有这样一份工作，平均基本薪资14万美金，不用担心H1B抽签，被华尔街金融巨头抢着要，还对中国留学生青睐有加，它就是被誉为中国留学生进入华尔街金融圈最佳捷径的Quant.无论是高大上的投行还是低奢的PE、Hedge Fund 或Equity Research都需要强大的Quant队伍，作为支撑因此Quant 也就成为了广大留学生心中的理想岗位！
1 量化起源
近两年金融求职圈最火的职位非量化莫属！超高起薪，全行业通杀，有着H1B收割机之称的量化，成为2019最佳就业岗位。如果说硅谷是码农的天下，那么矿工（quant）就是华尔街的巨星。
量化分析师们靠着敏锐的市场洞察力，扎实的专业技能，精准的判断力，在金融圈里创造一个又一个奇迹，成为整个金融圈都在争抢的人才。
2 量化投资
量化投资是指投资者可以使用数据分析、计算机编程技术、金融工程建模等方式，通过对样本数据进行集中比对处理，找到数据之间的关系，制定量化策略，并使用编写的软件程序来执行交易，从而获得投资回报的方式。其核心是规避风险，将投资的风险掌握自己手上。简而言之就是数学+金融+计算机编程。
对于从未接触过量化的人来说，想要了解量化到底是做什么的，关键掌握四部份的内容：Python基础知识、金融知识、技术指标、量化交易框架。
Python基础知识：掌握一门编程语言最快速的方法就是多写代码，在了解Python基础语法、数据类型、运算方法、流程控制以及函数设计的基础上多做练习。现在牛客网、leetcode等很多平台都提供在线练习的功能，这些平台可以帮助大家快速提升编程能力。
金融知识：在入门阶段所要掌握的金融知识并不算太难，我们要了解所投资标的市场的操作规则，以A股和美股为例：A股和美股在交易时间、最小交易单位、涨跌幅限制、结算方式、熔断机制等方面均有所不同，投资者只有掌握了投资标的市场等操作规则才能将其量化，并实现程序化交易。
技术指标：技术指标是通过图表，研究市场行为反应，以推测价格的变动趋势。常见的技术指标有很多，分类也不尽相同，初学者只要掌握一些比较常用的技术指标，明白其含义，如何计算以及如何使用即可。
量化交易框架：现在有很多线上平台提供量化策略编写功能，集成了很多方便的工具，开发者专注于策略的开发，使用十分便捷。如：big quant、优矿、米筐。当然，也有很多开源的量化交易框架，开发者可以根据自己的需求进行二次开发，比如vnpy、easyquant等框架。量化开发人员应该选择一个适合自己的工具来实现量化策略。
相信说了这么多，大家对量化也有了一个简单的了解。
以往我们对量化交易的学习存在许多的误区，很多人可能在第一步就被畏难情绪击倒以及被各种看不到的模型、程序所劝退。
3 行业现状
Quant作为H1B收割机，是给中国学生sponsor最多的岗位之一，超高起薪，全行业通杀，堪称19最佳就业岗。
量化分析师是近两年金融求职圈最火的职位，主要从事风险管理、优化投资组合、设计开发金融产品、财务分析、销售与交易等工作。
现如今随着科技的进步，我们生活的方方面面也在发生着变化。金融行业也紧跟时代的步伐，那么投资行业作为金融的一大版块，其中的投资方式、操作思路等也都会随着时代的更迭而不断进步。
传统的投资方式主要还是要靠分析师对基本面数据的挖掘而进行决策判定。而人本身的精力是有限的，这就意味着传统的投资方式的决策广度有限。
随着信息传递速度的加快，传统的分析师对基本面数据挖掘速度慢的缺点也逐步的显现出来。价值，主观投资者难免不收到情绪对交易决策产生的影响。
4 薪资
在美国投行，一个没有经验的Quant，每年大概能挣到平均12万美金的Base Salar再加上股票奖金、佣金、年终分红等奖金。
Python处理数据的功能非常强大，用起来也特别顺手，而且统计库也越来越完善。
国内很多量化交易平台都使用Python开发，因为它更容易实现加上用于数学计算、数据收集、机器学习、数据可视化，甚至基于这些模型的应用程序开发的大量库，将Python转变为一个完整的数据科学项目生态系统。
上面说了这么多，其实就是想揭开一个问题的答案：“到底用Python学习金融量化投资难不难？”
在这里告诉大家：如果你是金融专业出身，数学基础比较好，还接触过一点编程语言，那么恭喜你，学习它对你而言并没有任何障碍！你就应该去掌握它！
但如果你不是金融专业出身，是学习计算机等专业出身，对金融感兴趣想要转型，那么也恭喜你！你最大的障碍只是没有对金融的系统认识和见解，但要学习它对你而言依然是十分容易上手的！
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当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。
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