没有金融背景的程序员能做量化交易吗

年关将至，年终奖也逐渐成为打工人们津津乐道的高频词汇。

无论是【网易哈利波特项目组壕发6位数年终奖】，还是【天美工作室年终奖人均80万】，都让闻者艳羡不已。近日，关于量化私募年终奖的一则新闻刷屏，又一次引发广泛关注。

年终奖如此诱人，自然会吸引很多人的关注，并在内心问自己：如果我也能去该多好。在此本Coder经过通宵调研，将结果与各位分享。

量化交易乍一听有些高端唬人，但对于程序员来说，无需深入了解也能发现一些熟悉感。在量化交易圣经《Quantitative Trading - How to Build Your Own Algorithmic Trading Business》中，是这样定义的：

“量化交易，也称为算法交易，是严格根据计算机算法决定买卖的证券交易。”

再看几个头部私募量化的招聘要求：

可以发现，对量化交易算法工程师，主要要求有三点：

①数学好，算法好。最好是顶尖学校的数学/统计专业，或者ACM选手，leetcode还是药不能停；

②工程能力好。量化交易的高频交易场景要求低时延，更偏爱C++或Go语言，操作系统/计算机网络的知识还是要捡起来；

③有深度学习背景。机器学习/深度学习在量化交易策略中应用越来越广泛，想必也取得相比传统交易策略更高的收益。

反而对于金融背景要求没有那么严格。当然对于一些基础概念还是需要的，比如什么是头寸，什么是杠杆，什么是期权。如果对金融领域完全没有概念，也会限制对有效因子的发掘。这里建议想转行量化交易的同学考一下证券从业资格证，难度不大，但考完会全面的了解一些证券相关的行业知识。

对于量化交易的入门，网络上的课程很多，在此不作介绍，以免有广告之嫌。仅分享我的观点。

对于全新领域的学习，我一向不喜欢直接开始“技”的部分，而是会首先学习一些“术”的知识，一方面让自己能够更多的全面了解这个领域，同时也积累自己的“疑惑感”。（疑惑感的概念来自刘未鹏的《暗时间》，亲测很实用）

刚才提到的《Quantitative Trading - How to Build Your Own Algorithmic Trading Business》就是很好的学习材料。不过暂时没有中文版，需要啃生肉，就当学习英文了。

目前国内量化交易相比国外还是落后很多，诸多经典优秀的交易策略都是国外研究者的成果。这里建议如果想从事量化交易的行业，增加英语的学习也会大有裨益。

此外再推荐2本参考:

《Machine Trading_ Deploying Computer Algorithms to Conquer The Markets (Ernest Chan 2017)》

《Algorithmic Trading - Winning Strategies and Their Rationale (Wiley Trading), 2013》

之后就应该开始实践了，推荐看这本《Quantitative Trading - How to Build Your Own Algorithmic Trading Business》,对于初学者也比较友好。

学完这两本之后，如果算法题刷的比较过关，就可以投一投私募量化的实习岗位了，这样的实践水平已经不差了，应该问题不大。

综上所述，如果各位在业余时间多花点心思，用半年时间应该可以达到初级水平。

“种一棵树最好的时间是十年前，第二好的时间是现在”。与其为了别人的年终奖心动，不如让自己行动起来，此刻就开始coding for trading。

有关资料我放在百度云了，回复“量化交易”免费获取。

https://mp.weixin.qq.com/s/i9D_B7z_Jy0oWUSForDRTQ