程序员的另一种可能：量化交易技术岗
信息来源
笔者也只是一只混迹金融行业N年的小码农，主要分享自己的一手经验和二手八卦，抛砖引玉，希望大家多方了解，综合决策。
由于是101，这里面很多内容有所简化，只是给毫无了解的朋友一些简单的框架去开始理解这个行业。接下来，本文将从行业科普与求职指南两个方面展开，请感兴趣的朋友继续往下看吧！
量化交易101
模糊来说，金融公司的交易业务到底是什么呢？就是在金融市场上买卖赚钱。问题是，这些决策是怎么做出来的？市场有哪些参与者呢？
决策/执行方式：“量化”
传统的投资，决策通常来自于投资人的综合判断：宏观经济，行业状况，公司运行，等等等等。所谓“量化”，就是更少依赖人的判断，而是更依赖数据规律，往往意味着用数据和统计验证规律，以及用数学模型表达规律，形成决策。
各种公司量化/自动化程度都很不一样，并不一定意味着戴上quant的标签就是彻底的数据化和自动化，比如你也可以用数据结论结合人工判断，或者人工决策之后，具体在市场上执行交易的时候交给电脑自动化。
市场参与者
参与这场游戏的人有很多，包括但不限于
交易的发起方：各类投资机构。以在市场上买卖赚到钱为目的，为（所有产品和服务的）买方。比如对冲基金，每天忙着想策略、执行策略。
辅助决策过程的：数据提供商，提供实时交易所数据，或者卖任何和价格预测有关的数据集，比如 Bloomberg。
辅助交易过程的：分解具体交易执行，负责给交易所下单，等等，比如投行的交易部门。
为了限定在笔者还略知皮毛的一个小范围，本文只讨论第一类，即交易策略的发起方。
量化交易公司类型
作为101的简化框架，给大家一些大致常见的分类维度，同时也解读一些名词。
（一）按资金来源分类
主要会听到两种公司，对冲基金 hedge fund 和自营交易 proprietary trading。这两者主要的区别是资金由谁提供，对冲基金通常是拿投资人的钱，收管理费加上 profit 抽成；prop trading中 proprietary这个词就是指资金来源都是自己出，所以赚了就都是自己的。
当然，hedge fund 这个名字，并不一定是量化。hedge是对冲，就所有可以买入、可以short (卖空) 以“对冲风险”的基金，都可以算这类，所以完全可以有纯传统风格的 hedge fund，比如电影The Big Short 大空头里面的所有主角。“对冲基金” 和 “量化”，只能说是两个有交集的圆。
（二）按策略风格分类
这个话说起来可能太大了，当然是什么风格都有，只要能赚到钱都行。但是最常见的可能是两种大致的mindset，一种是超短线 trading，拿到什么仓位都尽快再清空，尽量保持flat position；另一种是 portfolio management 的思路，一直有一个很大的持仓，然后时时根据对市场的预期对这个portfolio不停做出调整。
这里下次有机会再展开，接下来主要介绍一下量化交易行业 tech 求职方面的内容。
求职指南
工作内容
通常人们对这个职位的首要误解就是：是不是做模型的人想好策略，你负责把策略写成程序？这个问题主要是大家想象不了，这个过程里还有什么事情需要程序员？
回答两个问题：1、这个业务一共有哪些事情需要做？2、这些事情应该怎么分工？
为了实现让电脑自己决策，自己跑到市场里去下单，是有大量的自动化工作需要做的。从早期的研究，数据的获取，清洗和管理，到建立数学模型，训练调试，用历史数据模拟交易过程，到搭建实时交易系统，订单管理，仓位管理，到监控，风险，到交易后的数据整理分析。
至于分工，我们先讨论一个 quant 和 developer 通力合作的环境。quant是策略的最终负责人，developer是本文的讨论对象，系统搭建的最终负责人。这样的环境下，很多环节是双方共同讨论决定的，但是显然模型的搭建、训练调试更应该由quant负责，所有大型的系统设计、搭建更应该由developer负责，但是早期数据工作、大致交易流程、监控、后期分析，都是可以合作的。
回到问题，是不是做模型的人想好策略，你负责把策略写成程序？极为罕见，因为其实quant都需要较强的代码能力 (举例，比如 Hudson River Trading，一家很精英的 prop trading shop，对quant的代码能力要求也是 leetcode hard)，策略的核心通常是他们自己写的，也许会有知识产权，并不对外开放。
Quant-dev 关系
之前我说“我们先讨论一个 quant 和 developer 通力合作的环境”。这是quant 和 developer 关系中比较好的一种，这样的公司通常选择建立一个平等的环境，两个工种可以平等协商，共同负责。这样的公司里，这两个工种也会有更深程度的混合，quant会自己写很多程序，developer也会在过程中获得很多业务方面的具体知识，对整个流程的构架都有很多发言权。
但是也有另一种公司，development是完全和quant分开的部门，这样的地方通常developer会更像二等公民，对最终的业务没有什么ownership，只能被 quant 派 ticket，这种境况显然更差一点，是求职者一定要努力弄清楚的问题。
公司氛围
什么样的公司都有，有很多是标榜tech氛围的公司，轻松，casual，办公室里放满啤酒和电玩，很多年轻人，组织很多体育/智力活动；当然也有更传统金融一板一眼的，很端庄的那种。想了解这一点很简单，去公司网站看一下，氛围通常很直观—— 一本正经西装革履的公司，是做不出轻松俏皮的网页设计的 :)
技能要求
当然是每个公司自己定，但是通常来说，对于最优秀的那些量化交易公司，程序员职位在技术、金融、数学方面，状况大致如下：
技术：和正常技术公司的较高要求差不多，算法，代码能力，系统知识，系统设计都会需要
金融：通常是0要求。相比于学校里教的不一定正确/有用的知识，公司宁愿招个聪明人从零开始教你业务需要的知识
数学：需要对统计概率有基本的理解，这样大家speak the same language好交流。并没有什么过分的要求
Comp structure
带一嘴，这种职位通常是纯cash package，因为也没有什么股票可以发。所以数字通常还可以，但是没有tech公司给股票/期权那样的潜力，没法公司上市，一夜暴富。
但是通常这样的团队较小，薪酬制度比较随意，没有大厂那样的工资与级别挂钩的公式，做得好比较容易获得明显的奖金反馈。
Job listing
那么这些公司的Job posting通常放哪里呢？大家比较容易接触到的是规模相对大的公司，他们有专门的资源做批量校招，网站 job listing 也比较up to date，首先人人都可以看到他们。但是这个行业有很多规模较小的团队，是没有精力搞这些的，于是这些职位全都藏在金融猎头的网络里。这里面不乏很多优秀的团队，但是你单纯在网上搜并找不到他们，所以为了接触这个行业的更多机会，联系recruiter其实很重要。
当然，公司不论大小，都还是很看内推的！
说到内推...
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作者简介
阿菜
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