如何成为一名职业操盘手|操盘手|期货_凤凰财经
如何成为一名职业操盘手
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操盘手日常生活不像华尔街电影里描述的那么夸张和紧张，好像每天盯着电脑要打仗一样，那些其实都是些不懂交易的初级交易员。再说一点：真正的操盘手是不会到处炫耀自己的工作的，他们要为雇主保守秘密，操盘手的职业特点之一就是要“守口如瓶”。
操盘手日常生活不像华尔街电影里描述的那么夸张和紧张，好像每天盯着电脑要打仗一样，那些其实都是些不懂交易的初级交易员。我认识很多优秀的操盘手都是很悠闲的，因为他们有自己的交易策略并且信任它，使得自己可以从容不迫，谈笑间钱已经赚到了。 对于操盘手这个职业，很多人都非常地跟兴趣，很多投资者都想成为一名操盘手。那么操盘手究竟是一个什么样子呢？而职业操盘手的低调不张扬的个性，使这个职业被蒙上了一层神秘的色彩，这就更容易引起人们的好奇，操盘手究竟是个什么样子？ 操盘&&&其实是一件非常具有艺术性的工作，因为市场并不存在诸如物理与数学之类的真理，交易的艺术成分远远超过科学。操盘手中，大多性格内向，不爱言语，但必定言出惊人。这种性格很多并不是他们的本性，只不过是因为选择了这一职业的原因。守口如瓶是一个职业操盘手最起码的素质。 其次，一个好的操盘手必定有良好的悟性。证券市场走势变幻莫测，没有人会给你提供一套有效的分析方法，一切都只能靠自己摸索总结。 还有就是良好的心态和严格的自律性。证券市场时时刻刻充满着各种各样的诱惑，人性也有各种各样的弱点，只有保持一颗平常心，才能抵挡市场的诱惑，才能克服人性的弱点。有句话说得好，&计划你的交易，交易你的计划。& 操盘手主要是为大户(投资机构)服务的，他们往往是交易员出身，对盘面把握得很好，能够根据客户的要求掌握开仓平仓的时机，熟练把握建立和抛出筹码的技巧，利用资金优势来在一定程度上控制盘面的发展，他们能发现盘面上每个细微的变化，从而避免风险的发生。 操盘手不是炒手，他们是不炒单的，因为主力资金不需要炒单，他们做的是趋势，他们的目的是控制盘面而不是靠微小的点差来积累盈利。 再说一点：真正的操盘手是不会到处炫耀自己的工作的，他们要为雇主保守秘密，操盘手的职业特点之一就是要&守口如瓶&。 我们都知道操盘手不是天生的，一个职业操盘手是必须经过系统的训练才可以进行实战。整个培训过程非常地严格，考核标准很高，绝不仅仅是懂几根k线，熟练多少分析手法就可以成为操盘手的。操盘手更重要的要求是一个大局观，眼光的高低，心理素质是否过硬都是非常关键的考核标准，占了评价因素相当大的比重，之后才会轮到对你掌握的操作分析能力的考核，可以说绝大多数的人士通不过这一关的。而目前国内真正专业的操盘手培训机构是很少的，一般的机构只会精挑细选，或自己内部培养，或通过自己的人脉关系，招取值得信任的人进来，这也是很少有人能够有机会接受到这种专业培训的原因。操盘手绝对是一个高要求的职业，不是普通投资者所能企及的。 经过了残酷的培训考核淘汰阶段之后，这时候如果用一个毛坯来形容没经过培训的操盘手的话，那么这个时候这个毛坯已经基本成形了，剩下的就是边边角角的细节性的雕琢。操盘手进入实战状态之后，是要分几个层次的金子塔构状。一般的来说主要有3个层次，第一个层次也就是最低层，这个阶段的操盘手具体人数若干，主要是执行敲单任务，负责把上级下达的命令执行并且完成。一般来说执行和完成不是很困难的，难在正给敲单的过程的艺术性，通常在这个敲单的过程会决定了一个操盘手能否更进一层；第二个操盘手主要是根据上层的指示，这个层次的操盘手一个机构一般有3-5人构成，负责对行情的制定和把握上，用军队的构建来说，第一个层次的操盘手是战场上的士兵，那么第二个层次的操盘手就是级别不等的军官，他们要根据上级指示，多整个整个战争状况进行分析和研究之后，制定出具体的战术，然后让士兵来执行；说到这里我想大家都明在了，这个最高层的操盘手就是对整个战役进行战略制定的最高统帅，他需要根据整个大的市况进行综合的分析研究，然后制定一个战争计划的对象，预期目标以及需要投入的部队等各种站略部署。由此整个的机构的操盘手的构成已经完全的呈现在了大家面前。 真正的操盘手绝对是低调的，他们只有简单的人际关系，大多时候是孤独的，轻易不会跟人谈起与他们有关的事情，还有投资者对操盘手的收入感兴趣，这么说吧，大体的费用是，所有操盘手能拿走一次操作利润的30%-50%，我遇到或周围的操盘手，一年总收入会在50万之上，好的会在几百万。当然，其实操盘手干到一定阶段，就自己辞职单干了，做起了私募，开起了投资公司。
[责任编辑：wangws]
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--量化交易员的烦恼
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不停闪烁的超级电脑自动进行着高速交易，荧幕上滚动着通过高速网络提前获取的最新市场消息，加上通过杠杆放大的头寸，账户的盈利不断上跳...很多趋势投资者把量化交易视为一样“可以躺着赚钱的”形式。但现实真有这么美好么？美国投资公司ConvergEx的首席策略师Nick Colas在参加了一次量化交易大会后颇为感慨，为我们提出了做量化交易的十大难题。
1. 量化交易员（宽客）与基本面投资者一样会遭遇亏损。我在量化交易大会那天本想听到广泛成功的算法及量化处理过程、可以输出完美的回溯测试结果并且在最小的风险上获得最大收益的策略，我还希望听到电脑科技、执行速度、或者数据挖掘方面的新进展。
但听了一圈下来，我发现量化投资其实相对来说还处在初级发展阶段，比如你经常可以听到关于“新闻对于股价的真实影响有多少？”的争论，而此时基本面投资者只需简单的基于预测特定事件、比如超过或差于预期的财报做交易即可。而量化交易者则需要搞清楚具体此类消息对股价的平均影响程度，这不是件容易的事，你的研究对象时刻在变化着。
2. 想在不同的股票/市场/产品中研究出一套通用交易规则很难。如果你想研究出一套只基于公司财报的交易系统这不难，比如基于超出预期的营收或股息来买入。但是供给面的情况如何？消费者层面的情绪如何？事实证明，财报的影响不及后两者的大，但是你若想把后两者纳入交易模型中，这相当费力费时。
3. 股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化着。记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。对于基本面投资者来说，这是掘金的好时候，但对于量化投资者来说却是噩梦，因为大多数模型此时都会显示做多“优质股”做空“垃圾股”，后果则可想而知。
4. 数学有时帮你解决问题有时又会成为障碍。宽客们要在浩如烟海的金融数据中“寻宝”，但是他们与普通人一样，一天只有24个小时，经常会碰到因一个分析无法推进而其他分析也陷入停顿的状况。
5. 好材料却并不容易使用。Twitter（美国的微博）是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。
6. 并非100%有效。不管是量化还是基本面投资者，大家都是在玩数字游戏。如果你的交易生涯中能有66%的胜率就已经算干的很好了。不过量化交易与后者的不同点在于持仓时间，量化交易一般只做稳而快的短线交易，不像基本面投资可以等上相当长的一段时间，在一只股票上获取甚至100%的收益率。
7. 一切都从回溯测试开始。多数时候，回溯测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容，不过并不是所有宽客都能意识到，过去不代表未来。
8. 交易信号就在那里，也不在那里。现在的信息社会到处都是数据，科学家们甚至可以做到预测每家沃尔玛超市上空的天气如何。Google的统计为我们展示着每天全世界网民都在搜索哪些内容。包括你想在市场中搜索上升动能最强的股票，如今都不难做到。面对茫茫多的数据，你该把时间精力放在哪一块呢？这是个难题。
9. 量化交易正被监管机构瞄上。我想很多宽客们前几天都听说了：巴菲特决定让旗下Business Wire终止向高频交易公司提供特许直投新闻的服务。这是巴菲特为保护自己公司声誉而高调与高频交易撇清关系的行为。虽然量化投资≠高频交易，但是不能否认，量化投资的主要优点之一便是“快”！如今量化投资者们获取信息的速度问题，已然被监管者们划进了重点监视区。下回监管者们又会关注哪个点呢？难说。
10. 愈发激烈的竞争。从Deltix和RavenPack主办的这次大会中你就能明显感受到宽客们的热情，偌大的会场不仅座无虚席，就连站的地方都快没有，不但没有中场休息就连过了午餐时间也不见有人离场。很显然，量化交易在发展了20多个年头后，依然非常流行，但这背后也就意味着同行内的竞争十分激烈，越来越快的电脑与网络，越来越复杂的算法和数据库，入行门槛也不断提高。
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仔细看2 ，缠论也希望能解决这个问题。解决这个问题的策略，价值不会低于1个亿人民币，相当于二三线城市房屋200套。是200套，不是20套。
拈天的技术有这个价值。缠论是希望解决，没有解决。
不要怪别人不肯帮你在金融入门，因为实在是价值太高，而你无法表达对别人有用。
本帖最后由 银熊座 于
15:11 编辑
呵呵，婵婕的脑残粉。看来楼主对婵婕是真爱，天天捧她臭脚。
学习了。谢谢分享。
有一个商人到了一个山村，村子周围的山上全是猴子。商人就和村子种地的农民说，我买猴子，100元一只，村民不知是真是假，试着抓猴子，商人果然给了100元，全村的人都去抓猴子，这比种地容易的多了。很快商人买了两千多只猴子，山上猴子很少了。商人这时又出价200元一只买猴子，村民见猴价翻番，便纷纷去抓，商人又买了，但猴子已经很难抓到了。商人又出价300元一只买猴子，猴子几乎抓不到了。商人出价到500元一只，山上没有猴子，三千多只猴子都在商人这里。这天，商人有事回城里，他的助手到村里和农民们说，我把猴子300元一只卖你们，等商人回来，你们500元卖给商人，你们就发财
有一个商人到了一个山村，村子周围的山上全是猴子。商人就和村子种地的农民说，我买猴子，100元一只，村民不知是真是假，试着抓猴子，商人果然给了100元，全村的人都去抓猴子，这比种地容易的多了。很快商人买了两千多只猴子，山上猴子很少了。商人这时又出价200元一只买猴子，村民见猴价翻番，便纷纷去抓，商人又买了，但猴子已经很难抓到了。商人又出价300元一只买猴子，猴子几乎抓不到了。商人出价到500元一只，山上没有猴子，三千多只猴子都在商人这里。这天，商人有事回城里，他的助手到村里和农民们说，我把猴子300元一只卖你们，等商人回来，你们500元卖给商人，你们就发财
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作为一个先后在券商自营和私募基金一直从事期货和A股交易的从业者，非常乐意将自己的经历与各位分享，也算对自己过去工作的一个总结。
Edward.Fu的回答亦庄亦谐，很形象，也很生动，但小A应该是从事CTA的，因为我之前在全球第四大券商工作时基本也是这个模式，每天都在不停的进行各种回测和开发。彼时，部门的CTA交易主要集中在股指期货的日内投机上，基本市场上能搜集到的各种书籍和报告我都浏览过。不过，从实际运用的角度来看，不同的技术分析方法，指标类切线类也好，形态类波浪类也罢，无论其历史背景和基本原理如何，其实质都是基于证券交易过程中量价时空等历史资料基础上的统计、分析和计算。
由于可供交易的期货标的只有沪深300股指期货，虽然所在部门同时跑了多个日内交易模型，但基本都是一荣俱荣，一损俱损。更为关键的是，一般趋势跟踪系统的获胜概率都低于40%，真正幅度大的单次盈利都是好不容易才熬来的，这说明大部分交易其实都是瞎折腾，当账户资金在短期内出现较大回撤的时候，很容易对自己的模型失去信心，继而陷入反复优化的怪圈。要知道，部门的考核都是以年为单位的，如果一年下来赚不到什么钱甚至亏钱，后果你懂的。
在我读研究生期间，有过几年的商品期货交易经历，就自己的几万块，金字塔决策交易系统全自动下单，偶尔也人工干预。就是这段交易经历，让我知道了趋势交易就是一种煎熬，因为趋势交易是反！人！性！的：几乎总在最高点开多，最低点开空，所以每次下单都是如履薄冰。最致命的是，由于日内单边走势的下单滑点一般都比较大，如果你因为限价单没能成交，基本这千年等一回的机会就和你说拜拜了；而如果你不顾一切去追单，则很大可能刚成交一会就触发了止损命令，实际亏损是理论亏损的2倍还多。
正因为知道了交易执行的艰难，毕业后进入全球第四大券商后，对于交易下单和盯盘，一开始我就是拒绝的。部门的交易一直都是另一海归博士GG在做，而我只负责模型的研发和维护。他每日的工作流程就是，每天早上打开电脑，检查数据流是否正常，然后打开模型，让程序自动执行，盘中各种纠结，盘后各种悔恨。而这，基本就是一天的生活。
盘中纠结：由于资金量巨大，股指期货随便一个波动，就是几十万的盈亏。落袋为安（干预模型）还是让坚决执行模型？这是个问题。毕竟一切浮盈皆是虚妄。
盘后悔恨：今天曾浮盈过百万，最后居然止损出局，唉；今天要是不干预的话，本！可！以！盈利数百万的，结果少赚了近一半，唉，唉。
别问我为啥总想干预模型。事实上，任何一个趋势跟踪系统都是很难坚持的，因为它们都是以捕捉相对罕见的大趋势系统为基础的，而大趋势通常难得一见。在漫长的等待中，交易者很容易对自己的系统产生怀疑，转而相信自己能够战胜概率。
别问我一年下来赚了多少。事实上，CTA的容量是非常有限的，相比于部门的中介业务动辄上亿的利润，CTA的盈利基本可以忽略。虽然后来我们又把趋势交易拓展到了商品期货上，同时交易了十几个品种，但随后很多商品期货都开启了夜盘模式，遂逐步放弃。
因为选择了CTA，导致我每天都在对自己的职业生涯产生怀疑，直到后来我跳槽到阳光私募开始管理对冲产品，开始了股票alpha模型的稳定盈利模式。此是后话，有时间慢慢表来。
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。在中国，做量化交易一天的工作是怎样的？
【Edward.Fu的回答(265票)】:
作为一个管理规模超5亿的CTA基金经理，回答这个问题简直是义不容辞。
一般来说，所有quant trader的日常工作分2块，1是对现有策略的管理和维护，2是开发新策略。
而回答这个问题，又可以分为2个版本，一个是屌丝版，一个是高大上版。
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首先，是屌丝小A对于现有策略管理和维护：
1. 早上开盘前半小时，小A手忙脚乱开启各种交易软件，包括文华财经、大智慧、同花顺、快期、万德、TB、MC等，随后七手八脚手工调整各账号、各策略在各品种上的资金比例、标的合约、隔夜shibor利息等；
2. 开盘后，小A人工盯盘N个品种，开启8、16、32个行情窗口，确保程序正常交易，无明显bug，无乱发单现象，中途对行情提心吊胆，然后当扯淡的行情超越小A心理承受底线，撕毁小A自尊后小A果断停掉策略，修改参数，再迫不及待再把新策略丢进实盘，结果盘中突现行情，新策略没有发单，回溯时惊喜的发现老版策略早已满仓并盈利满满，小A心想，草，原来老版比新版更好；
3. 收盘后，小A开始用excel统计今日盈亏、发单、滑点等情况，然后做交易记录和净值图，惊喜的发现上周净值创新高之后的连续一周回撤后今天终于开始略有盈利，暗爽了一把，随后发给客户交易记录。期间最大的土豪客户B突然打电话过来，责问为何最近回撤太大，模型是否失效，是否需要减仓。小A淡定的各种解释波动率，ZF维稳，神华调价，乌克兰动乱。经过1个小时的不断解释后土豪B终于被说服，反过来安慰略显急躁的小A，表示如果下次再创新高后会考虑在加一倍的资金。小A长嘘一口气之后，看了下表，已经下午5点，遂开始自我打鸡血，为自己制定了新策略开发的进度和计划，但又考虑到目前策略盘中仍需跟踪观察，于是把计划中的deadline又延迟了1倍。在看表，已经6点，于是整理了下自己的老式联想手提，关机，心想下次提成后是不是该换个苹果，但又担心Mac各种软件的兼容性。回家的路上，在路边的永和吃完了晚餐，疲惫的面容下却依然掩饰不了小A内心的狂热与自豪；
第二天，在确保各交易数据和信息无误后，小A开始了新策略开发之旅：
1. 各种看K线，希望自己的火眼金睛能从纷杂混乱的走势中扑捉到些许信息，绞尽脑汁后突发灵感，于是埋头写代码2小时，写完后小A的内心开始无限憧憬牛逼新策略的绩效曲线，恨不得马上丢进去回溯绩效。结果发现新策略的盈利因子PF平均只有1.1，夏普0.8，年化收益风险比1.2。小A傻眼了，顿时赶脚不可能，开始怀疑数据不对，或者数据周期太短，内心实在无法接受这么牛逼的新策略怎么可能绩效如此鸡肋。在无比蛋疼的接受了这个狗血的事实后，小A出门在楼下的全家买了2个包子，决定下午再战；
2. 吃完午饭后，小A伸了个懒腰，扭了2下僵硬的脖子，再次投入到上午未完成的代码之旅。苦苦思索了4个小时后，依然毫无收获。小A表示压力山大，决定下楼透透气，走一走，放松下自己那纷杂无章的思绪。上海的4月，虽然有点小小的阳光，但依旧乍暖还寒。小A感受到些许的凉意后，拉上了下自己身上泛黄的adidas外套的拉链，然后漫无目的的走过1条街，到了一个十字路口。小A望着前面穿梭的各种车辆，终于等到了绿灯，而就在小A决定过马路那电光石火的瞬间，突然，小A有了一个崭新的想法：既然在全样本统计下，新策略没有明显效果的话，那我可不可以做一个类似红绿灯的机制，选出特定的模式作为绿灯，把不符合的行情作为红灯，做一个类似于模式识别的开关，来决定策略是否交易呢？想到这，小A开心的咯咯笑了出来，立马回头一路飞奔到办公室，在原有策略的基础上加了一个类似于KNN的模式识别。这次，小A不急着回溯了，因为他的内心，已经灰常淡定，他很自信这次的改进能让新策略脱胎换骨。果然，回溯报告验证了小A的想法。好几个品种测试下来，绩效都非常满意。而更让小A内心奔腾、无比狂热的是当他把新策略在20多个品种上来回测试后，吃惊的发现原来新策略的普适性如此之强，20多个品种上，几乎没有一个亏损，平均盈利因子PF有2.0，夏普2.5，年化收益风险比5.3。经过3年的摸索，终于，小A依靠最新开发的策略成功逆袭，接下来，便有了高大上的版本；
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一觉醒来，发现知乎上这篇拙文已被20多位大内高手连续点赞，深感惶恐。接下来讲的是小A逆袭变身高大上后的故事，各位请不要以为高大上必然就是权二代或富二代的大概率事件。在量化投资领域，只要你能静下心2-5年如一日的研究，每个人都可以逆袭。你的内心，必须要能做到即便在喧闹的菜市场依然能不被卖菜大妈七寸不烂之舌忽悠买发芽的土豆，即便在脱光的吉泽明步+波多野结衣+濑亚美莉3人面前一想到新的idea必须打开电脑，且鼻血狂飙且狂敲代码。
淡泊明志，宁静求远。一定要相信70分的智商+100分的努力+70分的背景+100分绝对深入和专注的细节研究可以完败100分的智商+100分的背景+80分努力+BS/GARCH/DL/SVM/HMM/machine learning(这个打ML会让人误会,不太好)样样精通的学霸。
这个领域，个人认为未来是比互联网金融的更火的热门,而最最最重要的是，这个行业，还没有3巨头。
如果您有幸从事这个领域，那恭喜你，如果你够努力，够钻研，大概率你还是会被历史滚滚的车轮压过你的尸体，不过回首往事，你依然可以给你的后辈讲述那一个个或宏伟或悲壮的大佬故事和一路走来自己伴随这个行业成长的心酸过程。要相信，这个行业目前在中国的现状，绝对是一群聪明绝顶的geeks抢占技术制高点的群雄逐鹿。而大部分从业人员，终将成为历史的尘埃，就像当年那一批批的互联网创业者炮灰。但是，如果你已尽自己全力一搏，那之后的成与败，于你来说，真的那么重要么？大丈夫生于乱世，当带三尺之剑，立不世之功。至于后话，永远是留给后人说的。
如果你年过30，有房贷车贷，而未从事这个行业，个人建议不要尝试轻易转行，要知道风险和收益本身便是一回事 。
如果你是个只图安稳，只听父母之言的襁褓之儿，请你不要选择这个行业。要知道若你的性格缺少血性，没有屡败屡战的勇气，你的淘汰率将会是100%，这个行业不适合弱者，也不相信关系，更不相信眼泪。有的只是优胜劣汰，胜者为王。
如果你是个初出茅庐的热血少年，对这一行有点兴趣，也愿意倾其功于一役，那请你颤抖吧，鸡东吧，怒吼吧。若你背景和经验都不错，我说的不错是至少国外重点大学本科以上或国内10大名校本科以上，请选择一个相对的高起点，去目前已略有名气的山寨，搬搬砖，打打下手，谦虚好学，跟个愿意教你的师傅，千万千万不要觉得自己牛逼。这一行，不图名气，默默赚钱的实力派到处都是。而假若你非上述此类，请你先没事自学点编程，高数和金融工程，少看点岛国片和跟朋友鬼扯，静下心安安静静为自己未来充电，不要妄自菲薄。这个行业，只相信绩效和实力，不关心你的出身。我自己的背景，非十大名校，也非211，更非985，属于典型的后者。
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感谢各位看官的经常光顾和点赞，有段时间没上知乎，突然发现拙文已经被点赞100+。想来周末闲来无事，于是在此为各位继续奉上高大上版。 楼下的前辈，不是我本人，他下面的回复确实已经蛮接近高大上的真相。不过不得不让我感叹的是世界真的好小，因为当时我也在伦敦的时候，还跟这位前辈有过一面之缘。不过，那时候，我还只是个刚入行的菜鸟而已，而 前辈早已经功成名就了。
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高大上版：
1. 早上8点10分，闹钟响第二下还没结束，小A迅速按停闹钟。蹑手蹑脚、小心翼翼地起床，生怕不小心吵醒了还在睡觉的老婆。随后开始洗漱，煮了点燕麦，从冰箱里拿出牛奶，倒好后放到冰箱外面，边吃还边为老婆水煮了一个土鸡蛋，这样老婆起床后就能吃到热腾腾的燕麦、鸡蛋和牛奶了。
小A看了下表，8点50分，这时手机响了一下，一个叫“交易小助手”的APP收到了一条提示：今天上海气温15-25度，有小雨，请带伞。**证券、**期货、IB、万德、Bloomberg五大数据源数据已正常订阅，策略组合矩阵已根据最新行情自动调整。看到这，小A心满意足的笑了笑。之所以选择三星，就是为了在安卓下更方便的为自己写一个交易监控的APP，确保每日的日常交易无误。这时候小A带上伞出门，走了大概15分钟，到达公司，随后便开始了一天的交易：
1. 早上9点开盘，小A新买的工作站+UPS已自动开启所有交易相关的软件。像往常一样，这个时候小A人工开始核对他的策略组合矩阵，确保所有策略所分配的头寸比例一切正常；
2. 开盘后，小A便投入到最近手头上的一些研究课题，如遗传算法在策略组合上的应用，做市商类高频策略的开发，隐马尔科夫在下单算法上的应用，以下省略1000字......现在的小A，已经没有之前的那种高强度的压力了。因为就算这些课题失败了，那也无所谓，毕竟像这类难题的攻克又不是一朝一夕的事情。再说，目前现有的策略体系前期都已经构建完成，至少在目前的1-2年，国内的环境还不至于让小A之前的老策略这么快淘汰掉。不过，出于未雨绸缪考虑，小A最近和公司的管理层一直有在协商，是否需要从google、百度、物理实验室等这些工业界再挖几个做算法的人过来。小A这个想法已经存在有一段时间了，虽然目前的老策略仍在继续盈利，但是已经可以很明显的感觉到传统策略的盈利能力一直在下降。若非最近半年新研发成功的一些策略，也许今年的年化收益风险比就不能像往年一样上3了吧；
3. 收盘后，系统已将今日所有的绩效统计数据自动生成，包括滑点、成交概率、委托到成交的平均回报时间等等。比较后发现**公司的速度相对略慢，于是给**公司老总打了个电话，要求其尽快对IT部门技术升级。打完电话后小A还在逼叨叨逼叨叨、自言自语地说尼玛连个行情端口都这么慢，明年我们自己买个小点的经纪公司得了，这样还能省下验证保证金这档子事。不过小A想了想还是还是算了，一是这个风险好像还是蛮头痛，毕竟去年光大事件还历历在目；二是这年头经纪商也赚不了几个钱，要不是交易所返个佣，估计十有八九的经纪商都得饿死；
日新出来热乎的工作岗位，请各位有合适的朋友多多推荐，有意的请在下面留自己的邮箱，合适的话我会私信大家：
CTA投资研究员（数据挖掘分析师）
岗位职责：
1.分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；
2.开发与维护策略；
3.提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；
岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；
2.理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；
3.有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；
4.良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；
5.两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；
6.硕士以上学历，各校本科相关专业特别优秀可考虑。
CTA高级研究员（投资经理）
岗位要求：
1. 理工科背景，良好的数理统计功底，硕士或博士学历。
2. 三年左右相关（CTA统计套利数据分析量化策略开发）研发或投资工作经验
（请在简历中详细描述过往工作岗位、职责、工作成果）。
3. 良好的编程能力，熟悉python/linux者最佳。
4. 良好的学习能力和执行力。
岗位职责：
1、研究期货市场价格规律，寻找可量化的交易机会。
2、开发与优化量化策略模型，制定交易方案。
3、构建与维护投资组合，最大化绩效。
4、配合团队优化投研流程，提高投研效率。
薪酬待遇：
固定年薪25万起，外加优厚业绩提成和年终奖金。推荐的朋友有奖，请扩散。
【kuhasu的回答(40票)】:
作为一个管理规模超30亿美金对冲基金从业者，回答这个问题简直是义不容辞。
一般来说，所有quant trader的日常工作分2块，1是对现有策略的管理和维护，2是开发新策略。
而回答这个问题，又可以分为2个版本，一个是屌丝版，一个是高大上版。
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首先，是高富帅小A对于现有策略管理和维护：
1、早上开盘前，电脑系统自动开启，然后进行自检，并进入交易状态，小A这时候在刷微博和微信朋友圈；
2、开盘后，电脑自动交易。小A在看书，游泳，跑步，游园，逛街，看书是前几年的状态，省下的是后几年的状态，小A闲着无聊的时候会去上班，搞一级市场，所以有时候在做并购谈判。如果出现了极其特殊的情况，比如海缆断、交易所停电、地震和火山爆发，前几年的时候小A的手机会第一时间收到消息切换到人工操作，而后来根本就不用切换到人工操作了，所以小A有时候也为自己插不上手而黯然神伤；
3、收盘后，电脑自动维护，对于非全天24小时交易的电脑，自己关机休息了，24小时交易的机器会根据情况定期自检。十几前年的时候，小A会时不时看看交易结果报告，没过几年就发现这是多么没有意义的事情了，于是想起来才会看一下报告。
自从上马了事件驱动系统之后，新闻事件、社区舆情、突发情况等等都被爬虫和自然语言分析取代了，大数据处理能力比人脑快还准。本来小A可以五马长枪地点评波动率，ZF维稳，神华调价，乌克兰动乱，但是最后的结果却常常是在电脑那边基于的参考权重相当的低，低得甚至可以忽略不计，这一次次地挫败了小A本来爆棚的自信心和自我陶醉感，开始意识到开放心是多么的重要，然后日常活动中加入了冥想（就是坐在那里像个屌丝一样什么也不想）。前年的时候，小A服务的公司又上马了一套新系统，可以直接分析CNN，BBC，路透，彭博，CCTV的新闻频道报道，小A坚信，随着物联网的发展，用不了多久，他们公司就可以分析出主播中午是不是吃的韭菜馅的包子了。
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淡泊明志，宁静求远。一定要相信这个领域出身根本不重要，学历学校、学习成绩、智商、年龄、工作经验、继承的财富，等等其他行业的制胜法宝都是浮云。
这个领域，个人认为未来是比互联网金融的更火的热门,而最最最重要的是，这个行业，巨头绝对没兴趣露头，因为巨头不需要融资，不融资就没有必要做广告。
如果您有幸从事这个领域，那恭喜你，如果你够努力，够钻研，大概率你还是会被历史滚滚的车轮压过你的尸体，不过回首往事，你依然可以给你的后辈讲述那一个个或宏伟或悲壮的大佬故事和一路走来自己伴随这个行业成长的心酸过程。要相信，这个行业目前在中国的现状，绝对是一群聪明绝顶的geeks抢占技术制高点的群雄逐鹿。而大部分从业人员，终将成为历史的尘埃，就像当年那一批批的互联网创业者炮灰。但是，如果你已尽自己全力一搏，那之后的成与败，于你来说，真的那么重要么？大丈夫生于乱世，当带三尺之剑，立不世之功。至于后话，永远是留给后人说的。（呃～这段实在是模仿不下去了，太文艺青年范儿了我说不出来，赞！）
如果你年过30，有房贷车贷，而未从事这个行业，那恭喜你，西蒙斯40岁才创建的大奖章基金，索罗斯33岁才投资入门43岁才创建的索罗斯基金。外界的信息都是错的，就算你早接触，哪怕是证券基金从业者，也不一定对路。而对于财务现金流稳健的你来说，即便不辞职，利用业余时间从事交易也可以实现财务自由，条件成熟了就可以辞职单独成立基金。这是二级市场作为公平市场的优势。
这个行业不适合弱者，也不相信关系，更不相信眼泪。有的只是优胜劣汰，胜者为王。国内目前的机构基本上都有严重的缺陷，风险爆发是迟早的事儿，而且会越来越多，这跟之前的经验、管理框架体系、选人用人都有关系，无论是券商自营、资管、还是私募机构,我们作为市场的直接参与者要感谢他们无私地为市场提供了流动性。
如果你是个初出茅庐的热血少年，对这一行有点兴趣，也愿意倾其功于一役，那请你颤抖吧，鸡东吧，怒吼吧。即便你背景和经验都不错，即便至少国外重点大学本科以上或国内10大名校本科以上，即便你先努力自学了编程，高数和金融工程，考取了CFA等证（CFA不是必需的），即便。。。先去锻炼吧！我们不招新手！^_^
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上面回复纯属好玩儿，无任何指向性，对其他回复者的热心回复，尤其被模仿的回复者衷心感谢！
如有虚假纯属巧合，切莫对号入座。:P
【JamesGe的回答(8票)】:
不邀自来，终于见到一个自己能答的了，不能放过！！！
鄙人现在管理2个亿的套利策略账户，至于什么套利，呵呵，圈子真心小。反正市场容量20亿上下这种吧。。。。
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盘前：大概8:20到公司，做各种盘前准备，主要是启动一下交易软件啦，话说公司自己研发的系统启动起来真是麻烦，以后一定要找个运维做这种事情！！关注一下早间新闻（99%的概率是没什么用），刷个微博，泡咖啡，吃面，然后给其他交易员开个晨会，嗯，其实就是扯扯淡。
早上开盘时间：进入紧张而又无聊的开盘时间。做我这个事情，一天大概只有半个小时是在成交的，其他时间就是看着。看看行情是不是正常，程序有没有乱发单，手动调整一下参数，手感来了可以开张多单玩玩，不要超过风控上限哦亲~~ 这个时候主要有两件事情：1. 监控程序和持仓，2. 观察市场，为策略开发寻找灵盖。
午休： 出去跟大家吃个饭呗。。。什么？！你以为交易员会谈论很高大上的内容？？！！我会告诉你我们只是服务员面前装13吗？不过，那个女孩的确有点像某岛女神。。。
下午开盘时间：基本跟上午一样，不同是的收盘前一个小时是仓位调整阶段，这个时候如果仓位不合适，就要紧张一下了。最纠结的就是收盘前30分钟出行情。。。尼玛，我刚调好仓位，要不要这样啊。。。
收盘后一个小时：算账（当之无愧最重要的事情），盘后处理工作（记录持仓，算一下波动率，统计滑点），想想明天的交易策略（大概率时间要做微调，大调的时候也时有发生），打电话给其他公司交易员扯扯蛋（赚钱的时候）。复盘总结会，也是扯淡。
之后的时间：交易员盘后的时间非常灵活的，当然，我也去过很变态的公司，每天待到7,8点，不过这绝13不是常态。做研究这种事情。。。有了灵感想不做都难受，但是没灵感的时候硬做，一般做出来都是废的。一般一周中研究和学习的时间一半一半吧。我很佩服每天能固定时间做研究的人，鄙人绝对是三天打渔两天晒网那种。 没办法。。。只能去女澡堂找找灵感咯~
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最后说一句，见了很多量化交易员之后，我的感觉就是每个人都有自己的风格，有那种20年如一日做研究的，也有像我这样赚了钱就要去旅游三个月的，也有吃斋念佛的。上次交流会见了一个60岁的老爷爷，做TB的程序化，真心佩服。所以没有必要太在乎别人做什么，跟交易本身一样，只要自己舒服就行啦~
【杨影枫的回答(6票)】:
谢邀，但其实没啥好答的。。。
量化的主要特点就是自动化，一旦自动化就极大的减少了人为干预，所以每天流程性的工作只是打开程序，然后监视行情和报单观察有没出错。（程序自动下单、自动记录交易结果、自动完成、甚至自动回测演算出交易参数）
其他主要工作是在开发新的策略，或者对已有策略的回测以及实现。
基本不需要与客户接触，基本很少事务性的工作，甚至有些极致的连经济类新闻都不是很关心。。。
【吴敌的回答(5票)】:
谢谢的邀请， 目前在run一个HFT， 每日基本流程如下：
8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数
9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题
9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法
15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划
17:00~18:00: 运动
另外，贴一个比较欣赏的国外量化交易员Ernie Chan对这个问题的回答。
Can you describe a typical work day for us?
I start the day at 7:30am, downloading data and starting up various applications to prepare for sending the day’s orders, and sometimes conferring (via phone or instant messages) with my partner in Chicago on unusual situations. In theory, all these steps can be automated, but it would require heavy investments in some software that we are not prepared to make just yet. And of course, even if they are all automated, you still want to monitor them to make sure no unexpected errors have occurred. I also try to check and reply to a few urgent emails during this time. Oh, and a 5-minute breakfast too. So this takes me to 9:30am, when the market opens, and our applications spring into action. I will sit there for maybe half an hour more to make sure the applications run normally, and then get back to doing research, strategizing with my partner over the phone, or speaking to my clients. At noon, I typically take an hour’s break to exercise, either swimming, yoga, or just hiking around the wildlife preserve near my house. I will then have my 5-minute lunch, and get back to my research and client calls. At 4pm, market closes and I shut down all the applications, and that ends the first part of my working day. I may work for another hour or so around 8pm, mostly doing research and answering emails. I also try to put in a few hours on the weekend doing the same, maybe updating my blog too.
【slevinlee的回答(4票)】:
早上开盘远程连上云主机补数据~
看下隔夜持仓的品种走势~还有隔夜新闻（虽然没啥用处）~
开盘后监控实盘~
看是否有bug或者七七八八的问题造成下单错误
实盘时间做一些新策略下单的调试~
收盘保存持仓 所有委托指令 记录report
然后下午4点多去散步~
吃完晚饭写新策略的回测或者其他数据处理~
小投资公司~一个人管理的资金没上千万~
大行的量化交易员肯定不是这样~
监控风控 实盘 调试 回测应该不是一个人搞定~
【Nil的回答(3票)】:
谢邀 先澄清下 我不在中国 也不是做量化的 不过我朋友做这个的 也算了解。
早上开盘前两小时开会 分析隔夜新闻 做预测 学数学学物理学电脑的博士们开始写今天策略 在开盘前半小时交给交易员 或者传到交易服务器上。午休时间修改早上的分析策略 改策略交给交易员或者服务器。风控由专人负责。
收盘后分析图标然后总结。 就是这样
【joelee的回答(3票)】:
谢邀。不过本人工作只是与量化交易相关没有真正参与，而且主要是个人级别的量化交易，大机构的量化交易不了解。
个人和小团队的量化交易，一天里很多时间要做策略研发，即使已经有一批策略在手，依然要不断寻找新的思路。
其次，对各种基本面也要进行研究。虽然量化策略是计算机自动进行的，但其实人要对行情的性质有基本的判断，要在手中一堆策略里选择合适的策略，或者对策略的持仓比重进行调整。例如前两年股指好做，那就要多做股指，今年股指振来振去，你就要多做铜啊豆粕什么的。如果行情是盘整的，你就不太适合在趋势策略里配置太重的仓位。等等。
【何方伟的回答(2票)】:
你做这方面的工作就知道了。应该没有固定模式。
【张靖宇的回答(2票)】:
量化交易就像一楼说的那样，每天监控程序不出错并不断改进交易系统就行了。
华尔街的交易员也分369等，下层的就负责数据收集，输入上级交易指令等等简单的东西。
高级的谁也不知道天天研究啥，人家也不可能免费告诉你如何赚钱。
某位前辈说过，靠技术分析，很难在1000万以上继续保持。当你的头寸足够大时，策略交易就不太灵了。
这行没有定式，适合自己就好。
【陈杰的回答(1票)】:
我从客观角度，说说我一国内屌丝朋友吧，期货行业从事量化交易挺多年。可能表述比较片面，这是只说我看到的。不喜勿喷，大可一笑了之。
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那哥们，是一大叔，已被社会摸了棱角，不是属于easy going的那种，跟他熟了就各种闷骚，侃侃而谈。他策略不多，就一个。我曾问他怎么不多琢磨几个，他答，好策略一个就够了，且策略不是最关键的，核心是人。这话我很认可，你有100个策略，管毛用！
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他只做期货程序化，每天7点来钟就到公司了，泡茶，新闻，资料，看看K线，基本上心里就有谱了；开盘后，看看线图，看看量，有没有异常情况，接着喝茶闲侃，QQ泡姑娘。注意他的程序每天还要手动开run一次；收盘后他比较忙，看看绩效，做K线分析，直到晚上10点多才走。当然他没媳妇。
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最后我想说说对于量化和程序化交易的理解：
1、程序化交易也属于量化投资范畴，但是量化投资不同的是，量化投资是通过量化分析方法制定出投资策略，这个策略有可能自动执行，也有可能手动执行。以前有个导师是一法国老头，他就是通过量化分析为机构制定投资策略，然后机构外包给类似于UBS的去执行。
2、量化交易，是一个体系，策略+量化交易系统+风控+算法交易，有的是紧耦合，有的是松耦合。
3、无论量化或程序化，别较真！引用邓爷爷说的：‘黑猫白猫抓到老鼠才是好猫’！
【蒋忻忧的回答(1票)】:
开盘前补齐各种数据
盘中监控程序运行情况，同时主要研究交易策略
收盘交易记录总结，策略研究回测
【刘湘斌的回答(0票)】:
神经网络算法有在用吗？
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