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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