量化的职业发展简介

引言笔者在券商行业待了三年，在某家小私募在待了小半年时间，相当于在卖方和买方都待过，对量化行业这条路略有了解，加之在日常生活和工作中经常会接触到行业内 (头部私募、中部私募、小私募、银行自营、券商自营，券商后台、互联网金融、币圈等) 的各路人士，在本文中，笔者就自己经历或身边朋友的一些了解，简单介绍一些量化行业的职业发展路径，区分以及可能的收入情况。为什么写这篇文章，其实因为经常会碰到一些师弟师妹，或者量化爱好者咨询关于量化的就业，关于职业发展路径等问题，当然了，还有最敏感的，待遇问题。在笔者博士毕业之后，也曾经非常迷茫，各种机缘巧合从事了量化金融相关的工作，其中各种未知，也是让自己惴惴不安。本文不希望成为贩卖焦虑的文章，当然也不希望成为贩卖成功学的文章，笔者希望尽量客观，但是因为行业的缘故，某些情况也只是笔者从侧面了解到的情况，如果谬误，欢迎行业大佬批评指正，不甚感激。以下，笔者将就自己接触到的一些常见问题，做一个简单介绍。什么是量化关于这个问题，其实是很多本科金融学或者研究生金融学，数学系，物理系等相关方向的学生常问的问题。因为在日常生活中，经常会听到一些关于前辈们的传说，某某金融才子，就是物理系毕业的，某某行业巨擘，就是数学系毕业的，他们做的据说是金融相关内容，好像和量化有关系。但是如果当老师吹牛的时候，一细问，老师可能也不清楚具体情况。从正常投资角度来看，投资分主观和量化，前者的投资很多是主观判断，宏观上做一个判断，中观行业上做一个判断，譬如宏观上看社融，看 PMI 等等，对经济形式有个简单判断，中观看短期可能房地产不行，可能新能源，半导体是今年投资热点，微观上对热门行业的股票做一个筛选，然后做一个资产配置；后者可能会更倾向于在数据上进行投资决策，最简单的可能就是价量，如果是资金稍大点，可能会做一个多因子分析，还有可能是做指增或者中性的，会根据指数成分股的权重进行资金配置。但是从笔者的个人感觉来看，所谓主观量化的区分，界限并不明确，因为实际上，所谓主观投资，投资经理一样可能会需要根据各种数据来辅助决策，所谓量化投资，相当多基金经理一样要做一些主观判断。因此，可能我们所谓的量化行业，就是数据决策部分会比人为决策部分会更多一些，当然，这也仅仅是我一家之言，见仁见智。另外需要补充的是，量化投资的概念其实比较宽泛，因为某些做中低频策略的机构，只需要用多因子选股，然后手工下单进行资产配置即可。而另外一些中低频的交易机构，可能会做的更多，譬如需要做程序化交易，即机器自动进行委托买卖，挂单撤单操作，笔者后文可能会更多着墨于程序化交易这个范畴。量化投资分类笔者对一级市场不熟悉，这里讨论仅限于笔者所了解到的部分二级市场。从笔者接触到的机构投资标的来看，相当多的机构投资都是有所偏好的，譬如有些机构就比较喜欢投资期货，我们经常会听到什么 CTA 策略，一般都是指期货投资策略，这些策略一般都是择时策略，即选择品种买卖点，譬如海龟策略，海龟策略内还会用到通道类策略 (唐奇安通道)，还有包括布林轨，心理线等等乱起八糟的各种策略，这些策略一般都是基于量价衍生过来的。因此，这些策略相比之下，门槛比较低，但是 “易学难精”，在 CTA 上面，能够一年翻很多倍非常正常，毕竟有杠杆存在，但是要做到多年的稳定盈利，这样的机构必然有着过人之处。 CTA 策略还会有些包括套利 (跨期套利、期现套利)，套期保值，宏观策略等，这些是笔者对 CTA 的了解，实际还有更多内容，包括高频的做市商策略等，这些笔者就不熟悉了，CTA 有些国际上非常知名的交易机构，譬如 JUMP、tower 等在国内做高频做的风生水起，感兴趣的读者可以自行了解。期货这个品种因为程序化交易方便 (CTP,XTP 等柜台可以自行接入)，流动性还不错，在程序化交易上来看，可能更多私募会选择它。但是，期货市场相比股票市场，规模属实还是小了点，因此，相当于投资机构还是会投资股票市场的。股票市场的程序化接入因为涉及到合规等各方面因素，实际上程序化交易的门槛会比期货要高。但是，因为股票交易的大众基础远高于期货交易，因此，在这个市场上，会看到相比 CTA 更为丰富的策略。一方面， CTA 的策略可以沿用到股票市场，另外，还会有多因子策略 (期货也有多因子策略，但是数据维度上不如股票)，利用股票的财务数据、量化数据等对其进行综合判断，进行投资决策。而且因为股票市场交易既有散户，也有公募等专业机构，不同的交易模式，会导致各种策略都有其适用范围，譬如高频策略可以纯做量价，股票 T0，T+1 高换手策略，涨停板策略；中低频的多因子股票纯多头策略；还可以做指数增强，在指数跟踪基础上，超配或减配某些标的；中性策略，在买入一篮子股票的基础上，买入相应的股指期货空头；还有一些很特殊的策略，譬如前两年打新很火，就可以有融券打新策略等等，不甚枚举。从笔者了解到的情况来看，策略不分好坏，总是会有对应的周期和行情的。股票、期货可能是交易门槛比较低的品种，但实际上，量化交易的范围远远不止这两样，还有期权交易，包括商品期权，股票期权，股票期权又有场内期权和场外期权，还有国债期货，还有一些头部机构会做城投债，企业债等。当然了，当机构足够大的时候，国内金融市场可能也未必能承载得住这些机构，因为会有机构去做港股、美股，交易的范围非常广，也因此，不同方向下都会需要不同的人才，同样是做量化的，可能交易的品种稍微一变，两边的交流都会变得吃力起来。另外需要说明的是，做固收 (一般指交易债券等品种)，期权等品种，从行业需求来看，门槛又会比普通 CTA，股票投资要高，因为能交易这些品种的机构，一般都是比较大型的机构，因此，除非校招进去，社招来讲，想从事相关品种交易，会比较困难，因此，如果想从事类似行业的在校学生，尽量在读书阶段就去尝试相关的实习机会。从事量化行业门槛高不高简单来讲，还是比较高的。这一行是业绩说话，如果没有业绩的情况下，一方面避免试错成本，另一方面，为了给投资人一个光鲜门面，对于初学者而言，没有名校加持，很难。当然，这也不是绝对的，一些中小私募，可能对名校情结没有那么重，还有一些机构，对社招的门槛会不那么注重学校，反而会比较注重候选人的实际投资能力，毕竟这些机构还是需要能赚钱的人来保持利润的。对于公募机构而言，其实，如果不是清北的，笔者不太建议去，毕竟这些机构，对名校的情结，比其他机构都要高的多得多，至于哪些学校可以，感兴趣的读者可以去各类基金网站看看基金经理的毕业学校就知道了。券商自营可能比较神秘，毕竟笔者也没有机会进去，只能从侧面了解到一些情况，相比私募，公募而言，其实笔者觉得券商自营可能性价比会更高一点，当然，这也是建立在你能进入的情况下，一方面，实打实的业务部门，可以去市场上拼杀，另一方面，试错成本又没有私募那么高，一次错误就给你永久打入冷宫，最最好的一点，可能还在于收入上，券商自营还能有底薪保证，相比其他，显得吸引力更高。除了以上这些，其实还有一类量化相关的从业者，即量化 IT 从业者，相比策略研究，投资而言，可能这一行没有那么光鲜，但是从性价比来看，IT 从业除了收入上限没有那么高，但是收入下限也还不错。而且，量化系统开发的进入门槛，没有量化研究那么高，一些爱好者可能最开始学历不行，此时，可以从量化系统开发，作为一个切入点，相当多的投资机构，对量化系统开发的需求都是非常高的，感兴趣的读者可以自行去一些找工作网站搜索看看。量化就业收入高不高？其实方差非常大，笔者了解到，某头部私募某基金经理某年拿了上亿的收入，手底下小弟都拿了几千万，当然了，他给公司创造的利润至少是五倍其收入起。与此同时，很多私募给其员工开的工资，最低甚至只有几千，在北上广深这些大城市而言，生存非常艰难。虽然猎头讲的这行收入很高，但从笔者接触到的有些样本看起来，正常私募给员工开的底薪在1~2W居多，一些厚道的老板会给一些 bonus cut，当然也会有很多不厚道的老板最后不兑现承诺。也因此，在小私募，好的非常好，差的非常差。而在一些中大型私募，笔者了解到的，譬如某接近百亿的私募，普通因子研究员可以有接近 30 左右的年收入，某千亿私募，普通量化系统开发人员，底薪在 60 左右，如果加上项目奖等各类奖金，高的有有几百个 W，低的也有上百个 W 的样子。另外相当多从业者实在券商，银行，公募等金融系统工作的，因为公司不同，这一行的方差从笔者了解到的角度也比较大，一般中大型券商还是比较厚道的，中后台人员工资可能在券商年报的员工平均工资水平，小型券商，有的自营部门员工，甚至底薪只有 8000，绩效只有几万，不知道是不是小券商的常态。是否可以成为一辈子的行业？其中从笔者的角度而言，就是看这行卷不卷。国内目前貌似也就一些垄断行业还好，金融这一行，你说不卷，颇有点自欺欺人的感觉，当然，公司不同，对应的卷的程度不同。市场化程度最高的私募，如果想要做的很好，除非真的确实有特别独特的思路可以赚钱，不然的话，每天一样需要不断学习，不断琢磨新的策略，不断对老策略进行迭代升级，而做交易系统开发的话，如果公司有高频相关业务，就需要不断卷系统优化，如果公司有自己的投研平台，就要去升级回测系统，数据清洗入库，系统运维等工作，市场化的行业，别人在进步，如果你不进步，那就是一种倒退，会被市场淘汰的。当然了，这里笔者只是介绍一种状态，私募里面，对量化研究，投资而言，能赚钱就是最佳的衡量标准，因为这是对自己业绩负责，不是表演。做系统开发，可能和老板有关了，有的老板花了钱，就喜欢看员工加班，那这只能自求多福，有的私募确实不错，各方面建设都很完善，那可以做到工作生活平衡。对公募而言，可能投资经理压力会比较大，毕竟亏了基民的钱，有点良心的，还是会夜不能寐吧，哦，这是我猜的，真实的公募基金经理，我还没和人家熟到那个程度。券商来说，做量化系统开发的会稍微好点，其实也和领导关系比较大，相比较而言，其实没有私募那么卷，当然了，给领导表演的成分就会多一点，毕竟绩效还是需要领导决策的，而这一块，可比少的可怜的基本工资多多了。券商的前台业务部门，做量化投资的，可能心理压力会更多些吧，亏了公司钱，还拿高工资，多少有点说不过去。其实说一辈子太遥远了，笔者也才工作几年，给读者们说这行可以干一辈子，那也太吹牛了。只能说，如果热爱，就真心热爱，哪怕不从事这个方向，业务一样可以自己搞，其实门槛并没有想象的那么高，而实际回报也会在意想不到的地方回馈给自己。结语记得某天夜里快十二点了，我还某量化群里问到某个专业问题，有人在感叹，说，胡博，你咋这么卷呢？其实，对于热爱的东西，对于能提升自己的东西，废寝忘食，不能称之为卷，笔者认为，对没有价值和意义的事情，去消耗生命，那才是卷，而且是浪费生命的卷。生命太短暂了，相比于在领导面前表演自己的勤勉，享受生命中的每一分一秒，可能更好玩一些吧。笔者是物理学专业出来的，在热力学上有个第二定律，即熵增定律，万事万物都是从有序往无序发展，我们的人生一样如此，从呱呱坠地到老朽不堪，相较于生命的这一熵增过程，不断学习，不断进步，其实是一种逆熵的过程，从某种形式上来看，其实也是一种延长我们的生命，甚至于超脱生命的一种方式，希望与读者朋友们共勉。来源：知乎 www.zhihu.com 作者：CuriousBull 【知乎日报】千万用户的选择，做朋友圈里的新鲜事分享大牛。点击下载

Aug 16, 2022 - 17:00

引言

笔者在券商行业待了三年，在某家小私募在待了小半年时间，相当于在卖方和买方都待过，对量化行业这条路略有了解，加之在日常生活和工作中经常会接触到行业内 (头部私募、中部私募、小私募、银行自营、券商自营，券商后台、互联网金融、币圈等) 的各路人士，在本文中，笔者就自己经历或身边朋友的一些了解，简单介绍一些量化行业的职业发展路径，区分以及可能的收入情况。

为什么写这篇文章，其实因为经常会碰到一些师弟师妹，或者量化爱好者咨询关于量化的就业，关于职业发展路径等问题，当然了，还有最敏感的，待遇问题。在笔者博士毕业之后，也曾经非常迷茫，各种机缘巧合从事了量化金融相关的工作，其中各种未知，也是让自己惴惴不安。本文不希望成为贩卖焦虑的文章，当然也不希望成为贩卖成功学的文章，笔者希望尽量客观，但是因为行业的缘故，某些情况也只是笔者从侧面了解到的情况，如果谬误，欢迎行业大佬批评指正，不甚感激。

以下，笔者将就自己接触到的一些常见问题，做一个简单介绍。

什么是量化

关于这个问题，其实是很多本科金融学或者研究生金融学，数学系，物理系等相关方向的学生常问的问题。因为在日常生活中，经常会听到一些关于前辈们的传说，某某金融才子，就是物理系毕业的，某某行业巨擘，就是数学系毕业的，他们做的据说是金融相关内容，好像和量化有关系。但是如果当老师吹牛的时候，一细问，老师可能也不清楚具体情况。

从正常投资角度来看，投资分主观和量化，前者的投资很多是主观判断，宏观上做一个判断，中观行业上做一个判断，譬如宏观上看社融，看 PMI 等等，对经济形式有个简单判断，中观看短期可能房地产不行，可能新能源，半导体是今年投资热点，微观上对热门行业的股票做一个筛选，然后做一个资产配置；后者可能会更倾向于在数据上进行投资决策，最简单的可能就是价量，如果是资金稍大点，可能会做一个多因子分析，还有可能是做指增或者中性的，会根据指数成分股的权重进行资金配置。但是从笔者的个人感觉来看，所谓主观量化的区分，界限并不明确，因为实际上，所谓主观投资，投资经理一样可能会需要根据各种数据来辅助决策，所谓量化投资，相当多基金经理一样要做一些主观判断。因此，可能我们所谓的量化行业，就是数据决策部分会比人为决策部分会更多一些，当然，这也仅仅是我一家之言，见仁见智。

另外需要补充的是，量化投资的概念其实比较宽泛，因为某些做中低频策略的机构，只需要用多因子选股，然后手工下单进行资产配置即可。而另外一些中低频的交易机构，可能会做的更多，譬如需要做程序化交易，即机器自动进行委托买卖，挂单撤单操作，笔者后文可能会更多着墨于程序化交易这个范畴。

量化投资分类

笔者对一级市场不熟悉，这里讨论仅限于笔者所了解到的部分二级市场。从笔者接触到的机构投资标的来看，相当多的机构投资都是有所偏好的，譬如有些机构就比较喜欢投资期货，我们经常会听到什么 CTA 策略，一般都是指期货投资策略，这些策略一般都是择时策略，即选择品种买卖点，譬如海龟策略，海龟策略内还会用到通道类策略 (唐奇安通道)，还有包括布林轨，心理线等等乱起八糟的各种策略，这些策略一般都是基于量价衍生过来的。因此，这些策略相比之下，门槛比较低，但是 “易学难精”，在 CTA 上面，能够一年翻很多倍非常正常，毕竟有杠杆存在，但是要做到多年的稳定盈利，这样的机构必然有着过人之处。 CTA 策略还会有些包括套利 (跨期套利、期现套利)，套期保值，宏观策略等，这些是笔者对 CTA 的了解，实际还有更多内容，包括高频的做市商策略等，这些笔者就不熟悉了，CTA 有些国际上非常知名的交易机构，譬如 JUMP、tower 等在国内做高频做的风生水起，感兴趣的读者可以自行了解。

期货这个品种因为程序化交易方便 (CTP,XTP 等柜台可以自行接入)，流动性还不错，在程序化交易上来看，可能更多私募会选择它。但是，期货市场相比股票市场，规模属实还是小了点，因此，相当于投资机构还是会投资股票市场的。股票市场的程序化接入因为涉及到合规等各方面因素，实际上程序化交易的门槛会比期货要高。但是，因为股票交易的大众基础远高于期货交易，因此，在这个市场上，会看到相比 CTA 更为丰富的策略。一方面， CTA 的策略可以沿用到股票市场，另外，还会有多因子策略 (期货也有多因子策略，但是数据维度上不如股票)，利用股票的财务数据、量化数据等对其进行综合判断，进行投资决策。而且因为股票市场交易既有散户，也有公募等专业机构，不同的交易模式，会导致各种策略都有其适用范围，譬如高频策略可以纯做量价，股票 T0，T+1 高换手策略，涨停板策略；中低频的多因子股票纯多头策略；还可以做指数增强，在指数跟踪基础上，超配或减配某些标的；中性策略，在买入一篮子股票的基础上，买入相应的股指期货空头；还有一些很特殊的策略，譬如前两年打新很火，就可以有融券打新策略等等，不甚枚举。从笔者了解到的情况来看，策略不分好坏，总是会有对应的周期和行情的。

股票、期货可能是交易门槛比较低的品种，但实际上，量化交易的范围远远不止这两样，还有期权交易，包括商品期权，股票期权，股票期权又有场内期权和场外期权，还有国债期货，还有一些头部机构会做城投债，企业债等。当然了，当机构足够大的时候，国内金融市场可能也未必能承载得住这些机构，因为会有机构去做港股、美股，交易的范围非常广，也因此，不同方向下都会需要不同的人才，同样是做量化的，可能交易的品种稍微一变，两边的交流都会变得吃力起来。另外需要说明的是，做固收 (一般指交易债券等品种)，期权等品种，从行业需求来看，门槛又会比普通 CTA，股票投资要高，因为能交易这些品种的机构，一般都是比较大型的机构，因此，除非校招进去，社招来讲，想从事相关品种交易，会比较困难，因此，如果想从事类似行业的在校学生，尽量在读书阶段就去尝试相关的实习机会。

从事量化行业门槛高不高

简单来讲，还是比较高的。这一行是业绩说话，如果没有业绩的情况下，一方面避免试错成本，另一方面，为了给投资人一个光鲜门面，对于初学者而言，没有名校加持，很难。当然，这也不是绝对的，一些中小私募，可能对名校情结没有那么重，还有一些机构，对社招的门槛会不那么注重学校，反而会比较注重候选人的实际投资能力，毕竟这些机构还是需要能赚钱的人来保持利润的。

对于公募机构而言，其实，如果不是清北的，笔者不太建议去，毕竟这些机构，对名校的情结，比其他机构都要高的多得多，至于哪些学校可以，感兴趣的读者可以去各类基金网站看看基金经理的毕业学校就知道了。

券商自营可能比较神秘，毕竟笔者也没有机会进去，只能从侧面了解到一些情况，相比私募，公募而言，其实笔者觉得券商自营可能性价比会更高一点，当然，这也是建立在你能进入的情况下，一方面，实打实的业务部门，可以去市场上拼杀，另一方面，试错成本又没有私募那么高，一次错误就给你永久打入冷宫，最最好的一点，可能还在于收入上，券商自营还能有底薪保证，相比其他，显得吸引力更高。

除了以上这些，其实还有一类量化相关的从业者，即量化 IT 从业者，相比策略研究，投资而言，可能这一行没有那么光鲜，但是从性价比来看，IT 从业除了收入上限没有那么高，但是收入下限也还不错。而且，量化系统开发的进入门槛，没有量化研究那么高，一些爱好者可能最开始学历不行，此时，可以从量化系统开发，作为一个切入点，相当多的投资机构，对量化系统开发的需求都是非常高的，感兴趣的读者可以自行去一些找工作网站搜索看看。

量化就业收入高不高？

其实方差非常大，笔者了解到，某头部私募某基金经理某年拿了上亿的收入，手底下小弟都拿了几千万，当然了，他给公司创造的利润至少是五倍其收入起。与此同时，很多私募给其员工开的工资，最低甚至只有几千，在北上广深这些大城市而言，生存非常艰难。虽然猎头讲的这行收入很高，但从笔者接触到的有些样本看起来，正常私募给员工开的底薪在1~2W居多，一些厚道的老板会给一些 bonus cut，当然也会有很多不厚道的老板最后不兑现承诺。也因此，在小私募，好的非常好，差的非常差。而在一些中大型私募，笔者了解到的，譬如某接近百亿的私募，普通因子研究员可以有接近 30 左右的年收入，某千亿私募，普通量化系统开发人员，底薪在 60 左右，如果加上项目奖等各类奖金，高的有有几百个 W，低的也有上百个 W 的样子。

另外相当多从业者实在券商，银行，公募等金融系统工作的，因为公司不同，这一行的方差从笔者了解到的角度也比较大，一般中大型券商还是比较厚道的，中后台人员工资可能在券商年报的员工平均工资水平，小型券商，有的自营部门员工，甚至底薪只有 8000，绩效只有几万，不知道是不是小券商的常态。

是否可以成为一辈子的行业？

其中从笔者的角度而言，就是看这行卷不卷。国内目前貌似也就一些垄断行业还好，金融这一行，你说不卷，颇有点自欺欺人的感觉，当然，公司不同，对应的卷的程度不同。市场化程度最高的私募，如果想要做的很好，除非真的确实有特别独特的思路可以赚钱，不然的话，每天一样需要不断学习，不断琢磨新的策略，不断对老策略进行迭代升级，而做交易系统开发的话，如果公司有高频相关业务，就需要不断卷系统优化，如果公司有自己的投研平台，就要去升级回测系统，数据清洗入库，系统运维等工作，市场化的行业，别人在进步，如果你不进步，那就是一种倒退，会被市场淘汰的。当然了，这里笔者只是介绍一种状态，私募里面，对量化研究，投资而言，能赚钱就是最佳的衡量标准，因为这是对自己业绩负责，不是表演。做系统开发，可能和老板有关了，有的老板花了钱，就喜欢看员工加班，那这只能自求多福，有的私募确实不错，各方面建设都很完善，那可以做到工作生活平衡。

对公募而言，可能投资经理压力会比较大，毕竟亏了基民的钱，有点良心的，还是会夜不能寐吧，哦，这是我猜的，真实的公募基金经理，我还没和人家熟到那个程度。

券商来说，做量化系统开发的会稍微好点，其实也和领导关系比较大，相比较而言，其实没有私募那么卷，当然了，给领导表演的成分就会多一点，毕竟绩效还是需要领导决策的，而这一块，可比少的可怜的基本工资多多了。券商的前台业务部门，做量化投资的，可能心理压力会更多些吧，亏了公司钱，还拿高工资，多少有点说不过去。

其实说一辈子太遥远了，笔者也才工作几年，给读者们说这行可以干一辈子，那也太吹牛了。只能说，如果热爱，就真心热爱，哪怕不从事这个方向，业务一样可以自己搞，其实门槛并没有想象的那么高，而实际回报也会在意想不到的地方回馈给自己。

结语

记得某天夜里快十二点了，我还某量化群里问到某个专业问题，有人在感叹，说，胡博，你咋这么卷呢？其实，对于热爱的东西，对于能提升自己的东西，废寝忘食，不能称之为卷，笔者认为，对没有价值和意义的事情，去消耗生命，那才是卷，而且是浪费生命的卷。生命太短暂了，相比于在领导面前表演自己的勤勉，享受生命中的每一分一秒，可能更好玩一些吧。

笔者是物理学专业出来的，在热力学上有个第二定律，即熵增定律，万事万物都是从有序往无序发展，我们的人生一样如此，从呱呱坠地到老朽不堪，相较于生命的这一熵增过程，不断学习，不断进步，其实是一种逆熵的过程，从某种形式上来看，其实也是一种延长我们的生命，甚至于超脱生命的一种方式，希望与读者朋友们共勉。

来源：知乎 www.zhihu.com
作者：CuriousBull

【知乎日报】千万用户的选择，做朋友圈里的新鲜事分享大牛。点击下载

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