初窥量化金融
2025年初，随着 DeepSeek 与其创始人在量化金融行业成功创业的故事被放入公众视野，越来越多的人了解并关注到量化金融行业。 量化金融，又称量化投资、量化私募，在计算机同学眼中是无法触及的彼岸花——收入理想但难以入行，存在金融行业知识的阻碍。然而计算机专业学生往往是量化公司开发和研究校招生的最大来源之一，计算机学生的知识栈、技能栈也与量化金融行业匹配。 由于行业敏感性，以下行文中将不包含某个公司的具体名称或对某公司生产经营内容的具体陈述，而以行业普遍情况展开讨论。
量化怎么赚钱
2024年年中，正值中国股票市场处于低迷，监管在此时对高频交易推出一系列的监管意见。公众对量化的好奇与疑问也越发强烈。量化是怎么赚钱的，赚的是谁的钱？这一问题成为包括受过优良教育的同学内的普罗大众的集体疑问。 彼时，行业领头企业之一发布了《关于量化投资若干问题的解答》一文，答疑了许多大众的困惑，此亦为一篇科普量化金融的好文章。参考上文内容，概括量化的盈利方式包含：
- 企业自身的价值和成长。量化在其投资标的需要建立基本至满仓的仓位，于是市场整体估值的变化将影响量化基金的盈利。
- 股票价格的非理性波动。通过对平抑不合理交易行为的逆向交易，使市场价值回归合理状态，在此过程赚取价差。
- 为市场提供更准确的定价。凭借更精准的模型、更快的计算，以及更加全面的消息来源，当标的价格随着外部环境变动与内部共识不统一产生波动时，量化在此时能够给出更精准的定价从而获得其中震荡释放的能量。
岗位种类
以下为量化金融公司中常见设立的职位，注意由于各个公司的体系结构区别较大，此处只讨论各个职位的常见职责。
- 研究员 (Quant)量化研究员负责交易过程中的交易什么（因子），怎么交易（策略）等问题。因为这些工作需要统计学、经济学和人工智能等学科的基础知识与前沿研究，故职称被称为“研究”员。根据负责的方面可以分为因子挖掘、组合优化、交易模型与策略等方向。
- 开发 (Tech)量化开发贯穿交易过程中的数据、平台支持。常见的方面有交易系统、行情数据构建、计算优化、高性能计算和存储等。
- 交易员 (Trader)交易员负责交易策略的安全与正确地实施。在大部分公司中，交易员在交易时间监视预先设定的策略正常运行，在市场或策略出现意外情况时进行干预。
量化公司的梯队
根据资金来源，量化公司分为资管和自营两类，一般具有资管的量化公司具有自营部分，自营资金的情况不向外披露。按照资管规模，粗糙地可以分为大于百亿与小于百亿的量化公司。总规模在五百亿以上可属于第一梯队。
量化公司的标的
- 股市:中国A股、亚太股票市场、欧美股票市场等。
- 期货:大宗商品、贵金属等。
- 外汇
- 加密货币