0:02 大家好，我是coding jesus，在
0:03 今天的影片中，我們將了解
0:07 什麼是量化分析師，成為一名量化分析師需要什麼，
0:10 以及量化分析師現在能賺多少錢。對於
0:11 剛加入我頻道的新朋友，
0:13 我是coding jesus，我是一名量化 開發人員，
0:14 開發人員，
0:16 不是量化分析師。我是一名量化開發人員。
0:18 我們稍後會講到這一點，但我編寫
0:19 演算法以自動方式與交易所交互，
0:23 我還為
0:25 我所在公司的交易員編寫交易應用程序，以
0:28 顯示風險，以便他們進行交易
0:31 等等。好的，夥計們，讓我們
0:33 直接進入正題。什麼是量化分析師？
0:35 他們做什麼？成為量化分析師需要什麼技能？
0:38 他們能賺多少錢？好的，
0:41 夥計們。量化分析師是描述量化分析師的另一種方式。
0:47 廣義上講，量化分析師使用
0:50 數字來回測各種策略，這些策略
0:52 可以為公司賺錢。現在，量化
0:54 分析師不僅僅是理論性的，
0:56 他們不僅處理
0:57 數字和數據，
0:59 還會進行交易。所以他們
1:01 言行一致，真正地
1:03 建立了
1:05 量化開發人員
1:06 會實施一些有效的模型，
1:08 然後他們也會根據
1:11 這些模型進行交易。
1:12 現在我們了解了量化
1:14 分析師的大致情況，這與
1:16 量化開發人員有什麼不同？身為
1:19 一名量化開發人員，我
1:21 比較像是軟體工程師，而不是
1:23 資料處理員、模型創建者、回
1:24 測員、分析師。
1:27 所以我的工作是與
1:28 量化團隊合作，
1:31 實施他們提出的模型和演算法，這些模型和演算法
1:36 透過歷史數據證明可以
1:40 為公司帶來豐厚的回報。他們
1:42 考慮策略，然後對策略進行回測，
1:44 測試策略，
1:46 分析策略，然後我繼續
1:48 實施策略。
1:49 這並不意味著我需要 了解
1:51 了解
1:53 他們在實際建立模型時使用的所有複雜的數學概念，
1:55 而是意味著他們需要能夠向
1:57 我解釋，我需要能夠
1:59 理解這些數學 概念，以便用
1:59 概念，以便用
2:02 我用來實現
2:06 該演算法的任何語言來實現它。好了，
2:07 現在我們了解了
2:09 量化分析師和量化
2:11 軟體工程師之間的區別，
2:12 讓我們來談談
2:14 成為量化分析師或量化分析師需要哪些技能，
2:17 包括技術技能和是
2:18 軟技能，所以我
2:21 首先要談談技術技能。技術技能有
2:22 很多，
2:23 但我想當
2:26 你聽到「量化」這個詞時，首先想到的應該是
2:31 數字。你需要非常
2:33 熟悉數學概念和數字運算，
2:34 因為你的工作 需要
2:36 需要
2:38 分析大量的數據，並為公司正在進行的業務
2:40 建立統計模型
2:44 和預測模型。
2:47 所以你負責制定
2:48 這些策略，這些策略
2:50 可能是某種經過回測的
2:52 策略，可以辨識模式和 異常。
2:53 異常。
2:55 你可能需要
2:57 對峰度、 傾斜度、
2:57 傾斜度、
3:00 風險價值等有一定程度的數學理解，才能
3:01 實施和測試這些模型。
3:03 但它也可能涉及
3:05 預測未來或嘗試
3:06 預測未來的模型，這些模型
3:08 可能類似於
3:11 波動率模型，用於為選擇權定價。
3:12 好了，現在我們了解了
3:14 數位部分，讓我們來談談
3:15 教育部分。
3:17 量化分析師通常來自
3:19 專注於 數字、
3:20 數字、
3:22 數學和金融的教育背景，可能是
3:25 數學碩士、
3:27 金融工程碩士等等。
3:28 如果你不是數學背景，那麼
3:32 如果你有數據分析的背景或工作
3:34 經驗，這
3:36 可能也會對你在量化領域的發展有所幫助，如果你
3:39 想進入量化 領域，但如果你有
3:40 領域，但如果你有
3:43 一些數學和金融背景，那真的會很有幫助，對吧，
3:47 金融不是必須的，
3:49 但如果你有背景，
3:50 特別是如果你對此感興趣，那麼
3:52 當你
3:54 申請成為一名大分析師時，這將有幫助分析師。身為量化分析師，
3:59 或申請成為量化分析師，你應該具備的第三項技術技能 是
4:01 是
4:03 對各種交易概念的理解，
4:06 這通常涉及選擇權理論，所以
4:08 理解各種選擇權定價 模型，例如
4:09 模型，例如
4:11 Black Shoals bachelier 等等， 了解
4:13 了解
4:14 這些選擇權定價模型的優缺點
4:18 會大有幫助。
4:20 第四項，也可能是
4:22 身為一名量化分析師你應該具備的最關鍵的技能之一，就是
4:26 程式語言經驗。現在
4:27 你不需要成為
4:29 開發人員，
4:31 但你需要使用至少一種程式語言進行回測、
4:33 測試、分析和處理大量數據，
4:38 這種語言可能是 R，也可能是 Matlab，但
4:39 通常是 Python，是的，還有
4:42 C 和 Quants，它們
4:44 非常數量不多，但
4:47 大多數人使用 Python 是因為它的簡單性，
4:49 能夠輕鬆繪製數據，
4:51 能夠輕鬆獲取和處理數據，能夠輕鬆獲取和處理數據，能夠輕鬆獲取和處理數據。
4:57 我認為，成為量化分析師最重要的最後一個技術技能
5:02 是電腦使用。你應該
5:03 熟練使用 Excel，
5:04 你應該非常熟悉
5:06 彭博終端，
5:07 對吧，所以你應該能夠熟練地
5:10 與電腦互動。
5:11 我知道我已經談了很多關於回溯
5:13 測試、程式設計、分析等內容，
5:15 但量化分析師不僅僅是理論性的，他們
5:17 不僅僅是建立模型，希望這些模型能夠發揮 作用，
5:17 作用，
5:19 他們實際上會根據他們的
5:21 模型進行交易。所以，他們可能有一半 到
5:23 到
5:24 四分之二的時間
5:26 專注於建立模型， 但
5:28 但
5:34 實際上，他們有
5:43 三分之一到一半的時間用於交易，所以他們會根據他們的模型進行交易。他們會交易各種金融工具組合，
5:44 也許他們會交易某個特定的產品組，例如天然氣，或者他們可能會交易
5:47 另一個特定的產品組，例如國債。 但
5:49 但
6:07 量化分析師會繼續進行交易，並根據他們建立的模型進行交易。所以，他們不僅僅是
6:14 理論性的，他們不僅僅是隱藏在某個地方。在後台白板上畫圖，但他們也透過交易實踐自己實現模型。現在讓我們來談談成為量化分析師所需的軟技能。第一個軟技能是交易員的心態或交易員的氣質。很多時候，就像我說的，你不僅要
6:16 建立模型，實現這些模型，然後將它們傳遞給量化開發人員，還要
6:21 自己進行交易。所以你
6:23 需要能夠在壓力下很好地工作，並擁有交易員的氣質，
6:28 知道何時止損，知道你的策略何時
6:29 不起作用，以及何時需要迭代該策略。所以，
6:33 氣質非常
6:35 重要。雇主通常
6:36 會給你一個智商測試，
6:38 甚至心理測試，
6:46 看看
6:49 你如何應對壓力。在面試中，他們可能會問你一些非常困難的問題，不一定是看
6:50 你如何回答這些問題，而是看你如何表達自己，如何
7:01 思考問題，
7:03 以及你如何應對他們強加給你的壓力。第二個軟技能是承擔風險的能力。市場是動態的，它們不斷在變化。你需要隨機應變，願意承擔一些風險，即使
7:06 這意味著會產生小額損失，
7:07 只要你能從
7:09 這些損失中獲利，改進你的模型，
7:11 了解你哪裡出了問題，然後做出
7:13 調整，這就引出了
7:21 我的第三個
7:23 軟技能，那就是創新思維。在你工作的公司，尤其是在我擔任量化軟體工程師的公司，你會看到
7:24 有很多不同的模型，
7:26 你可能有從模型A到模型
7:27 20、模型100的各種模型，
7:31 這可能是一個完全相同概念的模型，也可能是一個波動率模型，也可能是
7:54 量化分析師正在開發的其他模型，但當你加入這些高頻交易公司的對基金。為什麼使用模型154？它與模型153有何不同？模型154是對模型153的輕微改進，因此量化分析師需要不 局限於
7:55 局限於
7:57 他們所創造的東西，而是從他們
7:58 的模型產生的任何錯誤中
8:06 學習，並為此感到自豪。它不僅能為公司帶來豐厚的利潤，還能
8:10 在創建新模型時，基於先前模型中學到的錯誤教訓進行創新。
8:13 量化分析師最
8:18 不該接受的就是失敗。你應該坦然
8:20 承認失敗，理解哪些方面
8:22 做得不夠好。
8:23 這又回到了創新
8:25 思維模式，即
8:30 不斷重複失敗，希望能夠改進，並不斷證明自己不斷取得成功。
8:32 所以，要坦然接受失敗，因為
8:34 市場總是動態的。
8:36 過去三個月在
8:38 某個高波動時期存在的趨勢，
8:41 如果波動性
8:42 完全下降，在接下來的三個月可能就不存在了。
8:44 所以，你需要意識到這一點，
8:46 坦然接受失敗，並理解 有時
8:46 有時
8:48 失敗是意料之中的，因為如果你
8:50 失敗得不好，你就什麼也
8:52 沒學到，你也沒有重複你
8:54 之前創造的東西。當然，
8:56 你需要有一定的風險緩解
8:59 策略和管理技能。
9:01 你不想失去一切，然後說，
9:02 你知道我只是要重複
9:04 一遍，也許下次我會做得更好，
9:06 但你確實想能夠
9:08 承受那些小損失，那些
9:11 小失敗，
9:28 這樣你以後就可以不斷迭代了。各位，就量化分析師的收入而言，他們每年的收入可能在12.5萬到50萬之間，當然，你的獎金取決於你的模型對公司盈利的貢獻程度，無論是你的波動率模型，還是你的
9:31 回溯測試交易策略，無論
9:32 你的公司現在實際上要 實施
9:33 實施
9:47 什麼，就量化分析師在工作過程中所扮演的角色而言，我告訴
9:53 過你我是如何與量化
9:54 分析師互動的，但這是量化分析師
10:01 與交易所互動的流程，或者說，
10:03 不是與交易所，而是
10:05 與他工作的公司互動。量化分析師會做的是，他會產生策略，產生交易想法，生成模型，讓我像量化開發人員一樣繼續實施，我會實施
10:06 那些經過測試的策略，這些經過測試的策略可能是完全算法化的，因此
10:14 它們可能完全與交易所互動，無需任何干預，或者它們可能被
10:16 公司的交易員使用，現在這些交易員可以是做市商，以做市商的交易員，
10:19 隨後可能是方向傳遞。給公司的交易員們，讓他們在日常交易中繼續利用槓桿，當然
10:21 還有各種風險管理
10:24 工具等等。
10:25 好的，夥計們，如果你們
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10:34 關於量化
10:36 開發人員日常工作內容的
10:37 視頻，他們每天需要做什麼，如何成為像
10:54 我這樣的量化開發人員，然後再製作一個關於如何成為交易員的視頻，交易員不是進行一些交易的量化分析師，而是將 90% 的時間集中在基於創建的模型和你自己的交易知識和經驗進行實際交易的人。感謝觀看影片。
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