包含在內(nèi)，帶你從入門到進(jìn)階，有需要的同學(xué)可以戳卡片免費領(lǐng)取哈↓
關(guān)于量化投資的決策類型，目前國內(nèi)主要的幾種策略以傳統(tǒng)CTA類型、多因子類型、套利類型、高頻交易類型為主。品種市場的話，量化投資主要集中在股票市場（逐漸上升）、期貨市場（老牌領(lǐng)域）、股票/期貨期權(quán)市場（新興領(lǐng)域）、數(shù)字貨幣市場（新興領(lǐng)域）等等。前幾年華爾街盛行量化交易中國市場也開始接受這種方式，國內(nèi)自然也不會落下，量化規(guī)避了人的感性一面，所以份額一直在上升，人主動投資的比如在縮小。
對于非211 985金融相關(guān)專業(yè)，做量化投資確實事一件非常困難的事，如果不夠背景非要入行。我給出的建議是分兩步走：
第一步：先進(jìn)入金融投資行業(yè)拿經(jīng)驗（二級市場方向），有些大小的私募公司會涉及一些的量化產(chǎn)品，只要跟量化投資決策相關(guān)邊緣的職位盡可能去參加。期間努力學(xué)習(xí)相關(guān)知識技能。尤其需要了解一個優(yōu)秀的量化產(chǎn)品的基金經(jīng)理的日常工作以及策略模型架構(gòu)細(xì)節(jié)等等。能進(jìn)公募量化機(jī)構(gòu)當(dāng)然最好，親身參與某期量化產(chǎn)品的研究、測試、路演推廣、以及后期實盤地運作維護(hù)等等的經(jīng)驗非常寶貴。第二步：工作一段時間后，再通過熟人引薦去實際量化投資管理人的部門或崗位，或者搞好獵頭關(guān)系，通過獵頭進(jìn)入。當(dāng)你起步不如別人的時候，永遠(yuǎn)不要沖著錢去，記住你去的目的只是拿經(jīng)驗。許多學(xué)生看不上小公司，眼高手低是行業(yè)大忌。
如果私募基金還是不行，還可以考慮一些專業(yè)做量化投資的公司或平臺，實在還不行，只能像我一樣做一做量化自營吧，當(dāng)一個 獨立的自由量化交易人也是挺不錯的選擇。
不管你的選擇機(jī)構(gòu)平臺如何，基本的知識結(jié)構(gòu)是必須掌握的，做量化投資的核心本領(lǐng)在乎你穩(wěn)定賺錢的能力，抗擊風(fēng)險的能力。也就是對市場的了解程度。而不是你的代碼功底，又或者你工科背景知識。
因此，做好量化投資的必備是了解你要投入的市場，了解市場的規(guī)則，熟練運用這些歸則、規(guī)律去賺你認(rèn)知以內(nèi)的錢。
大多數(shù)對量化投資感興趣的中國有志之士主要聚集在倫敦金融城、紐約華爾街等海外之地。2012年眾多量化投資人士開始涌回國內(nèi)。直至2013年，量化交易平臺如雨后春筍般發(fā)展了起來。
從地理位置來看，超過40％的量化投資平臺都集中在上海，20％位于北京，其余則分布在深圳和長三角地區(qū)。
大多數(shù)公司都以高頻交易為重點，主要側(cè)重CTA策略和股票阿爾法策略。同時也運用經(jīng)典的多因子策略進(jìn)行beta和alpha測試，但由于國內(nèi)在高頻交易上的局限性以及交易環(huán)境中市場波動的差異性，大多數(shù)量化投資平臺發(fā)現(xiàn)像Barra策略這樣全球通用的解決方案略顯過時。
以下是國外量化交易行業(yè)人員實際薪資待遇的匯總表。
薪資范圍在一定程度上反映了市場在薪酬結(jié)構(gòu)方面的非標(biāo)準(zhǔn)化。由于市場上超過50％的公司成立不到10年，每家公司的薪酬和福利結(jié)構(gòu)都不盡相同，極端的例子是有些合伙人甚至愿意將其年利潤的60％以上拿出來獎勵員工。
以下是國內(nèi)（上海，代表國內(nèi)最強收入?yún)^(qū)域）量化交易行業(yè)人員實際薪資待遇的匯總圖，感興趣可以看看。總體收入看年份，當(dāng)然如果遇到某些吃肉年份，下面的收入會在這個基礎(chǔ)上*10倍，也是可能的。但是，需要看你所在的崗位。你要搞清楚，你給企業(yè)創(chuàng)造的價值利潤是多少，然后才是你能分到多少。工資什么的，只是一個基礎(chǔ)生活保障罷了！。
是不是國內(nèi)國外對比差別太大。。。（捂臉）。如果按工作經(jīng)驗進(jìn)行劃分的話。。。
某些崗位的薪酬與工作經(jīng)驗并無直接關(guān)系，如量化投資銷售類崗位。同時，崗位薪酬也與公司盈利情況、崗位所在公司的重要程度等因素有關(guān)。
最后，想學(xué)習(xí)量化的朋友，免費的資源包給大家放下面了，有需要的話自取即可，希望可以幫助到大家~
好啦，我也是量化投資行業(yè)的，如果對量化交易（量化投資）感興趣的朋友，歡迎關(guān)注與贊一贊吧。
在現(xiàn)代企業(yè)中，部門量化考核是一種常見的管理工具，用于評估各個部門的績效和貢獻(xiàn)。量化考核通過設(shè)定明確的指標(biāo)和目標(biāo)，幫助企業(yè)確保各個部門的工作與整體戰(zhàn)略目標(biāo)保持一致，并提供一個衡量績效的標(biāo)準(zhǔn)。
然而，制定有效的量化指標(biāo)并不是一項簡單的任務(wù)。它需要深入了解部門的業(yè)務(wù)特點和目標(biāo)，并結(jié)合企業(yè)的整體戰(zhàn)略進(jìn)行分析和制定。以下是一些制定有效量化指標(biāo)的關(guān)鍵要點：
首先，需要根據(jù)部門的職能和核心目標(biāo)確定關(guān)鍵績效指標(biāo)。這些指標(biāo)應(yīng)該直接與部門的工作任務(wù)和貢獻(xiàn)相關(guān)，并能夠反映部門的績效表現(xiàn)。
例如，對于銷售部門，關(guān)鍵績效指標(biāo)可以包括銷售額、銷售增長率和市場份額等；對于生產(chǎn)部門，關(guān)鍵績效指標(biāo)可以包括產(chǎn)量、質(zhì)量指標(biāo)和生產(chǎn)效率等。
一旦確定了關(guān)鍵績效指標(biāo)，接下來需要設(shè)定具體的目標(biāo)和標(biāo)準(zhǔn)。目標(biāo)應(yīng)該具體、明確，并能夠量化和衡量。標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該具備可比性和可操作性，以確保各個部門在量化考核中具有公平性和可比性。
例如，對于銷售部門，設(shè)定的目標(biāo)可以是每月實現(xiàn)一定的銷售額，增長率達(dá)到一定的百分比，并在市場份額上保持穩(wěn)定；對于生產(chǎn)部門，目標(biāo)可以是每月生產(chǎn)一定數(shù)量的產(chǎn)品，質(zhì)量達(dá)到一定水平，并提高生產(chǎn)效率。
量化指標(biāo)的制定應(yīng)該是一個與部門經(jīng)理共同參與的過程。部門經(jīng)理了解部門的運作和管理需求，對于制定合適的指標(biāo)和目標(biāo)具有重要的貢獻(xiàn)。
通過與部門經(jīng)理的合作，可以確保量化指標(biāo)和目標(biāo)符合部門的實際情況，并獲得部門經(jīng)理的支持和參與。
量化考核并不是一次性的任務(wù)，而是一個持續(xù)的過程。定期評估和反饋對于量化考核的成功非常重要。
定期評估可以幫助企業(yè)了解部門的績效表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)問題和改進(jìn)的空間，并及時調(diào)整和優(yōu)化量化指標(biāo)和目標(biāo)。
除了量化考核，為了進(jìn)一步激勵部門的工作動力和積極性，企業(yè)可以建立相應(yīng)的激勵和獎勵機(jī)制。
這些機(jī)制可以與量化指標(biāo)和目標(biāo)掛鉤，例如設(shè)立銷售獎金制度，對于超額完成銷售指標(biāo)的員工給予額外獎勵；或者設(shè)立質(zhì)量獎勵制度，對于質(zhì)量達(dá)到一定水平的員工給予獎勵。
最后，企業(yè)應(yīng)該不斷優(yōu)化和改進(jìn)量化指標(biāo)和考核機(jī)制。隨著業(yè)務(wù)和環(huán)境的變化，原先設(shè)定的指標(biāo)和目標(biāo)可能需要進(jìn)行調(diào)整和更新。
同時，通過定期的數(shù)據(jù)分析和評估，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)潛在的問題和改進(jìn)的空間，從而不斷完善量化考核體系。
綜上所述，部門量化考核是一項重要的管理工具，可以幫助企業(yè)評估部門的績效和貢獻(xiàn)。有效的量化指標(biāo)是實現(xiàn)量化考核成功的關(guān)鍵，它需要與部門經(jīng)理共同制定，并與企業(yè)的整體戰(zhàn)略保持一致。同時，定期評估和反饋以及激勵和獎勵機(jī)制也是實現(xiàn)量化考核的重要要素。通過不斷優(yōu)化和改進(jìn)，企業(yè)可以建立一個有效的量化考核體系，提升部門的工作效率和績效。
目前在中國做量化有兩條路，要么去基金公司做指數(shù)、ETF，比如像富國那樣的，要么
就去私募。后者是一條個人英雄主義的道路，私募搞破產(chǎn)是家常便飯，但搞好了一年掙
個幾百萬也不是問題。
大模型量化和不量化是指在訓(xùn)練和部署大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，采用不同的技術(shù)和方法進(jìn)行優(yōu)化和壓縮的過程。
1. 大模型量化（Quantization）：在大模型量化中，使用低位數(shù)（通常是8位或更低）來表示模型的權(quán)重和激活值，從而將模型中的浮點數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為定點數(shù)或整數(shù)表示。通過降低參數(shù)的位數(shù)，可以大幅減少模型所需的存儲空間和計算量，從而提高模型的效率和速度。然而，由于量化過程會引入一定的信息損失，因此需要在保持模型性能的同時進(jìn)行適當(dāng)?shù)牧炕陀?xùn)練調(diào)整。
2. 不量化（Unquantized）：不量化即指使用浮點數(shù)表示模型的權(quán)重和激活值，保持模型的原始精度和細(xì)節(jié)。不量化的模型能夠提供更高的精度和準(zhǔn)確性，但代價是需要更大的存儲空間和更高的計算開銷。
區(qū)別如下：
- 存儲空間：大模型量化可以顯著減少模型所需的存儲空間，而不量化需要更多的存儲空間。
- 計算開銷：大模型量化可以減少模型的計算開銷，提高推理速度，而不量化可能會需要更多的計算資源和時間。
- 精度：大模型量化會引入一定的信息損失，導(dǎo)致模型的精度稍微降低，而不量化能夠保持較高的精度和準(zhǔn)確性。
在實際應(yīng)用中，選擇大模型量化還是不量化取決于具體場景的需求和權(quán)衡。如果資源和計算性能有限，可以選擇量化來降低存儲和計算開銷。如果需要更高的精度和準(zhǔn)確性，并且有足夠的計算資源可用，可以選擇不量化來保持原始模型的精度。
所謂量化就是把采集到的數(shù)值送到量化器（A/D轉(zhuǎn)換器）編碼成數(shù)字，每個數(shù)字代表一次采樣所獲得的聲音信號的瞬間值。量化時，把整個幅度劃分為幾個量化級（量化數(shù)據(jù)位數(shù)），把落入同一級的樣本值歸為一類，并給定一個量化值。量化級數(shù)越多，量化誤差就越小，聲音質(zhì)量就越好。
目前常用量化數(shù)據(jù)位來表示量化級，例如數(shù)據(jù)位為8位，則表示28個量化級，最高量化級有216個（=65536個）等級。量化過程存在量化誤差，反映到接收端，這種誤差作為噪聲再生，稱為量化噪聲。增加量化位數(shù)能夠把噪聲降低到無法察覺的程度，但隨著信號幅度的降低，量化噪聲與信號之間的相關(guān)性變得更加明顯。
一種方法是將量化級差分得細(xì)一些,這樣可以減少量化誤差,從而減少量化噪聲;
另一種是采用不均勻量化分組,也就是說將小信號的量化的量化級差分得細(xì)一些,將大信號的量化級差分得粗一些,這樣可以使在保持原來的量化級數(shù)時將信噪比做得都高于
量化CTA策略和量化對沖是兩種不同的投資策略，它們的區(qū)別如下：
1. 投資策略的目標(biāo)不同：量化CTA策略的目標(biāo)是通過系統(tǒng)化的交易策略來獲取超額收益，而量化對沖的目標(biāo)是通過對沖市場風(fēng)險來實現(xiàn)穩(wěn)定的收益。
2. 投資風(fēng)格不同：量化CTA策略通常是趨勢跟蹤型的，即根據(jù)市場趨勢和價格走勢進(jìn)行交易，而量化對沖則更注重風(fēng)險控制和資產(chǎn)配置。
3. 投資周期不同：量化CTA策略通常是短期交易策略，交易周期一般在數(shù)天到數(shù)周之間，而量化對沖則更注重長期投資，交易周期可能長達(dá)數(shù)月或數(shù)年。
4. 投資組合不同：量化CTA策略通常會使用多種金融工具，如期貨、股票、外匯等進(jìn)行投資組合，而量化對沖則更注重固定收益類資產(chǎn)的投資組合。
5. 風(fēng)險控制不同：量化CTA策略通常會采用杠桿交易等高風(fēng)險策略來獲取更高的收益，而量化對沖則更注重風(fēng)險控制，通常會采用對沖、套利等策略來降低投資組合的風(fēng)險。
綜上所述，量化CTA策略和量化對沖雖然都是量化投資策略，但它們的投資目標(biāo)、投資風(fēng)格、投資周期、投資組合和風(fēng)險控制等方面都存在較大的差異。
所謂的量化，其實就是大數(shù)據(jù)的機(jī)器人，通過提前設(shè)定好邏輯，然后讓機(jī)器人去判斷執(zhí)行一些交易。
相比起人來操作交易，量化具有速度快、不帶感情色彩的優(yōu)勢。
幾毫秒就能完成所有的操作，無論是買入還是賣出絕不拖泥帶水，這種量化的操作模式追求的是“量”，只要能保證成功率在50%以上，就可以實現(xiàn)復(fù)利。
對于大A市場來說，量化就是一根攪屎棍，經(jīng)常會將情緒給帶崩，有利潤就砸盤，導(dǎo)致恐慌出現(xiàn)，短線情緒一瀉千里。
希望我的回答可以幫助到你。
原理如下
量化交易者利用計算機(jī)程序、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和處理數(shù)據(jù)庫做出理性的交易決策。
使用數(shù)學(xué)對其進(jìn)行建模，然后開發(fā)一個計算機(jī)程序，將該模型應(yīng)用于歷史市場數(shù)據(jù)。然后對模型進(jìn)行測試和優(yōu)化。當(dāng)取得有利的結(jié)果時，實施于實際的實時資本市場。
量化，在數(shù)字信號處理領(lǐng)域，是指將信號的連續(xù)取值（或者大量可能的離散取值）近似為有限多個（或較少的）離散值的過程。
量化主要應(yīng)用于從連續(xù)信號到數(shù)字信號的轉(zhuǎn)換中。連續(xù)信號經(jīng)過采樣成為離散信號，離散信號經(jīng)過量化即成為數(shù)字信號。注意離散信號通常情況下并不需要經(jīng)過量化的過程，但可能在值域上并不離散，還是需要經(jīng)過量化的過程 。信號的采樣和量化通常都是由ADC實現(xiàn)的。
量化： 所謂量化就是把采集到的數(shù)值送到量化器（A/D轉(zhuǎn)換器）編碼成數(shù)字，每個數(shù)字代表一次采樣所獲得的聲音信號的瞬間值。
量化時，把整個幅度劃分為幾個量化級（量化數(shù)據(jù)位數(shù)），把落入同一級的樣本值歸為一類，并給定一個量化值。量化級數(shù)越多，量化誤差就越小，聲音質(zhì)量就越好。 目前常用量化數(shù)據(jù)位來表示量化級，例如數(shù)據(jù)位為8位，則表示28個量化級，最高量化級有216個（=65536個）等級。量化過程存在量化誤差，反映到接收端，這種誤差作為噪聲再生，稱為量化噪聲。增加量化位數(shù)能夠把噪聲降低到無法察覺的程度，但隨著信號幅度的降低，量化噪聲與信號之間的相關(guān)性變得更加明顯。 化與信噪比 模擬信號的量化帶來了量化誤差，理想的最大量化誤差為+/-0.5LSB。AD轉(zhuǎn)換器的輸入范圍和位數(shù)代表了最大的絕對量化誤差。量化誤差也可以在頻域進(jìn)行分析，AD轉(zhuǎn)換的位數(shù)決定了信噪比SNR；反過來說提高信噪比可以提高AD轉(zhuǎn)換的精度。 假設(shè)輸入信號不斷變化，量化誤差可以看作能量均勻分布在0~fs/2上的白噪聲。但是對于理想的AD轉(zhuǎn)換器和幅度緩慢變化的輸入信號，量化誤差不能看作是白噪聲。為了利用白噪聲理論，可以在輸入信號上疊加一連續(xù)變化的信號，叫做“抖動信號”，它的幅值至少應(yīng)為1LSB。 疊加白噪聲提高信噪比 由于量化噪聲功率平均分配在0~fs/2，而量化噪聲能量是不隨采樣頻率變化的，采用越高的采樣頻率時，量化噪聲功率密度將越小，這時分布在輸入信號的有用頻譜上的噪聲功率也越小，即提高了信噪比。只要數(shù)字低通濾波器將大于fs/2的頻率分量濾掉，采樣精度將會提高。 采用疊加白噪聲進(jìn)行的過采樣在每提高一倍采樣頻率的情況下可以將信噪比提高3dB或者說增加半位的分辨率，對于精度要求不太高的系統(tǒng)是不錯的選擇。這種方式需要通過某種方法產(chǎn)生白噪聲，有時AD轉(zhuǎn)換器內(nèi)部的噪聲已經(jīng)足夠，也就不用外加噪聲源了。該方式對于輸入原始波形沒有限制，尤其適合于過采樣倍數(shù)可以做的較高的系統(tǒng)。
