量化交易團隊分成比例

1. 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的

做量化交易一天的工作：

8:00~9:00： 打開交易策略，設置一些運營參數

9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題

9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法

15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃

17:00~18:00: 運動

崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；

崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；

理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；

有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；

(1)量化交易團隊分成比例擴展閱讀

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，

極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

2. 美國從事量化交易的人員有多少

這個很難統計，你問這個干嗎？

3. 在投行內部做量化交易與獨立出去做量化交易有何不同

這里我們只說量化交易，不討論量化研究和量化定價這一塊的業務。
量化交易是分兩個階段的。第一個階段是2008年以前，或者說Dodd-Frank法案以前，投行內部林立著各樣的很多對沖基金或者類對沖基金的實體，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投資銀行的自營交易業務也很像對沖基金。在這一階段，這些類對沖基金的實體和外面的對沖基金是沒有啥區別的，業務很類似——賭方向、做部分對沖（Partial Hedging）、跨市場套利，也非常敢於承擔風險。
當時在投行內做對沖基金類型的量化交易有著非常大的優勢，因為兩點——第一是銀行有著非常良好的融資渠道，融資成本顯著地低於當時的對沖基金，如果你嘗試去組建過一個基金，你就知道資金成本對於一個對沖基金的影響多麼大——巴菲特這么多年的成功是離不開長期1.6倍的財務杠桿和其低於中央銀行存款准備金率的資金渠道的（詳細內容參見AQR的論文——Buffet's Alpha）。 炒股需要經常總結，積累，時間長了就什麼都會了。為了提升自身炒股經驗，新手前期可以私募風雲網那個直播平台去學習一下股票知識、操作技巧，對在今後股市中的贏利有一定的幫助。
第二是銀行有著一個灰色的信息流——客戶的交易記錄。這個交易信息，就是今天，也是非常有用的內部消息。幾周前Bill Gross從PIMCO離開時，所有投行的Sales都瘋了，不停地研究之前PIMCO在自己銀行的倉位，然後分析那些債券最有可能最先被清盤，從而給其它客戶交易建議。而當年文藝復興多次更迭合作的投行，就是因為其大獎章基金的交易記錄得不到妥善的保密，很多合作銀行的自營交易桌跟著交易。
這兩個優勢造成了當時的自營交易極其暴利，而且管理層為了做大業績，全力支持明星交易員放大杠桿——而實際上，金融危機期間很多的CEO都是靠著自營交易的暴利業績從交易大廳升職到管理層的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
這也造成了，為什麼很多高盛離職的自營交易員在金融危機後，當銀行不能做自營交易後出來自立門戶開設對沖基金，卻完全無法復制當年的業績——因為他們是因為整個組織的強大而獲得超額收益，當失去了資金優勢和信息優勢後，一切都成為了浮雲。
2008年，准確說是2009年後，一切都變了。
首先是政府明令規定自營交易不讓幹了，於是各種投行旗下的基金，放入資管部的放入資管部（比如Goldman Sachs Global Alpha進入GSAM），獨立營業的獨立營業（比如PDT從摩根斯坦利分離），要不直接就關門大吉了（比如UBS、德銀）。
還有一些碩果僅存的，一般是在股票交易部門，打著對沖為名，通過會計手法，維持著極小的自營規模，這種類似的團隊很多投行都有。但是不成氣候了，也不會造成任何系統性的風險——當然，各種馬路傳奇故事也銷聲匿跡了。
銀行內部還有沒有量化交易了，其實還有——那就是隨著計算機技術進步的自動化做市交易。做市在國內這個概念剛剛出現——因為期權做市商制度的引入。但是在美國這個是從華爾街開始就有的交易體系了。簡單來說，就是假設你經營一家買可樂的小店，你有兩個主要的交易——一是從總經銷商那裡拿貨，用的價格是Bid，二是分銷給街邊下象棋和夕陽下奔跑的孩子們，這是Ask。Bid是你的進價，Ask是你的出貨價格，Bid一般小於Ask（除非你是搞慈善的）。你持續的維持報出這兩個價格，同時根據你的存貨來調整報價或者對應報價的數量——比如你的存貨太多，大爺不出來下象棋了，你就降低Bid，這樣很難進到貨了，而保持Ask，等待有人來消耗你的庫存。
這個過程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由於沒有實際的總經銷商供貨，你的報價（Bid-Ask）是基於你對於對應資產的Fair Price的估計來決定的，通常是你算出來的均衡價格加減一個值構造成Bid-Ask組合。在很長的時間內，這個報價都是靠人來完成，這個過程是枯燥的，而且很容易出錯——而對於期權類產品（非線性價格）也很難快速報價。我之前和期權交易員合作過很長時間，他們的工作不一定智力上很難，但是對於人得耐力絕對是一種挑戰——因為在開市後他們要注意力高度集中的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，報價，報價，在這交易大廳報價... ...
於是，從簡單的資產起，從交易所級別開始支持API交易了。什麼是簡單的資產，就是Vanilla類別的，比如個股、指數、外匯、國債等等。因此投行由於本來就是大量資產的做市商，開始把原來這套過程通過計算機來完成。後面大家發現計算機是完美勝任這項工作的，因為計算機能夠高速計算庫存來調整報價，還能報出很多復雜的單類型。因此從2000年開始個股、指數開始逐步被自動化做市來包攬，2005年後個股期權自動化做市大熱，而2008年後外匯自動化做市也相當成熟了，2010年開始國債自動化做市也在美國興起——這也是我目前在工作的內容。
那麼對沖基金呢，除了傳統的量化Alpha，他們難道不能也做這個業務嗎？實際上，很多對沖基金的自動化做市業務比投行還要好——比如Citadel，比如KCG。但是區別何在？區別在於兩點，第一是很多對沖基金不是專屬做市商（Designated market maker）。DMM的特權是其有專屬席位——在美國這樣高度商業化的國家，DMM也是非常稀有的。原因在於，DMM是有責任的，那就是在各種大型金融危機中，當流動性極差的時候，DMM還是要持續的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流動很差的時候這是非常危險的，因為大家丟給你的都是不好的資產，比如大跌的時候，都在賣，你的Bid反復被Hit，然後又沒人來hit你的Ask，浮動虧損可以非常大。那麼DMM的特權呢，DMM可以獲得非常高比例的rebate，也就是說，傭金返點非常高。這是對於其承擔的義務的回報。

第二就是絕大多是對沖基金不是Broker，也是你一般想買股票不會去找他們報價。在外匯和債券這類市場中，有兩級市場，一個是B2C市場，也就是零售市場，裡面基本都是Broker-Client，而第二級就是B2B市場，都是Broker-Broker。一般來說，B2B市場的Bid Ask Spread要低一些。一個形象的例子就是，我小時候去批發書的商店買書，一個商店有本習題集沒有，於是老闆去隔壁家拿了一本，賣給我，最後肯定這個老闆要把一部分價格還給隔壁家，我付的價格和老闆付給隔壁家的價格就是B2C到B2B市場的差價。
這里投行又耍流氓了，他們有著B2C市場的接入優勢，因此只要客戶量夠大，基本都能把自動化做市實現盈利——因為根據大數法則，一定時間內，買賣雙方的交易量應該是均衡的。
那麼對沖基金靠什麼——靠更好的策略。對沖基金如果要做高頻做市的，基本在B2B市場參與，他們不是DMM，但是也自己去報價，然後靠著對於價格走向的准確判斷，來調整報價，實現拿到多數對自己有利的單，或者持有更久符合預測方向的單，來達到盈利。這種不是DMM卻自發去做做市商的行為，叫做Open Market Making。
Citadel是期權自動化做市的王者，頂峰時期一年的利潤可以到1 Billion（2009），而整個市場那年的利潤也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，沒有客戶流，也能靠做市賺錢的。
此外，做市業務之外，對沖基金還多了很多機會。因為很多業務銀行做起來不劃算——比如商品。考慮一個金融類公司，不能光討論交易策略，宏觀上你一定要思考資金成本等問題，這才是投資之道在投資之外。商品這些之前銀行幹了很多壞事的業務（詳細參加高盛的銅交易和JP的風電交易）都被監管方克以了極高的資本罰金。這是Basel III裡面的規定，也就是你拿著1元的股票和1元的監管資產過夜受到的處罰是完全不同的，具體演算法參見Basel對於RWA（Risk Weighted Asset）計算的細則。這一系列監管，造成了對沖基金有了大量的新業務——因為投行退出。而大量銀行的人才也流向了對沖基金。
現在門徑這么清晰，那麼投行和對沖基金做量化交易的工作差別就很明顯了——投行主要以自動化做市為中心的高頻信號、客戶流分析、報價博弈論等研究為主。而對沖基金主要是傳統的量化Alpha、量化資產配置為主——當然還有公開市場自動化做市了。
希望可以幫助到你，祝投資愉快！

4. 量化交易團隊如何獲得OKEX交割合約的最新標記價

用戶可使用V3-WebSocket標記價格頻道獲取最新標記價格
Rest API也已上線標記價格獲取介面，具體請關注API文檔更新

5. 我想成立一家量化交易研究工作室，需要注意些什麼

首先給量化工作室做一個整體運營發展規劃，定位是什麼？盈利模式是什麼？願景是什麼？如何開展業務？

按照你的現在的情況，你們是有一定的基礎條件，現在需要更多的資金，需要銷售找資方，可推斷量化工作室定位是為LP做財富管理，盈利模式是客戶的資金管理費和盈利分成等，願景是發展成為一家陽光私募基金，為私人做高端理財服務。
業務如何展開?
量化交易對標的市場主要是國內的期貨、股票、期權和ETF，既然有成熟的策略模型，實盤有業績是最能打動資方的，拿業績去券商、期貨商、銀行找資金是一個途徑，如果沒這方面的關系，那就直接參加國內的比賽，如果能獲得好的成績，資方很容易找上門來。
量化工作室最終的發展還是往量化基金私募走，所以這塊做好規劃。祝你好運

6. 量化交易是什麼

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
應答時間：2020-12-11，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。
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https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

7. 一個優秀的量化交易團隊應當包括哪些成員

分工和激勵，這涉及到識人了！具體的說，重公平，心正的人適合做管理。而 你做為決策者，首先要懂得觀察人的三觀，界定思維層次；然後再分工。適合的人做適合的崗位，成員本人感覺輕松愉快。
你做為決策者，首先要懂得觀察人的三觀，界定思維層次；然後再分工。適合的人做適合的崗位，成員本人感覺輕松愉快。
你這問題，是不是問組建量化團隊的分工？既然是量化，掌握數據是第一位的，用對數字敏感的人或者財務人員（有的財務人員對數字並不敏感）；跟數據有關的工作，事業心是第一要素，才會認真對待數據；什麼數據能採信，是決策思維的問題，決策者為主，其它人輔助。優秀不優秀，取決於你的思維。
你這問題，是不是問組建量化團隊的分工？既然是量化，掌握數據是第一位的，用對數字敏感的人或者財務人員（有的財務人員對數字並不敏感）；跟數據有關的工作，事業心是第一要素，才會認真對待數據；什麼數據能採信，是決策思維的問題，決策者為主，其它人輔助。優秀不優秀，取決於你的思維。

8. 如何成為一名量化交易員

量化交易是量化金融行業中最為尖端的一個領域，不論你是希望通過面試還是構建自己的交易策略，都會花費大量的時間與精力學習相關的知識。不僅如此，你還需要過關的編程技術，至少需要精通一門高級編程語言(如MATLAB、R或Python)，而且伴隨著高頻交易策略的日益盛行，技術層面對於策略執行效果越來越至關重要，精通C/C 也許是最佳的選擇。

9. 想要做數字貨幣量化交易，有沒有量化團隊綜合信息的平台啊

所謂的數字貨幣量化交易，在國內都是不正規的，建議謹慎選擇，因為第一國內是沒有任何的數字貨幣交易所的，第二國家沒有承認這個所謂的數字貨幣交易，沒有正規的監管，國內也沒有正規的數字貨幣交易平台的，如果一旦選擇，可能會血本無歸。

10. 淺談如何組建和培養量化團隊

1、如何招人招什麼樣的人；
2、如何培訓和培養人，包括如何留人；
3、量化團隊的分工；
4、策略的管理，如何開發管理策略的策略；
5、量化團隊的不同部門管理制度的建立。