有老哥是从事量化行业的吗，如果想要入行大概需要什么条件

量化其实不一定是高频，就是把你对金融和市场的理解，用机器语言表达出来。最终形成的就是策略。一个给机器用的策略，从收集信息，交易，控制亏损一套流程下来的策略。至少在我看来是这样。有的策略只有机器能做，人做的话精力不够，找品种都找到你眼冒金星。

起步要求清华北大复旦上交本科，除了几个，其他基本没戏，要不就清北的博士，搞物理的 计算机的 数学的 或者相关专业都可以，国内反正是这样的，小私募，几亿十几亿资管规模的可能会放宽要求，但是挣得也不多，非常吃学历的一个职业（曾经实习过两家量化）

你没有竞赛金牌就别想了这玩意是入门砖跟野生的完全不是一个级别，你要足够聪明才能挖掘规律或者因子出来你觉得你行吗

想具体了解一下高学历要求具体是想要他们完成什么样的任务。毕竟学历本身只是类似成就一样，不能直接套现，学历再高也需要完成通过具体的事情来获得收益，我想问问这个具体事情有哪些。

quant分quant developer和quant research，前者就是做开发的，比如整体的架构，数据处理，数据维护，高频的话需要设计硬件打交道，quant research的话就是大家理解里的quant了，实际上分低中高频，还分不同的交易标的，比如最大众的股票，还有期权期货，举个例子的话，股票中低频就是筛选因子，进行组合，比如你知道大多数的量化公司 九坤 幻方这种的就有，说实话感觉不是什么有意思的工作岗位

这个跟学历没关系的。主要就是策略，理解数据，执行策略。清华北大除了各地状元，里面一半以上跟文盲差不多

这个行业有个究极问题，如果你的策略能挣钱，那你为什么不用自己的钱去挣呢，绝大多数策略都不涉及高频，你自己搞个服务器就能跑，如果你的策略不挣钱，就会很快被淘汰，毕竟那么高薪招你进来，又不是养闲人的，所以没有学历和能力，最好不要考虑，里面起步都是清北复交，被淘汰的也是清北复交，当然你如果想拿十几二十k去小量化苟着，那应该普通985也够用

之前在几家头部实习过, 很卷很卷,作为一个正常人,在那个环境会疯. 一时不知道从哪说起. 总之,劝退！

我理解的量化分为两种

一:你有自己的策略,现在想写成程序来自动交易,例如你长期在金融市场,根据失败经验,成功经验总结出的一套策略,现在把这套策略转换为机器语言帮你执行

所以,这里的量化难得不是程序,而是你的那套经验.

二:就是高频交易了,这里涉及到跨市场套利,对服务器硬件,算法都有非常高的要求,这种个人一般玩不转.

例如国外黄金跌了,你那马上在套利市场做空黄金赚取插件.

这里要求你在黄金期货交易所有毫秒级的服务器,然后国内也有毫秒级别的服务器

个人的话玩第一种,第二种是大企业玩的,就算是第二种,那个算法也都是顶级数学家不断地跳转更新的.

毕竟期货市场是零和市场!!

这个问题倒是蛮好回答的，就是散户和机构的对比，机构的数据好，设备好，资金体量大，还是团队协助。个人体量小，有策略不一定能很好地执行。

如果真想去是可以的,一般只招学计算机/编程的,学历不是清北没关系,他们流水般找实习生黑奴. 找那些小一点的私募 100亿以下的试试.

他们倒不看你做过什么项目，你会数据清洗,会做回测,知道基本逻辑,不会look ahead bias就行 然后c++用的多。 而且现在量化私募不像以前,现在成熟了.每个岗位分的很清楚,你在里面会有一种只是岗位上螺丝钉的感觉.经手你做的研究你甚至不知道会不会用在实盘里.非常没有成就感

前面你说的开发方面是偏向工程，完成这个应该并不需要这么高的学历吧。因为获得博士学历并不太需要工程能力而主要是看论文成果，会把大部分心思用在创新上，相对来说工程能力是就不一定很高。我认为无论如何企业都是看性价比的，假如同样的工作内容有更低价位的人可以完成那肯定是选择性价比更高的，这是我认为学历相对没那么高的人优势。对于学历相对一般的人就聚焦在如何完成任务。

也就是说，做一遍数据清洗，做回测项目，把流程完整跑一遍就有机会了吗，至少会有小私募收？

量化 既可以指聚宽上民间做的那些小市值策略、ETF动量轮动策略，基于公开的数据。

也可以指幻方这些公司的，构建在逐笔成交记录这种量级的数据上的机器学习的算法。这种数据是散户拿不到的，所以做这种量化的门槛在于渠道，只有机构才有，这是一个先发优势特别特别大的行业。

至于进入量化机构的方法，我听说过一个。前面佬友给机构员工分成 researcher 和 developer，这很类似于大模型行业：researcher 就是顶级大学的科研人才，可能是偏数学方面的；developer 就类似大模型行业的 Infra 工程师，负责维护量化模型运行的基础设施。给大模型的基础设施，例如 vllm 这种开源项目，使劲钻研做贡献，就有可能进大厂做 Infra。类似的，钻研量化的基础设施也有机会被量化机构看上。

利益声明：我在美国hft干了半年左右，感觉要被踹了就跑了，只是管中窥豹

量化

是

顶级算法模型

但不一定是

机器毫秒级响应

（这个一般是HFT/MM的优势；2sigma、文艺复兴的频率都没那么高）

也不一定

收割散户

量化行业相关的内容反而讨论不多

因为干的人不多，行业相对封闭，而且赚钱的办法要不然就是说出来就不赚钱了（重要的alpha信号），要不然就是完全的废话（比如“只要你比所有人都快就能成功”）

所以想问下大概需要完成什么样的项目才能加入到一个普通量化公司中

如果要去纯血hedge fund或者asset mgmt当trader/quant，基本就是学历+奖牌过简历关，过了简历关之后你得展现出不是人的数理分析能力；里面的swe基本上和普通公司没区别，甚至地位还不如普通科技公司的

如果要去MM或者hft当swe，如果你做过底层C/C++延迟优化、高性能计算、FPGA、ASIC，可能会招你进去，但是MM/hft的交易策略和算法对你个人没任何帮助，本质就是把一个51%成功、49%失败的事情每秒钟做十万遍，每成功一次赚一分钱

眼缘很重要，但淘汰率也很高，而且不适合所有人

个人经验：

如果你想试一试，就给所有trading firm投简历好了，说不定有一家（甚至可能是2sigma, optiver）喜欢你就给你面试了，我的offer就是这么来的（完全没料到会给面试，它们正好缺一个有我这种开发经验的人），不要考虑条件不条件的，你也不知道它们需要什么人

完全同意佬的说法，目前在实践第一种，不要被什么ai量化迷花了眼，普通人，赚自己模式内的小钱就行了，有了ai，能让你的模式数字化，提高精准度和速度。

刚做完某家 AI Agent 开发的笔试，感觉这家内部对 LLM 的理解挺前沿的，问的都是佬友平时聊的内容

本来已经不想回复了，不过看帖子又看见了，我就说一句：绝大多数人才密度很高的地方，只相信高等教育的筛选作用，不相信高等教育的教育作用，高考分数和竞赛才是唯一能证明智力水平的，假如招五个人，总共投了三百份简历，把本科不是985的筛去，还能剩下250份，面试官根本就拿不到清北复交之外的简历