量化行业如何保持竞争力?除了数据、算力,还有人才

近年来,国内量化行业的管理规模和管理人数都在快速增长,受疫情、地缘经济等大量不确定因素的扰动,量化机构管理人面临着前所未有的挑战。然而,2022年上半年百亿量化私募继续扩容至37家,国内量化策略的生命力依然很顽强。

与此同时,越来越多量化投资者意识到,量化行业的竞争越来越激烈,内部也越来越卷,策略需要持续迭代。随之,人工智能在量化投资中的应用也越来越重要。人工智能核心三要素,即数据、算法、算力,三者的协同,有助于量化投资策略持续高效迭代。

第一核心要素是数据。金融数据与其他行业相比,较为复杂。体现在:
1.低信噪比。意味着数据中的噪音比例较高,提取有效信号的难度也随之较大。与此同时,处理金融数据注重逻辑,要在逻辑的基础上,对信息进行合理挖掘、过滤、组合。
2.时序单调性。目的是用历史数据预测未来,则要避免未来信息的引入,且合理评估历史回测。

第二核心要素是算法。算法是整个量化投资的核心,也称之为模型。其一,因子挖掘模型,即把清理好的数据做特征工程,包括逻辑因子挖掘和算法因子挖掘;其二,预测模型,当做完因子工程时,就要做预测模型;其三,组合优化及交易算法模型。这三种模型也反映出了策略的迭代进程,复杂程度也逐渐递增。

第三核心要素是算力。模型的算法依赖算力。持续提升软硬件基础设施,提前做好扩展算力准备,有助于打造更强的算法模型。

无论是人工智能,还是机器学习,量化行业最重要的还是人才。要想取得优势,除了数据、算力等方面的投入,还要加大对人才的投入。一般会招募两大类人才:

1.行业内的高级人才,重点是有海外对冲基金相关工作经验的,国内量化行业蓬勃发展,提供了好的就业机会。希望招到海外有不同公司、不同背景的人才,吸取各家所长。
2.招募国内外顶尖的优秀毕业生,通过团队内部培训,最终培养成公司的中坚力量。

除了金融方面,量化投资的背后是计算机工程。而中国拥有最大的工程师红利,所以量化行业在中国会蓬勃发展。当量化策略遇到回撤时,工程师们可以很具体地定位到问题在哪,从而解决问题,这就是量化的优势。

非凸科技可以为量化机构保驾护航,因其背后的计算机工程团队足够强大。团队汇集了国内外顶尖高校的计算机极客与金融精英,成员背景多元化,其中不乏ACM、KAGGLE、CMO、IMO等顶级竞赛奖牌获得者。非凸科技求贤若渴,欢迎热爱计算机工程、量化交易的小伙伴,加入进来!

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社招岗位:Rust开发工程师
工作内容:
1.设计并开发基于Rust的高性能,低时延算法交易系统;
2.设计并开发数据处理平台,监控运维平台;
3.设计并开发面向客户的高可用交易工具等;
4.设计并开发策略相关的回测平台。
岗位要求:
1.本科及以上学历,编程基础扎实,具有良好的计算机理论基础;
2.熟练掌握Linux操作,性能分析,具备Rust/C++/Java/Go丰富开发经验,熟悉常用的设计模式,有分布式相关经验加分;
3.有研发高性能,低时延系统经验加分;
4.对技术充满热情,思考深入,自我驱动,能快速学习新鲜事物。

校招岗位:软件开发工程师/算法工程师/量化策略研究员/机器学习研究员
需要这样的你:
1.2023届本科及以上学历,计算机、金融、物理、数学等相关专业;
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4.对技术/策略研究充满热情,思考深入,自我驱动,能快速学习新鲜事物。
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zhanghaidi

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3周前 评论

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