一只Quant菜鸟的修行之路

本文是一位量化金融领域的菜鸟分享其学习与实习的经历。作者从交易策略、衍生品定价、风险管理三个方面概述了数量金融的主要发展方向,并介绍了所需掌握的数学、编程和金融知识。文章强调了数学的重要性,推荐了一系列相关书籍,并分享了在期货公司和券商的实习经验,以及对这个领域的感悟和建议。

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自考研前立志要走量化之路,就一直没有停歇过。match曾经好几次想过,自己到底是否match适合做Quant,也曾经多次想过放弃。现在回过头看,发现自己有做得出色的地方,同时也感叹时光飞逝,作为一只量化金融狗要学的东西实在太多。现在终于稍微静下来了,趁有时间,抽空把自己这几年来的学习与实习经历写在这里,算是回顾一下自己的经历、给后来人一点启发(如果有的话)、顺便告诉有志于Quant的各位:你不是一个人在战斗。

在动笔之前,想过这篇东西到底是要发在求职区还是发在金融数学区。忽然回想起当初量化投资版刚成立的时候自己还是什么都不懂,很多珍贵的资料都是从这个板块里找到的,现在还留着,上面都是笔记。所以想着,还是这个板块最有亲切感。

来正题。

先自我介绍一下:本科数学专业,硕士211非985在读金融学,专业方向金融工程。本科毕业后在券商营业部待过,有一年证券从业经验。先后在某中型期货公司研究部、某一线券商机构销售部实习,做的都是量化相关。接下来有可能到某中型券商做风控。

一、简介篇

数量金融,或者叫金融工程,目前在国内主要有三大发展方向:交易策略研究、衍生品定价、风险管理。

交易策略研究包括选股,择时,套利。选股以α与β策略为主,择时方面,目前国内流行机器学习的手段进行择时建模,诸如SVM、神经网络等,目前该工作多见于券商与期货公司的研究部(金融工程组)、自营部(量化交易)、资产管理部等。有关交易策略研究,可以多看看券商的金工专题研报,某些大券商的金工专题研报还是很有含金量的,具体可以参考新财富金工组的排名。

衍生品定价,指的是场外(内)期权的定价以及套利,多见于券商的柜台市场部(OTC产品)、资产管理部,某些一线券商的机构销售部也配有交易组,负责场外期权的定价。衍生品定价大多数被海归名校生占领。没办法,国外的期权理论较为成熟,这是不可避免的。而且个人认为,如果希望做衍生品定价的话,最好刷一个phd的学位……

风险管理,多数是围绕对冲做文章,通常需要较好的资产组合管理知识以及衍生品对冲的知识,delta hedge, gamma hedge等自然必不可少。多见于券商的风控部门。

二、学习篇

鄙人认为,作为一名合格的Quant,数学、编程、金工三者缺一不可。数学是思想,金融是原理,编程是手段,三者合一,是谓金融工程。下面简单列举一下鄙人曾经读过、正在读和还没读完的书籍,供各位参考。

鄙人的书单如下:

数学:

很多初入Quant门的同学不太清楚数学在Quant中的用处,其

<think>首先,用户的问题是:“我想了解与'Quant'相关的IT领域信息 请问IT领域中Quant的相关信息”。我需要基于用户提供的引用和系统指令来回答。 回顾系统指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,例如[^1]。 用户提供的引用: - [^1]: 关于Quant的定义,靠近钱更容易赚钱,工作在FX等领域。 - [^2]: GS-Quant金融社交媒体情感分析,用户影响力加权。 - [^3]: Quant面试经验分享。 - [^4]: GS-Quant框架下的LDA金融文本主题模型。 - [^5]: 微调模型、实时推理、模型压缩、量化推理等技术术语。 用户的问题集中在IT领域中的Quant相关信息。Quant通常指的是量化分析师(Quantitative Analyst),在金融行业中很常见,但用户指定了IT领域,所以我需要将焦点放在IT方面。 从引用中提取相关信息: - [^1]:Quant工作在金融领域如FX(外汇)。 - [^2]:涉及IT技术如情感分析、社交媒体数据处理。 - [^3]:面试经验,但更偏向职业。 - [^4]:使用IT技术如LDA主题模型在金融文本中的应用。 - [^5]:直接相关IT技术如量化推理(Quantized Inference)、模型压缩等。这似乎是关于机器学习模型优化的技术。 用户说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但我没有之前的对话历史。系统指令中提到“参考用户上一次的问题和你的回答”,但在当前对话中,这是第一次互动。所以,我应该基于当前问题和提供的引用。 核心点:用户想知道IT领域中Quant的相关信息。Quant在IT中可能指的是量化计算、机器学习量化等。 分解回答结构: 1. **定义Quant在IT领域的含义**:在IT领域,Quant通常指量化技术,尤其是在机器学习、人工智能中的模型量化(Model Quantization)。 - 从[^5]中引用:量化推理(Quantized Inference)使用低精度数值表示进行模型计算的技术。 - Quant可能泛指量化方法在计算中的应用。 2. **关键技术和应用**: - **模型量化**:减少模型大小和计算需求,适用于边缘计算(Edge Computing)[^5]。 - **金融量化IT工具**:如GS-Quant框架,用于金融文本分析和量化策略[^2][^4]。 - **社交媒体分析**:用户影响力加权方法在金融情感分析中的应用[^2]。 3. **具体例子**: - 从[^4]:构建LDA金融文本主题模型,使用量化策略。 - 从[^5]:量化推理、模型压缩技术。 4. **数学元素**:如果有机会,使用数学表达式描述量化概念。 - 例如,量化涉及将浮点数转换为低位整数。例如,将权重从32位浮点量化为8位整数:$W_{\text{quant}} = \text{round}(W / \Delta) \times \Delta$,其中$\Delta$是缩放因子。 - 由于是独立公式,需要用$$...$$格式。 5. **相关问题生成**:在结束时生成相关问题。 回答结构: - 引言:解释Quant在IT领域的含义。 - 主体:讨论关键技术和应用,引用相关引用。 - 示例:如果需要,添加数学公式。 - 结尾:生成相关问题。 确保引用自然添加:在引用段落末尾添加标识如[^1]。 完整回答: - 用中文。 - 清晰、结构化。 - 参考提供的引用。 大纲: 1. 介绍IT领域中Quant的概念。 2. 讨论主要技术:模型量化、金融量化工具。 3. 提供具体案例基于引用。 4. 如果有必要,添加数学公式描述量化过程。 5. 结束生成相关问题。 </think>### IT领域中Quant的相关信息 在IT领域,“Quant”通常指量化技术(Quantitative Techniques),特别是运用数学、统计和计算机科学方法解决实际问题。其核心是将复杂现象建模为量化形式,并通过算法实现高效计算。Quant在IT中主要应用于机器学习、金融科技(FinTech)、高性能计算等领域,强调数据驱动决策和模型优化。以下是基于参考信息和行业知识的详细解析。 #### 1. **Quant在IT领域的定义和范畴** Quant在IT中并非特指传统金融量化分析师,而是更广泛地指代“量化计算”技术。它包括: - **模型量化(Model Quantization)**:减少机器学习模型的大小和计算需求,通过降低数值精度(如从32位浮点数转换为8位整数)来优化推理性能[^5]。 - **量化算法**:应用于数据分析、实时推理和边缘计算,以提高系统效率和可扩展性。 从这个角度看,Quant技术是IT基础设施的关键部分,尤其在资源受限的环境中(如移动设备或物联网)。 #### 2. **核心技术:模型量化和优化** Quant在IT的核心是量化推理(Quantized Inference),它涉及数学建模和算法实现: - **量化原理**:将高精度浮点权重转换为低精度表示。例如,给定一个权重矩阵$W$,量化过程可表示为: $$ W_{\text{quant}} = \Delta \cdot \text{round}\left( \frac{W}{\Delta} \right) $$ 其中$\Delta$是缩放因子(scale factor),$\text{round}(\cdot)$是取整函数。这减少了存储和计算开销,FLOPs(浮点运算次数)可下降50-75%[^5]。 - **相关技术**: - **量化感知训练(QAT)**:在训练阶段引入量化作为约束,提升模型在低精度下的准确性。 - **训练后量化(PTQ)**:直接在预训练模型上应用量化,适用于实时推理场景。 这些技术常用于边缘计算(如智能手机或嵌入式设备),通过模型压缩(Model Compression)实现高效部署[^5]。 #### 3. **应用场景:金融IT和数据科学** Quant技术在IT中广泛应用于金融科技领域,结合大数据和AI: - **金融文本分析**:如引用所述,使用LDA主题模型(Latent Dirichlet Allocation)处理非结构化文本(如新闻或社交媒体),提取可交易因子。例如,在gs-quant框架中,量化策略将文本主题转化为投资信号[^4]。 - **社交媒体情感分析**:引用提到用户影响力加权方法,通过算法筛选有价值信息。典型应用包括: - 情感分数计算:$S = \sum (w_i \cdot s_i)$,其中$w_i$是用户影响力权重,$s_i$是情感极性,用于预测市场趋势[^2]。 - 处理海量数据(如每天5000万条Twitter信息),使用分布式计算优化性能[^2]。 - **实时推理系统**:在量化金融模型中,结合模型压缩技术实现低延迟预测,支持高频交易或风险管理[^5]。 #### 4. **职业和工具** IT领域的Quant角色常涉及: - **技能要求**:熟悉Python、TensorFlow/PyTorch(用于模型量化)、以及金融数据API。 - **工具框架**:如gs-quant,它整合统计分析、时间序列处理和量化策略开发,适合构建端到端解决方案[^4]。 - **职业路径**:Quant开发工程师或数据科学家,面试常涉及算法题和量化案例分析(如引用中的Quant管培生项目)[^3]。 总之,IT领域的Quant技术聚焦于高效计算和模型优化,驱动AI和金融创新。实际应用中,量化推理可提升系统性能10倍以上,尤其在资源受限场景[^5]。
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