量化交易员工作计划(优选5篇)思维导图

20__年上半年已经过去，虽然我们完成了上半年的任务，但是下半年的工作依然繁重。我们电工班组会继续努力工作、克服困难、一如既往。下半年我们班组要从以下几方面开展工作。

一、 业务技能学习

二、 设备保养维护

三、 做好用电高峰时期应对措施

四、 安全方面

毕业后在投行干了5年多（29岁），因为投行太忙了，照顾家庭的原因，5月份离职到了老家的地方高新区的国企上班，进来的职务是投融资部门的投资岗高级经理，干了4个月提拔了部门的副总，现在相当于小中层了，固定年薪制没有业绩压力，再也不用为奖金发愁。

工作内容主要是负责具体项目落地，工作事情不少，但是总体节奏和压力比投行舒适太多，大多数时间是朝9晚6，而且手下有人，对比以前非常轻松。

国企投资岗的工作内容主要分成两个部分：

工作时间早九晚五，几乎不加班。

量化交易员需求技能：python，机器学习，linux，了解C++更好。如果是期权交易员，需要在此基础上熟练掌握期权各类风险指标。量化交易员和传统交易员的不同之处在于：一定需要会写代码，尤其是python，越熟练越好。

另外，根据交易标的的不同，交易员的侧重点也不一样。如果是期货交易员，则更注重各类算法的实现能力，在执行层面更像是风控，其工作更偏向quant。如果是期权交易员，更注重个人的交易的决策水平，在瞬息万变的市场中管理头寸、切换观点，在风险可控的情况下积累优势，从而获取利润，更偏向trader。

量化交易研究更多的是与科学的假设检验和学术精确联系在一起，而不是与投行交易员通常的感知和相关的冒险相联系。当将量化交易作为一个几乎处处自动化的过程来执行，将人能够自由决定的输入最小化。

科学的方法和假设检验在量化金融领域里是极为重要的过程，同样的，任何希望进入该领域的人将会需要接受过科学的训练。很多时候意味着拥有博士研究级别的训练，通常是通过获得博士学位或者是数量相关的硕士学位。尽管一个人可以通过工作上的训练进入金融量化交易领域，但这并不常见。

从事复杂的量化策略的研究员需要多种技能。一个广泛的数学，概率和统计的背景提供了建立量化交易的基础。理解量化交易的各个组成部分是必要的，包括预测，信号生成，回测，数据清理，投资组合管理和策略执行。掌握更进阶的知识也是必要的，包括时间序列，统计/机器学习（包括非线性的方法），优化，和交易所/市场的微观结构。除了这些还需要很好的编程知识，包括如何快速的实现学术模型并执行。

这是一个重要的学徒期并且不应该轻视。一个专业的公司做到持续的盈利通常需要5到10年的时间去学习足够的知识。当然回报是相当可观的。一个非常聪明的团队拥有一个充满智慧的环境，一个快节奏的环境下会面对持续不断的挑战。这提供了相当丰厚的回报和许多职业选择，包括在获得长期稳定的回报和记录后成立你自己的基金。

计量经济学/时间序列分析

事实上，主要的量化交易策略是关于时间序列的。这主要包括作为时间函数的资产价格序列，也包括其他形式的衍生序列。时间序列是量化策略研究员需要掌握的一个重要的知识点。

这里推荐3个主要的书籍去开始学习计量经济学和时间序列分析：

推荐通过下面这些书籍的学习开始了解统计/机器学习：