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量化投资和对冲基金入门(如何零基础入门量化投资)

量化投资和对冲基金入门


今天这篇文章就来跟大家分享下,自己当初是怎么踏上量化这条路的?相信这个问题,也是很多小伙伴们非常关心的问题。


总之,不管你是大学生,还是上班族,只要你在量化这方面算是个小白,那这篇文章依然非常适合你。还是那句话,希望我的一些经历分享,真的能帮到大家。


好了,话不多说,下面开始步入正题咯=-=。


01、阴差阳错踏上量化这条路


1、赤果果的零基础编程入门


2017年之前,我的生活好像一直和编程没有什么关系,编程基础可谓极度薄弱。


小学到高中的电脑课,要么就是打超级玛丽,要么就是上语文数学课,对计算机的了解一直停留在打游戏的阶段。


到了大学期间,因为学校给安排的课程中,计算机课属于必修学分,所以为此我不得不去学了一点点Visual Basic的课程,虽然现在VB已经不流行了。而这,算是我所有的编程基础了,可以说是非常接近零基础了。


量化投资和对冲基金入门

▲下班啦~纽约古老的地铁


2、那年夏天的金融科技公司实习


2017年的夏天,读研期间的暑期实习,我去了纽约一家金融科技公司,这家公司是做跨境支付的,当时FinTech这个词还很新鲜,可以说我对金融科技的认识就是从这个时候开始的。


当然,当时我的工作和Tech也是毫无关系,我还是做的老本行,也就是金融分析师。


但是,我在对他们公司业务的了解过程中却有点惊讶的发现,其实大部分的员工都是程序员。联想到自己薄弱的编程基础,不免感到有些羞愧,就差找个地缝钻进去。


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▲纽约的高楼大厦们


后来,因为确实想朝量化这个方向发展,所以我就逐渐对他们的工作产生了越来越强的好奇感,有时候还一直盯着某些同事看他们如何敲代码的。长此以往,我惊讶的发现,自己竟然可以读懂这些“神秘的代码”了,这让我感觉非常新奇!


原来!编程并没有我想象的那么高深那么神秘呀。


所以说,也算是给大家的一个忠告吧:如果你真的想走量化这条路,可别千万因为自己不懂编程而选择了放弃,只要你热爱这一行,也愿意花时间去了解它,并且坚持去学习,这统统都不是问题,就像我之前啥也不懂编程一样,照样也可以做量化研究员,哈哈哈~


量化投资和对冲基金入门


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▲纽约的时代广场


3、学习Python编程语言


后面,我从公司的程序员那了解到,这个编程语言叫做Python。当时,我就在心想,是不是自己也应该去学一学,这样或许可以对以后的工作有所帮助呢?


于是,回学校之后,果断报名了学校信息学院的Python基础课程,开始了我的编程之旅。


ps:我就是这样一个人,执行力很强,只要想做,就会立马去做,不带犹豫的=-=


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▲逛书店,提升学术气质,顺带偶遇两个身材超棒的小姐姐


在课上,我们用代码编写了很多有意思的小游戏,比如抓龟游戏、下棋游戏、养宠物游戏等等,非常令我着迷。


后来,我慢慢开始写稍微复杂一些的编程项目,可能需要花费很多的时间,常常一写就是一整天。但是,我非常喜欢这样安安静静写代码,把逻辑慢慢捋顺,把代码一点点补齐,就好像在搭建一个城堡一样,非常有成就感,甚至我还有点后悔上大学的时候,怎么就没有选择计算机专业。


人生就是这么奇妙,你永远也不知道,你曾经看似不在意事情,在以后说不定会悔不当初。


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▲逛电脑吓一跳,原来是假的,你是不是也被骗了?哈哈哈


4、毕业后的就业选择——量化研究员


由于我对于编程一直抱有热情,所以找工作的时候也想找一个和编程相关的工作,但是真让我去做程序员我又不够格。


后来,在日复一日地找工作过程中,我偶然了解到量化金融分析师这样的岗位,这个岗位就是完美结合了金融和编程,刚好跟自己的职业规划是非常契合的。


于是,我就毫不犹豫地选择了量化研究员这份工作,然后,就一直坚持着当初的这份初衷,关键是我自己也是非常喜欢这份工作,虽然经常会日子过得很苦逼。


02、量化投资那些事儿


聊完了我自己的个人经历,下面就来以我自己的了解和经验,来给大家做个科普,让大家对量化投资有个初步的了解,也算是入门了。


先来说下,量化投资的基本概念和发展历史。


简单点说,量化投资就是用电脑代替人工进行投资。美国的前五大对冲基金全部都是量化投资,美国量化量化策略在股市中的占比超过70%,而我国的量化策略在投资中的比重,也在3年内实现了4倍的增幅。


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再来说说,岗位+薪资。

相对来说,量化相关的工作,比如量化分析师,是有点吃学历的,专业能力也有一些考究。在薪资方面,2-3w/月也是大有人在。相比于其他行业,金融领域确实很吃香,也很赚钱。


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最后,总结一下。


工欲善其事,必先利其器。想要入门量化,学会一门编程语言是必不可少的。目前,量化用得比较多的是Python、Matlab和C++,我个人选择的是Python。


一来,Python比较容易上手,非常接近自然语言(平时的说话习惯)。英语水平比较好的同学,学起来难度相对来说会更小,因为很多函数、参数等都是字面意思。


第二,Python是免费开源的。那免费开源肯定是好处多多的,首先是大家最不在乎的钱的问题,其次开源的话意味着,你可以知道源代码具体是如何工作的。比如说,你想知道statsmodels是如何进行最小二乘回归的,和我们上课学得是不是一样?


而且,因为源代码是公开的,你也可以按照自己的需求对源代码进行修改,从而更加完美地满足自己的需要。


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▲纽约股票交易所


最后,从量化资源而言,Python的资源要比R和MATLAB要更多,这也是因为Python在量化投资领域更为主流。根据我以往的学习经历,R在统计中用得是比较多的,比如我在上统计学课程的时候就是用的R语言。


不过,现在Python中有越来越多非常强大的第三方库,比如SciPy的stats和statsmodels,也能非常好地完成统计分析工作。


所以,综上所述,如果是编程零基础的同学,入门量化的编程语言毋庸置疑是选择Python。


当然,入门量化并不是和学习编程划等号。除了掌握一门编程语言之外,还需要量化策略思维的培养,书籍阅读,实践等。有关这方面的内容,我会在后面的文章内容中逐一跟大家分享。


我是Hiyo酱 @Hiyo酱学量化

CFA、FRM、AQF持证人,一个纯金融背景但热爱写代码的软妹,日常分享一些自己的考证心得和量化学习的经验。

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