『壹』 Quant 应该学习哪些 Python 知识
python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来讲，python有很多更偏向程序员的表达方式，需要转换下思维适应。
然后就是各种库
pandas：原AQR资本的员工写的一个库，专门用来处理panel data这种数据结构的，几乎是处理金融时间序列的标配了。
scipy， numpy：科学计算的库，类似于一个小型matlab或者octave
statsmodels : 看名字就知道，统计分析的包。
scikit-learn: 这个包是做python做机器学习的库，地位很高。
matplotlib : python的作图库。如果你喜欢R的ggplot， 现在也有python的版本，貌似还不成熟。
此外ipython的notebook是一个做研究的利器，类似于mathematica的notebook，可以记录自己trail and error的过程。
『贰』 有谁能科普下国内投行Quant大概多少钱
我曾在国内一家主要的投行的Quant组工作过一段时间，我结合我自己的经历和同朋友交流的见闻谈一谈看法。
简单而言：目前Quant在国内状况一般，但是长期肯定是有很大的发展的。
国内其实是有这个职业的，每年都会有一个国内证券公司的数量分析组排名，2010年我记得国信证券是第一名。然后卖方JP Morgan在北京是有Quant组的，Citi在上海也有Quant组。另外中金、中信也有对应的Quant部门。在香港的话就更多了，Credit Suisse，Morgan Stanley，JP Morgan，Nomura我都是确定有Quant组的，而且规模不算小。高盛目前还没在亚洲提供Quant职务。买方也有很多Quant职务，比如富国基金的Beta类基金很多都是Quant设计的；上投摩根也是明确招Quant的。
在国内一般Quant做什么内容呢，如果广义上来讲，一部分Quant是在做Risk Management，随着投行风险控制与国际接轨，这部分对于Quant人才的需求是比较大的，因为交易数量级越来越大，风险估计精度要求越来越高，传统的Risk人才已经不能满足需求了。这部分人员pay和待遇算Middle Office水平把，一般。
另外一部分，所谓传统意义上的Quant，我个人的感受是，在卖方投行里面，大部分在做建模（Factor Model之类），结构产品定价（Structure Proct）以及宏观模型（Macro Economics）。极少一部分中国的卖方Quant在做市场微结构（Market Micro Structure），高频交易（High Frequency Trading）和统计套利（Stats Arbitrage）。后面三种工作，大量出现在香港工作的Quant身上，或者买方Quant。总体而言，外资的Quant待遇比内资好（视具体情况不绝对），香港的Quant过得比内地好。内资里面，Quant的待遇介于Middle Office和Front Office之间，很多人想跳去做Equity Research或者Sales & Trading，安分干Quant的不多。新人年薪能够到30万算很不错的了。外资香港的Quant与国际接轨，Global Pay，入职差不多50-70万港币是可以期待的。外资的内地Quant很难说，我只知道JP Morgan北京Office的Pay不如香港，其它的因为人不多，很难给出靠谱的估计。买方的待遇差异非常大，看雇主，也看资历，总体内地买方Pay不算高，一个年近30的PhD去了Pay 50万这种情况也算很正常的。
工作的感觉是国内的Quant小日子还是挺舒服的，比美国这边的Front Desk Quant轻松很多，偏研究性质，毕竟直接做Strategy去交易赚钱的不多。压力也不算大，经常一个project你玩命拖没人管你。而且绩效管理混乱，不如IBD，Equity Research或者Sales & Trading那么好衡量。哎，一个业务，凡是涉及短期（获利）和长期（研究）的冲突，就很难做绩效考核了。
『叁』 如何在 Ricequant 上实现策略
你好！以 [单股票均线策略] 的代码实现为例说一下如何在Ricequant上实现策略吧。
1 确定框架：
[单股票均线策略] 的主要策略框架： 5 日均线高于 30 天均线，则全仓买入股票 5 日均线低于 30 天均线，则卖出所持股票。从我们日常交易的角度，一般交易者的行为可以拆分以下两部分：
1.1 选择标的（初始化）：
#在交易之前，我们通常会先选定要交易的股票池或者单个股票
1.2 交易（每天盯盘）
#我们会观察该股票的五日均线和30日均线，并进行比较
#如果该股票的五日均线在30天均线以上，则全仓买入股票
#如果该股票的五日均线在30天均线以下，则全仓卖出（空仓）
那么程序中，我们是怎么做的呢？
先看看 Ricequant 平台中对应的代码框架会是怎么样的吧：
definit(context):
#程序的初始化，预设股票池、设置参数和变量。只运行一次
defhandle(context,bar_dict):
#从回测的开始日期至结束日期，根据选择的频率（日、分钟）循环运行
对照策略思路 及 Ricequant 代码框架，你会发现我们可以很轻松地把 两者结合起来
以上框架也是 Ricequant 平台的最基本也最主要的框架，也就是初始化循环 - 根据选择的频率（日、分钟）循环运行
2 初始化：
选择标的：本策略的交易股票设定为 300059 ”东方财富“。
definit(context):
context.stock="300059.XSHE"#存入目标股票[东方财富]
延伸阅读：
1 在 init 中实现程序的初始化，例如存入目标股票池，设置滑点、基准等参数以及设置其它变量。 context 是一个全局的容器，你可以通过它设置任何全局变量并初始化：如 context.stock 将会在后面代码所被调用到。
2 代码中 # 代表注释，作为代码说明，执行时会被跳过而不为程序所运行。
3 如何填写股票代码：你会发现策略代码中 股票代码后带有后缀，那么它们分别代表什么呢？
后缀为
XSHE 代表在深交所上市交易的股票
XSHG 在上交所上市交易的股票
例子：
300059.XSHE 为深交所上市的东方财富
600000.XSHG 为上交所上市的浦发银行
我们的代码编辑器还提供了非常便利的股票代码自动寻找和补全功能，在 Windows 中你可以用 ctrl+i ， Mac 系统你可以用 cmd+i 激活证券代码自动补全功能。如下图：
我们可以看到回测详情中有精致的图表，详细的各项风险收益指标、以及持仓、落单等详情辅助你进一步了解你的策略的表现。
到这里，一个完整的从 [构建策略思路] 到 [策略代码编写] 到 [回测结果检验] 的流程就结束了。
『肆』 worldquant 101alpha是怎么得到的
可分为横截面函数和时间序列函数两大类，其中时间序列函数名多为以ts_开头
大部分函数命名方式较为直观
abs(x) log(x)分别表示x的绝对值和x的自然对数
rank(x)表示某股票x值在横截面上的升序排名序号，并将排名归一到[0,1]的闭区间
delay(x,d)表示x值在d天前的值
delta(x,d)表示x值的最新值减去x值在d天前的值
correlation(x,y,d) covariance(x,y,d)分别表示x和y在长度为d的时间窗口上的Pearson相关系数和协方差
ts_min(x,d) ts_max(x,d) ts_argmax(x,d) ts_argmin(x,d) ts_rank(x) sum(x,d) stddev(x,d)等均可以通过函数名称了！
『伍』 什么是等产量曲线（Isoquant），名词解释定
等产量曲线是在技术水平不变的条件下生产一种商品在一定产量下的两种生产要素投入量的各种不同组合的轨迹，在这条曲线上的各点代表投入要素的各种组合比例，其中的每一种组合比例所能生产的产量都是相等的。
等产量曲线上的每一点都代表能生产一定产量的各种要素的有效组合。因此，要增加某种要素的投入量并保持产量不变，就必须相应地减少另一种要素的投入量。如果生产一定的产量，需要同时增加劳动和资本的投入，或者不减少劳动的同时却要增加资本的数量，那么原先的生产组合就是无效的。
(5)xquant中信期货扩展阅读：
等产量曲线的斜率递减，说明这种类型的替代有一个重要的特性，即投入要素X的边际技术替代率总是随着X的量的增加而递减。如果X和Y是两种可以互相替代的投入要素，那么，X的边际替代率是指当X取某值时，增加1个单位的投入要素X，可以替代多少单位的投入要素Y。
用公式表示：MRTS=ΔY/ΔX。由于ΔY/ΔX就是等产量曲线在X取某值时的斜率，所以，投入要素X取某值时的边际替代率也就是等产量曲线上X取该值时的斜率。既然，等产量曲线的斜率是递减的，所以，它的边际替代率也总是随着X的增加而递减，也就是说，随着X投入量的增加，增加1个单位X所能替代的Y的量会越来越小。
『陆』 Rev Quant Finan Acc是期刊吗
是期刊。全称是
Review of Quantitative Finance and Accounting
ISSN: 0924-865X (print version)
ISSN: 1573-7179 (electronic version)
『柒』 CFA对于Quant在美国找工作有多大帮助
随着2005年以来，国内金融证券市场的持续发展，越来越多的特许金融分析师活跃于国内的金融投资舞台，许多已担任了如基金经理、投资总监、研究总监、优秀财务总监等重要职位，业绩好的年新突破百万RMB的也是非常普遍。
对投资行业薪酬状况的调查表明，雇主愿意为拥有10年或以上工作经验CFA持证人提供高额奖金。同行业，CFA持证人比非持证人收入高24%。如果不谈工作经验，CFA持证人于非持证人的薪酬差距将更大，CFA持证人的薪资高于非持证人54%。
CFA就业最多的世界著名机构包括：高盛、摩根斯坦利、J.P摩根、花旗、穆迪、德意志银行、巴克莱银行、瑞士信贷和瑞银、普华永道、国内头牌投行如中金、中信、银河证券、国泰君安、广发证券、华泰证券、光大证券、国信证券、中银国际证券等。2010年新被提升的5大行的高管新秀清一色是CFA持证人，CFA在中国已成为胜任能力的考量标准。
『捌』 Quant 这个职业在国内的前景怎样
我曾在国内一家主要的投行的Quant组工作过一段时间，我结合我自己的经历和同朋友交流的见闻谈一谈看法。
简单而言：目前Quant在国内状况一般，但是长期肯定是有很大的发展的。
国内其实是有这个职业的，每年都会有一个国内证券公司的数量分析组排名，2010年我记得国信证券是第一名。然后卖方JP Morgan在北京是有Quant组的，Citi在上海也有Quant组。另外中金、中信也有对应的Quant部门。在香港的话就更多了，Credit Suisse，Morgan Stanley，JP Morgan，Nomura我都是确定有Quant组的，而且规模不算小。高盛目前还没在亚洲提供Quant职务。买方也有很多Quant职务，比如富国基金的Beta类基金很多都是Quant设计的；上投摩根也是明确招Quant的。
在国内一般Quant做什么内容呢，如果广义上来讲，一部分Quant是在做Risk Management，随着投行风险控制与国际接轨，这部分对于Quant人才的需求是比较大的，因为交易数量级越来越大，风险估计精度要求越来越高，传统的Risk人才已经不能满足需求了。这部分人员pay和待遇算Middle Office水平把，一般。
另外一部分，所谓传统意义上的Quant，我个人的感受是，在卖方投行里面，大部分在做建模（Factor Model之类），结构产品定价（Structure Proct）以及宏观模型（Macro Economics）。极少一部分中国的卖方Quant在做市场微结构（Market Micro Structure），高频交易（High Frequency Trading）和统计套利（Stats Arbitrage）。后面三种工作，大量出现在香港工作的Quant身上，或者买方Quant。总体而言，外资的Quant待遇比内资好（视具体情况不绝对），香港的Quant过得比内地好。内资里面，Quant的待遇介于Middle Office和Front Office之间，很多人想跳去做Equity Research或者Sales & Trading，安分干Quant的不多。新人年薪能够到30万算很不错的了。外资香港的Quant与国际接轨，Global Pay，入职差不多50-70万港币是可以期待的。外资的内地Quant很难说，我只知道JP Morgan北京Office的Pay不如香港，其它的因为人不多，很难给出靠谱的估计。买方的待遇差异非常大，看雇主，也看资历，总体内地买方Pay不算高，一个年近30的PhD去了Pay 50万这种情况也算很正常的。
工作的感觉是国内的Quant小日子还是挺舒服的，比美国这边的Front Desk Quant轻松很多，偏研究性质，毕竟直接做Strategy去交易赚钱的不多。压力也不算大，经常一个project你玩命拖没人管你。而且绩效管理混乱，不如IBD，Equity Research或者Sales & Trading那么好衡量。哎，一个业务，凡是涉及短期（获利）和长期（研究）的冲突，就很难做绩效考核了。
其实国内的Quant现在算朝阳产业，现在说真的，不算一个特别风光的职业。有人说华尔街的Quant是街上的摇滚巨星，中国连娱乐圈的摇滚巨星都不多，遑论金融圈。。。。其实这都是有原因的，根本还是中国的市场在高频交易、对冲、市场开放度等方面跟国外差距甚大，很多Quant的传统领域或现在的前沿领域无法应用，大量的公司储备Quant其实是在储备研究结果，现在无法发挥威力。很多数量交易在中国的问题我在这个回答里面：http://www.hu.com/question/20183706/answer/14447938
有讨论。你可以参考。
长期，如果市场健全了，我个人觉得Quant在国内有很大的发展。首先可以做的东西很多，国外过去30年的成果基本可以照搬来试验效果，其次国内的市场属于高度不有效市场，套利机会非常多，Quant可以在天朝的热土赢来黄金时代。最重要的是，在一个市场由散户主导向机构主导转变的过程中，数量化策略及数量化风险控制的兴起是必然趋势。
冯仑在《野蛮生长》里面写，要在国内找商业机会，就看看美国50年前流行什么就行了。这句话很对，你看看华尔街30年前在搞什么，很可能就是国内市场未来几年的热点。美国也经历不靠谱的庞兹骗局横行时代，经历了庄家风行，经历了投机者英雄主义时代，最终发展到今天。我个人相信，1980-2007的这段Quant黄金时代也会在中国重现。
『玖』 Ze Wave Quantx是什么牌子的手表大神们帮帮忙
楼主你好，我在网购经验比较多，网上的东西真的便宜很多，选购也很方便，我的经验分享: www.tbbuy.hkk.hk (这是个转链接，转到我博客的，请放心点击)... o(∩_∩)o希望对您有帮助，希望采纳我哦~
『拾』 为什么金融工程师叫 quant
写这篇文章主要是因为现在很多本科生对金融工程都很有兴趣，但具体怎么一回事却不甚了解，有的甚至把他与金融和经济混淆一谈。所以这篇文章也算是给所有对这个行业有兴趣的朋友一个参考吧。
1.quant是做什么的？
quant的工作就是设计并实现金融的数学模型（主要采用计算机编程），包括衍生物定价，风险估价或预测市场行为等。所以quant更多可看为工程师，按中国的习惯性分类方法就是理工类人才，而不是文科人才，这个和金融有一定的区别(当然金融也有很多理工的内容)。
2.有哪几种quant？
a. desk quant
desk quant 开发直接被交易员使用的价格模型. 优势是接近交易中所遇到的money和机会. 劣势是压力很大.
b. Model validating quant
model validating quant 独立开发价格模型,不过是为了确定desk quant开发的模型的正确性. 优势是更轻松,压力比较小. 劣势是这种小组会比较没有作为而且远离money.
c. Research quant
Research quant 尝试发明新的价格公式和模型,有时还会执行blue-sky research(不太清楚是什么). 优势是比较有趣(对喜欢这些人来说),而且你学到很多东西. 劣势是有时会比较难证明有你这个人存在(跟科学家一样,没有什么大的成果就没人注意你)
d. quant developer
其实就是名字被美化的程序员,但收入很不错而且很容易找到工作. 这种工作变化很大. 它可能是一直在写代码,或者调试其他人的大型系统.
e. Statistical arbitrage quant
Statistical arbitrage quant 在数据中寻找自动交易系统的模式(就是套利系统). 这种技术比起衍生物定价的技术有很大的不同, 它主要用在对冲基金里. 而且这种位置的回报是极不稳定的.
d. capital quant
capital quant 建立银行的信用和资本模型. 相比衍生物定价相关的工作,它没有那么吸引人,但是随着巴塞尔II银行协议的到来,它变的越来越重要. 你会得到不错的收入(但不会很多),更少的压力和更少的工作时间.
人们投资金融行业就是为了赚钱, 如果你想获得更多的收入,你就要更靠近那些钱的"生产"的地方. 这会产生一种接近钱的看不起那些离得比较远的人的现象. 作为一个基本原则, 靠近钱比远离钱要来得容易.
3.quant工作的领域
a.FX
FX就是外汇交易的简写. 合同趋向于短期,大量的金额和简单的规定.所以重点在于很快速度的建立模型.
b.Equities
Equities的意思是股票和指数的期权. 技术偏向于偏微分方程(PDE). 它并不是一个特别大的市场.
c.Fixed income
Fixed income的意思是基于利息的衍生物. 这从市值上来说可能是最大的市场. 他用到的数学会更加复杂因为从根本上来说他是多维的. 技术上的技巧会用的很多. 他的收入比较高.
d.Credit derivatives
Credit derivatives是建立在那些公司债务还清上的衍生产品.他发展的非常快并有大量需求,所以也有很高的收入. 尽管如此,他表明了一些当前经济的泡沫因素.
e.Commodities
Commodities因为最近几年生活用品价格的普遍涨价,也成为一个发展迅速的领域.
f.Hybrids
Hybrids是多于一个市场的衍生物市场,典型情况是利息率加上一些其它东西.它主要的优势在于可以学到多种领域的知识.这也是当前非常流行的领域.
4.quant一般在哪些公司工作
a.商业银行 (HSBC, RBS)
商业银行对你要求少,也给的少. 工作会比较稳定.
b.投行 (高盛,Lehman Brothers)
投行需要大量的工作时间但工资很高. 不是很稳定的工作.
总的来说, 美国的银行收入比欧洲银行高,但工作时间更长
c.对冲基金 (Citadel Group)
对冲基金需要大量的工作时间和内容,他们也处在高速发展同时不稳定的情况中. 你可能会得到大量的回报,也可能几个月后就被开除.
d.会计公司
大型会计公司会有自己的顾问quant团队. 有些还会送他们的员工去Oxford读Master. 主要的劣势在于你远离具体的行为和决策,而且厉害的人更愿意去银行,所以你比较难找到人请教.
e.软件公司
外包quant模型变得越来越流行. 所以你去软件公司也是一个选择. 劣势和会计公司比较类似.
5.成为一个quant需要看哪些书?
现在有非常多的关于quant的书.基础书籍包括
- Hull - Options future and other derivatives. 这本书被称为bible. 缺点是这本书的内容主要面向MBA而不是quantitative专家
- Baxter and Rennie – 主要介绍一些手法和诀窍,但主要面向原理而不是实际操作.
- Wilmott (Derivatives) – 对PDE介绍的非常不错,但其他方面一般
推荐其他几本原作者的书(广告啊...但的确很好,大牛来的)
- The concepts and practice of mathematical finance
这本书的目标在于覆盖一个优秀quant应该知道的知识领域. 其中包括强列推荐你在应聘工作之前看的一些编程项目.
- C++ design patterns and derivatives pricing
这本书是为了告诉大家如何使用C++来做quant的工作.
随机微积分虽然在第一眼看上去不是很重要,但的确非常有用的. 我建议大家先看一些基本理论的书,类似Chung’s books. 一些这方面我推荐的书:
- Williams, Probability with martingales. 一本很容易让人了解account of discrete time martingale theory的书.
- Rogers and Williams, particularly Volume 1.
- Chung and Williams
6. 成为quant,我需要知道一些什么?
根据你想工作的地方不同,你需要学习的知识变化很大. 在写着篇文章的时间(1996),我会建议将我的书全部学会就可以了.很多人错误的把学习这些知识看作仅仅看书而已.你要做的是真正的学习,就像你在准备参加一个基于这些书内容的考试. 如果你对能在这个考试里拿A都没有信心的话,就不要去面试任何的工作.
面试官更在乎你对基本知识的了解是否透彻,而不是你懂得多少东西. 展示你对这个领域的兴趣也很重要. 你需要经常阅读Economist, FT 和Wall Street Journal. 面试会问到一些基本微积分或分析的问题,例如Log x的积分是什么. 问到类似Black-Scholes公式怎么得出的问题也是很正常的. 他们也会问到你的论文相关的问题.
面试同样也是让你选择公司的一个机会. 他们喜欢什么样的人,他们关心的是什么之类的答案可以从他们的问题中得出. 如果问了很多关于C++语法的问题,那么要小心选择除非那是你想做的工作. 一般来说, 一个PhD对得到quant的offer是必需的.
有一个金融数学的Master学位会让你在银行风险或交易支持方面却不是直接quant方面的工作. 银行业变得越来越需要数学知识,所以那些东西在银行的很多领域都有帮助.
在美国, 读了一个PhD之后再读一个Master变得越来越普遍. 在UK这依然比较少见.
8. 编程
所有类型的quant都在编程方面花费大量时间(多于一半).尽管如此,开发新的模型本身也是很有趣的一件事. 标准的实现方法是用C++. 一个想成为quant的人需要学习C++. 有些其他地方使用Matlab所以也是一个很有用的技能,但没C++那么重要. VBA也用的很多,但你可以在工作中掌握它.
10. 收入
一个quant能赚多少? 一个没有经验的quant每年大概会挣到35000-50000磅. 我所见过最低的是25000,最高的是60000加奖金. 如果你的工资超出这个范围,你要问自己why? 收入会迅速的增长. 奖金也是总收入中一个很大的组成部分. 不要太在乎开始的工资是多少,而是看重这个工作的发展机会和学习的机会.
11. 工作时间
一个quant工作的时间变化很大. 在RBS我们8:30上班,6pm下班. 压力也是变化很大的, 一些美国银行希望你工作时间更长. 在伦敦有5-6个星期的假期. 而在美国2-3个是正常的.