都想做量化，你知道真实的量化到底在做什么吗？

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@小白创作中心

都想做量化，你知道真实的量化到底在做什么吗？

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来源

https://m.compassedu.hk/article/7944

量化金融作为金融与科技的交叉领域，近年来在全球范围内持续升温。特别是在留学咨询领域，越来越多的商科本科生表现出对金工金数方向的兴趣。本文将深入探讨量化金融的就业前景、发展历程及其在中国的现状，并推荐相关留学项目，帮助读者全面了解这一热门领域。

量化金融的就业前景

量化岗位在美国的平均薪资，达到了每年10万美元。

在国内，量化的岗位，各个阶梯，从顶级量化私募到理财子公司，哪怕是刚入职的应届生都可以挣的盆满钵满，妥妥的金融行业的求职天花板。

量化金融的定义与发展历程

量化金融是一个将金融理论与数学模型、计算机技术相结合的领域，它通过应用统计学和数学的方法，利用计算机技术从历史数据中提取规律，构建模型，以实现投资决策的自动化和优化。量化金融涵盖了金融和计算机科学的多个分支，包括风险管理、量化投资、算法交易等。量化金融的目标是通过自动化的交易策略来实现稳定的收益，同时控制风险。

要了解未来的发展，首先要了解过去是如何发展的，量化其实已经经历过四次大的技术演变，从Quant 1.0到Quant 4.0，每次演变标志着量化金融领域在技术应用和研究方法上的重大进步。

Quant 1.0

特点：小规模、精英化的团队
方法：使用数学方法和统计工具分析金融市场，发现错误定价的资产进行交易。

Quant 2.0

特点：将量化研究模式从小型的天才工坊转变为工业化、标准化的阿尔法工厂。
方法：数百甚至数千名研究人员使用标准化的评估标准、回测流程和参数配置，挖掘有效的Alpha因子。

Quant 3.0

特点：应用深度学习技术发现复杂的非线性定价规则。
方法：通过深度学习的强大学习能力和模型拟合能力，构建预测模型。

Quant 4.0

特点：融合了自动化AI、可解释AI、知识驱动AI，实现端到端全流程AI和AI creates AI的理念。
自动化AI：将传统的手工建模转变为自动化建模，提高研发效率和可持续性。
可解释AI (XAI)：开发新技术以更好地理解和解释机器学习黑匣子做出的投资决策。
知识驱动型AI：结合先验知识到建模中，改善投资决策，特别是量化价值投资。

量化金融在中国的前景

我们可以参考金融市场更健全的美国。在美国，量化交易的规模是相当大的。根据提供的信息，美国量化基金的规模占到了美股总市值的大约10%左右，而广义算法交易的成交额占比达到了大约75%左右。量化基金在美国的发展历史悠久，已经超过了50年，并且已经进入了相对成熟的发展阶段。在这个过程中，量化基金的规模和影响力持续增长。美国的量化基金包括了多种策略，如指数基金、ETFs（交易所交易基金）、Smart Beta策略、高频交易等，这些都对市场有着显著的影响。

美国的量化基金中，一些头部量化基金的规模都非常大，例如桥水基金（Bridgewater Associates）的规模已超过1000亿美元，AQR资本管理（AQR Capital Management）的规模接近1000亿美元，而Two Sigma和Renaissance Technologies等其他知名量化基金的规模也超过了500亿美元。其实这可以类比到国内，量化只是刚刚起步的阶段，会有非常大的发展空间，与此同时，随着着技术进步、市场深化、监管优化和投资者认知的提高而继续增长。