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1、盧旺杉，高頻交易從業(yè)者：

　　這個問題比較難獲得好的答案，因為多數(shù)高頻交易公司一般都不同程度的禁止向外界透露公司的信息。下面是一些一般性的特點(不僅是工作體驗)，而不含有特定公司的信息。

　　對外要求保密

　　雖然同樣主業(yè)是交易，高頻交易公司通常和共同基金甚至對沖基金不同，他們不會向外界宣揚自己的業(yè)績，因為高頻交易與其他交易行業(yè)相比不是資金密集型，而是技術密集型，所以他們通常是自營，資金來自公司內(nèi)部的合伙人，很少從外界引進資金，而不需要向外界聲張。

　　員工通常會在入職時與公司簽訂競業(yè)禁止協(xié)議(non-compete clause)，即將來離職時有六到十二個月不等的時間不能為競爭對手工作。通常如果沒有約定前公司支付這段時間的薪水，這樣的協(xié)議從法律上說將會是無法執(zhí)行的(non-enforceable)，但這仍然對職員的離職具有一定的反激勵。

　　公司講究工作生活平衡

　　高水平的高頻交易公司知道，讓員工開心最能夠激發(fā)高水平的工作成果，這里是極大強度腦力工作所在，靠強制性的長時間或者外部壓力是不太管用的。所以雖然工作緊張，事情多而有挑戰(zhàn)，員工努力，但公司通常不會要求強制加班，或加硬壓力。

　　與Google類的公司相似，公司會努力提供各種亂七八糟的好處(perks)，比如公司里有臺球桌，有健身房，廚房有各種吃的喝的。員工可以隨意著裝，甚至能夠按自己的時間上下班(flexible hours)。只要能完成自己的工作，員工可以自由選擇完成它的方式。

　　技術和科學驅動

　　高水平的高頻交易公司通常自動化水平較高，策略決策更多的是采用科學的量化方法。要么由交易員的市場靈感產(chǎn)生策略，用數(shù)據(jù)回測優(yōu)化后變成實際策略，或者是用統(tǒng)計方法從大量數(shù)據(jù)中挖掘出非隨機的模式再構造出利用這種非隨機性盈利的策略。無論哪種都是使用方法論中的波普爾所定義的科學方法來研究。

　　另一方面，高頻交易的關注的是短期市場的波動，與長線的量化交易不同的是，對于低延遲的要求是非常極端的。這一塊則是純粹的計算機技術。如何采用高水平的軟硬件搭配而獲得微秒級別的優(yōu)勢是永恒的主題。通常前者屬于量化交易員(Quant trader)，后者屬于開發(fā)者(Developer)，他們基本都是理工類大學的碩士和博士。相比于投行的交際氛圍，這里的氛圍具有更強的智力導向。

　　競爭激烈而容易提升自身能力

　　高頻交易世界接近于贏者通吃的狀態(tài)(winner-takes-all)。如果不能夠在競爭中持續(xù)不段的進步，公司馬上會被擊敗，盈利大幅下滑，甚至破產(chǎn)。高頻交易公司間的競爭雖然沒有很多其他行業(yè)面對面的敵意，但仍然十分殘酷。

　　公司內(nèi)部則充滿頂級理工類高校畢業(yè)的碩士和博士。一般來說進入好的高頻交易公司的人通常自身就會有很強的內(nèi)部驅動，但如果你恰好不屬于這類人，那么就需要時刻有意識的努力進步，而不被拉下。在這個行業(yè)不每天學習新的東西是無法在競爭中活下來的，好的一點是只要你想，你能很容易從其他同事那里學到新東西。

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　　 AQF證書

課程適合人群：

　　金融工程/數(shù)學專業(yè)背景的同學/工作人士，希望進一步學習Python編程以及在量化投資的實戰(zhàn)應用；

　　非金融工程專業(yè)背景的同學/工作人士，希望迅速成為寬客；

　　金融相關人員，希望學習如何系統(tǒng)的做量化策略；

　　個人投資者，希望系統(tǒng)學習掌握量化投資相關的實務技能，從模型開發(fā)，回測，策略改進，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

　　二、量化金融分析師AQF核心課程體系：

　　1、《量化投資基礎》

　　主要涵蓋了量化投資領域的必備知識，包括：基本面分析、技術分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權益、另類投資等內(nèi)容。

　　2、《Python語言編程基礎》

　　包含了Python環(huán)境搭建、基礎語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財務實例等內(nèi)容。旨在為金融財經(jīng)人提供最需要的編程方法。 >>>點擊咨詢AQF課程相關問題

　　3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

　　包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對交易模型、波動擴張模型、Alpha模型、機器學習(隨機森林模型、主成分分析)、深度學習(人工神經(jīng)網(wǎng)絡)等內(nèi)容。

　　4、《量化交易系統(tǒng)設計》

　　旨在學習量化交易系統(tǒng)的具體知識，包括過濾器，進入信號，退出信號，倉位管理等詳細內(nèi)容，并指導學員設計涵蓋個人交易哲學的量化交易系統(tǒng)。

　　5、《量化實盤交易》

　　旨在為解決實際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解決方案。

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　　三、掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機制；

2、熟知國內(nèi)外期貨交易、股市交易的異同點和內(nèi)在運行機制；

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細節(jié)及其背后的交易哲學；

4、掌握金融、編程和建模知識基礎，擁有量化交易實盤操作能力；

5、具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力；

6、掌握量化交易模型設計的基本框架，以及風險管理和資產(chǎn)組合理論的實際運用；

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實現(xiàn)餓完整量化投資決策過程；具備量化投資實戰(zhàn)交易能力。

　　沒有社會貢獻感

　　雖然大部分高頻交易并不是一些媒體所渲染的那樣是“作弊”或者不道德，但相比在Google等公司工作，在高頻交易公司工作對社會的貢獻可以忽略不計。在這里工作雖然同樣有做出高水平成果的成就感，有智力上的滿足感，但對社會幾乎沒有貢獻。是的，你能得到較好的收入，較有趣的工作，但無法得到那種把世界變得更好的自豪感。對于頂尖的腦力工作者來說，無論是數(shù)學家還是計算機大師，有一些理想主義的比例通常比社會平均值高一些。

　　用一句話來說，多數(shù)高水平高頻交易公司更像是研究所或者高技術公司，而更不像同在金融業(yè)中的投行。這個行業(yè)也是實際數(shù)理能力與收入相關性較高的行業(yè)之一，即使你是個社交白癡，如果你真的有杰出的數(shù)理能力，你就能獲得一份不錯的收入。

　　2、董可人(高頻交易，目前在倫敦)：

　　我知道大家想聽的故事是這樣的：

　　在高頻交易機構工作是種怎樣的經(jīng)歷

　　或者是這樣的：

　　在高頻交易公司工作是種怎樣的經(jīng)歷

　　但是很遺憾，今天我?guī)淼墓适率沁@樣的：

　　在高頻公司工作是種怎樣的經(jīng)歷

　　沒有錯。每天的工作都是默默地在電腦前寫代碼。

　　那么，身為一個碼農(nóng)，我為什么不去一家有前途的移動……互聯(lián)網(wǎng)公司呢?

　　在高頻交易公司工作是種怎么的經(jīng)歷

　　亂嗎?別怕，很快你就不會在意這些事情了。無數(shù)艱難的任務等待著你。

　　套用狄更斯名言：這是較好的工作，這是最壞的工作。

　　好處：

　　工作超級有挑戰(zhàn)。每天換新難題，絕不帶重樣的。調(diào)硬件，架網(wǎng)絡，刷系統(tǒng)，優(yōu)化數(shù)據(jù)結構，分析交易數(shù)據(jù)，末了再寫個網(wǎng)頁程序做展示，全都得自己來。

　　同事各個能力逆天，責任心強，信得過。干這行平均年齡偏大，活下來的都是硬漢。四五十歲的上司懂你不懂的金融，數(shù)學，計算機，任何一項基本技術能力都甩你幾條街。

　　接觸的業(yè)務面廣，交易所，網(wǎng)絡供應商，硬件供貨商，都要挨個打交道。能看到整條產(chǎn)業(yè)鏈是活的，做的久了能夠感受到其內(nèi)在的商業(yè)邏輯。果然感覺自己是被需要的呢。

　　壞處：

　　有時候特別孤獨，每個人的任務都很重，自己的活只能靠自己，別人幫不上什么。

　　接不上新人。入行幾年，親眼見過很多新招來的同事承受不了壓力退出了。

　　業(yè)內(nèi)阻力大，老派的trader們抵觸技術更新，合作一個項目時不待見你。

　　入行以來，眼見很多比自己年齡大，資歷老，能力強的人比自己更努力，開始挺絕望的，后來覺得挺踏實，有榜樣。很多人都拖家?guī)Э诹?，家里好幾個孩子，工作忙的時候睡不上幾個小時，但都身體健康，家庭和睦。所以自己也依樣學習，堅持鍛煉身體，健康生活，和家人保持高效溝通，努力成為更優(yōu)秀的人。我很幸運，沒有見過純?yōu)殄X賣命的，也不建議大家這么做，不值得。

　　說錢么，我是沒有其他哥們那么樂觀。發(fā)不出工資的時候倒是挺多，來這行學到一個說法，工資發(fā)不上的時候不叫沒錢，叫沒有流動性。所以有時候有同事會說，我的電腦好慢，等我有了流動性就換一臺。是不是景氣好的時候就發(fā)一筆大的呢?反正我還沒見過。和那些在互聯(lián)網(wǎng)的小伙伴們比，我是絕對不敢說錢多的。那為什么還干這行呢?參見上面列的好處。

　　在這行，大家形容優(yōu)秀的人像這樣：帶了眼罩的賽馬，眼中只能看到前方，所以只會發(fā)力向前，無視困難，直奔目標。所以學的更多的是做人呢。最后，建議大家入行需謹慎，這是一條不歸路。

　　3、Edward.Fu：

　　日常工作：1. coding，數(shù)據(jù)落地清洗;2. coding，基于清洗過的數(shù)據(jù)進行策略挖掘和回測;3. coding，對策略發(fā)單、撤單等環(huán)節(jié)進行測試;4. coding，利用CTP、恒生、IB等接口對策略進行實盤回測，接口來自于it部現(xiàn)成的coding;5. coding，對實盤績效進行自動統(tǒng)計，生成績效報表;6. coding，基于第5部的結果決定是否回到第2步;7. coding，老的策略不斷的掛掉，為了繼續(xù)盈利，無限循環(huán)進入第二步;

　　經(jīng)歷：1. 和各種學霸一起刷工作技能;2. coding;3. 技術宅;

　　體驗：1. 精神壓力無比巨大;2. 錢多;3. 錢多;4. 錢多;5. 錢多;6. 白頭發(fā)，生孩子只能生女兒;

　　調(diào)查：3個在高頻交易機構工作的小伙伴親自講述了他們對這份工作的體驗，你有什么想對我們說的嗎?

　　 AQF試聽課