传统量化与机器学习有何不同？

在投资研究与投资决策中，与依靠投资者经验及主观分析来做出投资决策的主观投资不同，量化投资通过对数据的分析建模，依靠指标与模型做出客观的投资决策。

在很大程度上，量化投资避免了投资者的主观意愿与情绪对投资收益带来的潜在不良影响。同时，数据、方法以及模型的客观性为投资决策提供了更科学、更可靠的参考依据。

然而，传统量化投资在实践中面临着越来越多的困难：
1.高维度的数据带来的分析困难，研究人员无法同时处理接收并分析海量数据。在信息维度爆炸式增长的今天，若仅仅依靠研究人员处理分析的有限数据，则很难从市场中获利。
2.对市场中不合理定价或指标的不合理偏移的识别困难。本质上，量化投资的获利来源于市场中的不合理或非理性因素，通过有效的指标识别相应的投资机会，执行投资决策使不合理归位合理，使非理性归为理性，市场会为这种行为支付溢价。

随着量化投资参与者的不断增加，市场中不合理因素的持续实践会越来越短，靠人为构造指标捕捉发现这种投资机会的难度也会越来越大。

机器学习在很大程度上弥补了传统量化的缺陷：
1.机器学习框架对张量（Tensor）的处理更为高效，领域内丰富的学术研究积淀、优化算法的不断提升以及硬件设备，如GPU、TPU的算力支持使得对高维数据的分析、处理运用成为可能。
2.机器学习通过非线性的方式，寻找和挖掘因素与结果之间的潜在关系，对数据与数据之间的变化模式进行识别，这种模式可以是确定性的，也可以是某种分布。

机器学习可以更加敏锐地捕捉由市场中不合理或非理性因素带来的投资机会。比如，用大量指标综合识别股票池中被低估的、或具有一定成长潜力的股票进行买入，在未来赚取收益；在一些指标如波动率异常变动时，机器学习模型往往可以对这种非理性变动及时识别并给出信号，指导投资者的投资决策。

随着金融行业的数字化转型，越来越多的人开始高度关注机器学习，并愿意投入资源、时间和成本；与此同时，以创新与技术为驱动力的企业也越来越受专业人士的青睐，希望在学习新技术的同时把握科技创新前沿。

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   岗位要求：
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