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随着量化投资的概念在国内逐渐流行，量化交易员这个听起来神秘又高大上的职业也逐渐走入人们的视野，笔者也曾经面试相关的岗位，有考核行测+投资理念的，也有考核各种衍生品相关知识外加编程及数据库相关知识的，大体上都要求有较好的数理分析和逻辑思维，至少掌握一门熟练的语言等，通常计算机水平对采用程序化交易方式来说要求更高，笔者在浏览了相关大牛的看法之后，结合自己的一些见解，总结了量化交易员日常的工作内容：
其实由于公司规模、交易品种、个人工作方式等的不同、量化交易员平常的工作其实没有固定的模式，但总结下来大都包括现有策略的管理维护，看盘（通常开N个窗口，大都是定制化的各种彩色表格、图、列表和滚动新闻的组合）以及查看策略有没有乱发单，开发新的策略，每日进行盘后处理，统计委托、持仓、波动率、滑点等等，这些工作听起来琐碎且机械，但真正开发出所谓的印钞机达到躺赢的境界可谓少之又少，大部分人仍然需要不断学习并且经历各种市场的考验，笔者观察下来量化交易日常工作中那些不可言说的痛苦之处在于：
1、灵感，这种东西说起来很虚，实际上在市场上策略逐渐趋同、逐渐失效的过程中是很重要的，当技术和知识不再成为做交易的壁垒之时，也许我们缺乏的就是些许创造性与洞察力，搬运国外学术paper中介绍的方法一定是有效的吗，自己绞尽脑汁更新了好几个版本的新策略回测时各种指标竟然远不如行业内正火热的几个“经典策略”，是数据不对还是自己遗漏了什么细节，市场总是公平而又残酷的。
2、心理，投资讲求的是心理战，对于量化交易员来说，程序化交易的方式可以避免一部分人性的因素，但是否干预、何时干预模型（尤其是模型并不完备）一直是一个长期困扰交易员的问题，长期在概率上占优看起来美好，可是当来自客户的要求越来越多，账户持续亏损的情况下，有多少人不对自己的模型产生怀疑，又有多少人拥有长期的机会，实盘中的交易员无异于在前线上的士兵只不过他的对手更加凶狠且无形。
3、不确定性，个人认为，量化交易者同时也需要结合一些基本面，尤其是在国内金融市场信息不对称、噪声大以及监管因素变化下能够从市场调研中获得有效信息以减少不确定性是相当重要的，尤其是当结合爬虫和自然语言分析等的舆情分析系统日渐成熟后使得量化交易员能够迅速对极端事件做出反映。此外，不确定性的来源较多以至于交易者在某些条件不具备的情况下依然能对交易产生巨大影响，相信在商品期货急速上涨下跌的黑色星期五被强平在跌停价的交易者都深有体会。
量化交易这条路充满凶险，注定是少数“成功者”分享胜利果实，努力拼搏，保持热忱，争取成为这条群雄逐鹿的勇者之路上最后活着的一批人吧。
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