【職場乾貨】如何入職量化基金| Quant Career Guide
從事量化金融行業的簡要職業指南
無疑量化金融是金融行業的未來趨勢，這篇文章我將介紹量化行業需要具備哪些能力以及素養。同時我將分解金融行業的一部分職業描述JD（Job description)讓大家能夠更好了解行業的深度需求。
我們還將介紹除了交易員之外的一些不一樣，同時也是必須的崗位，例如FPGA工程師和前端開發人員，並了解這部分的崗位在金融行業裡具體是做哪些類型的工作的。
量化金融行業所需求的崗位如下：
- 量化分析師(Quantitative Analyst)
當我們討論到量化金融行業中的分工以及專業時，首先要考慮的是量化研究人員或量化分析師。你會發現這類崗位所需要具備的技能水平無論是深度還是廣度都算是這個行業中最少的。
量化研究員是量化投資公司或策略的骨幹，他們的職責在於輸出量化模型以及交易策略。這些量化模型將交由研究人員制定並測試交易策略。因此這些分析師往往處在交易策略構想和測試的第一線。
同時他們建立模型並利用其強大的數學和統計背景來發現市場上的低效率以及錯誤，並建立可靠且理論上可行的模型並捕捉其中的盈利機會。然後，他們對這些模型進行初始回測，並通常與交易員深度合作以確保策略可以在生產中使用。同時他們是數據科學的資深從業者，並且是專業的數學建模人員。如同傳統的數據科學家一樣，定量研究人員也具有一定的編程基礎。然而他們幾乎不具備量化開發人員的進階編程能力，但通常足以在Python，R，Matlab或其他適用於原型設計的語言中對他們的模型進行原型設計以及構建。儘管如此，量化研究員仍然具有專家級的概率學和統計知識。
這類量化研究員正是我們平時所稱呼的大多數的”寬客（Quant)”。而這類職位的要求通常是需要具備起碼一門硬科學的博士學位，例如數學，統計學，計算機科學或工程學。但這也不一定，因為由少數人並未具備這類博士學位仍然具備足夠的知識儲備以從事這類工作。
2. 量化策略程序開發者(Q-Developer)
量化開發人員具有更加進階以及強大的編程技能，他們可以利用這些技能來構建和部署功能強大的軟件，這些軟件有助於構想，並對策略進行有效回測以及有時用於開發即時的自動交易系統（ATS）。
然而這類量化開發人員通常不是直接構建這些ATS系統的開發者。量化開發人員更偏向負責構建量化交易策略的基礎結構，使量化研究人員，分析師和交易員可以構建模型並更有效地測試其基礎理論。
量化開發人員通常是至少一種語言的專家級程序員。他們通常還具有非常強大的數學和統計學背景，使他們能夠與量化研究人員，交易員和分析師進行有效的對接。
這些人可能精通的一些技能包括：自然語言處理（NLP），機器學習（Machine Learning)，系統設計，分佈式系統以及其他數學，統計和計算機科學技能。
量化策略的開發人員的工作要求通常列出了C ++，Python，Java和其他編程語言之一的熟練程度。對於量化開發者來說，學歷固然很重要，然而實戰技能才是最重要的。和量化研究員相比，看到非博士學位的量化開發人員角色要更為普遍。這類崗位並非完全是學術化的崗位。只要是一位具有精通高等數學和統計學背景的程序員，本身富有豐富的編程以及交易的實戰經驗，那麼他們就有機會接受定量開發人員角色的面試。
3. 量化交易員(Q-trader)
量化策略程序建立的交易者與傳統的投資銀行交易員或量化對沖基金的交易員略有不同。量化基金領域中的交易員的職責通常是作為自動交易系統的監視器，以確保交易執行在模型的期望之內。
交易員往往負責監視，分析和改進已經部署的自動交易系統。交易員的職責是在風險事件發生之前識別交易系統中存在的問題，或者希望在事件發生後解決交易系統運作問題。交易員將匯報這類風險報告並密切關注交易策略的頭寸規模，風險，並確保系統始終在預期範圍內穩定運行。
這些人通常具有很強的金融背景知識，但也具有許多普通金融從業人員可能沒有的其他類型的技能。量化交易員通常精力旺盛並且精通一些編程技能。同時他們具有出色的市場分析能力，並且是解決棘手問題的強者。自動化交易系統中的交易平台可以是一個安靜並且平穩運行的平台，直到它出現問題崩潰。然而量化交易員必須準備快速，準確地響應系統中的任何BUG或是錯誤。修復這些問題並且使交易策略穩定進行。如果交易程序出現遺漏或是漏洞甚至是死機。每秒鐘的停機時間或意外的延誤都會給公司造成巨大損失。
這些人通常至少具有金融，經濟學或諸如工程或數學之類的硬科學學士學位比如說程序員或是生產系統開發人員等
該類型崗位有許多不同的名稱。量化交易基金的程序員通常是公司用來構建交易系統的任何語言的專家。這些系統可以自動完成由研究人員建立的交易模型，執行訂單處理，實時計算風險，執行報告和會計以及審計功能並確保合規性。
這些人不需要像其他角色那麼多的數學和統計學背景。但是，要精通公司所選擇語言的專家水平是一項艱鉅的要求。通常，生產系統是用高性能語言（如C ++和Go）編寫的。 Java，C＃和Scala也是在工作頁面上看到的這些角色的通用語言。
對於這個崗位來說，通常沒有教育以及學位方面的硬條件。但是，不太可能找到其中一個沒有本科以上學歷的開發人員。如果一個足夠熟練的程序員，即使沒有足夠強的學術背景他依然能夠獲得職位。
前端（UI）開發人員(Front-end developer)
這個領域中的UI開發人員的職責需求與外部世界中的UI開發人員基本上是相同的。他們構建了應用程序的前端，使交易者和其他角色能夠與交易系統交互並執行研究，監視系統並可視化操作。
前端開發就是為最終用戶提供簡單，乾淨和直觀的應用程序體驗。這些開發人員來自計算機科學背景，精通現代前端技術。其中一些技術包括React，Angular，Web Assembly，Javascript，Typescript，HTML和CSS。
他們是了解用戶需求並提供乾淨，流暢的體驗的專家。這些量化公司通常也不聘用設計師，因此這些應用程序的設計方面通常落在前端開發人員身上。
數據工程師(Data Engineer)
這個是更為常見的崗位。金融界的數據工程師與美國公司其他地區的數據工程師基本相同。而數據工程師精通構建研究人員，分析師和開發人員可以用來建立模型和交易系統的數據管道。這些數據工程師設計的系統和體系結構允許其他角色輕鬆訪問所需的數據。
數據工程師負責數據的提取，轉換，存儲，接口等。實現這些目標所需的一些技能包括Hadoop，Hive，專家級SQL，Spark，Java和Scala等編程語言，Python等腳本語言，並具有AWS / Azure，Docker和Kubernetes的經驗。
這些人通常是非常強大的計算機科學家，具有豐富的理論知識和非常熟練的編程技能。如果是熟悉數據世界其他地方的數據工程師，那麼這個角色對來說並不奇怪。除了人力資本，數據是這些量化交易公司的關鍵要素。
FPGA工程師
這是一個非常專業的角色，最近由於高頻交易（HFT）而變得流行。幾年來，現場可編程門陣列（FPGA）是交易世界的一個秘密。現在，眾所周知，它們已被HFT公司使用。這些FPGA是加速信號生成和執行所必需的低延遲芯片。
這些工程師通常來自電氣和計算機工程背景。他們熟悉C，Verilog，VHDL，asm等低級語言。他們還精通仿真，測試，並且在進入HFT世界之前，具有為其他應用程序構建硬件的經驗。
以上為如何入職量化基金，關於量化基金職位需求以及JD的內容。
Youtube將陸續上傳更多內容敬請期待關注！
