楼主: sheva0728
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[宽客人生] 【冼尼玛原创】一只Quant菜鸟的修行之路   [推广有奖]

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Sadrick 发表于 2016-1-3 17:51:36
我也是硕士学金融 当时研究数理统计  现在交易团队负责标普期货和期权的程序化交易,主要是中频交易和价差套利交易。
      感觉当时学了很多东西,特别是数学和统计方面的 ,但到了实战 ,感觉这些高深的数理理论基本用得上的不多,因为很多理论都是基于一定的前提假设,而实际中反而是技术分析+市场经验+改进创新+加编程算法优化(自学的编程知识经常用到)就可以创造很好的效益 。。。
      当然在做期权的话 ,深入学过期权的一些学术理论,在设计策略上会有些感悟,不过也仅此而已。还有我们团队负责国内股指期货的高频交易的,其实也只是本科学历,今年及时在限制股指交易后,他的业绩还是达到200%多
      前段时间,我们组在研究如何减少冲击成本的拆单 ,看了很多学术资料,最后我们拿真资金测试时,学术资料的方法并没有我们的经验理论好
    另外我没在大券商呆过,我想问那些研究部门的大牛究竟实战如何,他们自己应该都有私开账户做的吧,work不work?又或是仅仅每天在那写卖方报告。这样问也没有不敬的意思,我只是作为一个学术人到一个市场人的转变一直在思靠,是否每过做量化交易的人特别是交易一线的人知识都要往西蒙斯靠拢,有没有必要,学术上的研究难道最终仅仅是教会我们科学的风险管理却永远不会教赚钱的方法
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Sadrick 发表于 2016-1-3 18:13:48
另外,楼主你现在有研究机器学习方面的内容吗

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sheva0728 在职认证  发表于 2016-1-4 11:07:50
Sadrick 发表于 2016-1-3 17:51
我也是硕士学金融 当时研究数理统计  现在交易团队负责标普期货和期权的程序化交易,主要是中频交易和价差套 ...
1. 投资(或投机)的逻辑,一定是简单的、清晰的、易懂的,市场的人的市场,不是模型的市场,模型只能解释人的一部分行为。
2. 我十分赞同一个观点:投资或投机的收益,跟学历没有半毛钱关系。
3. 我很不客气地说一句:要是券商金融工程部的人真那么牛逼,他们就不用躲在券商里面了。厉害的人早已经出来开私募了。
4. 金融学学术界关注的并不是如何赚钱,他们关注的是如何正确为资产(风险)定价。
5. 正因为如此,我发现人大经济论坛并不是十分适合我,这里太学术了。所以我把阵地转移到知乎,欢迎关注我的知乎专栏。
6. 我最近在coursera报名学习机器学习了——并不是因为它可以用来做交易,而是我对它感兴趣,仅此而已。
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caiwuguanli17 在职认证  发表于 2016-2-11 17:19:51
好专业,早早放弃数学的飘过。。。。

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piaomiaodxing 发表于 2016-4-8 12:06:08
既然一无所有,何不放手一搏?哈哈,好像在知乎也看到过这句话,是某量化大神说的吧。
我还是没有找到方向,前途迷茫;你们知道路在何方真好!

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安然2016 发表于 2016-7-19 14:23:50
在Quant的路上,我们都是一路人。

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hych123 发表于 2016-7-19 15:10:41
学习了,楼主加油,大家共勉

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leosong 发表于 2016-7-20 00:52:35 来自手机
个人认为,数学金融正在经历变革,集中在如何把大数据集合在已有的框架中,或者说如何适应大数据的数代:从模型驱动转换到算法和数据驱动

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guaizijing 发表于 2016-7-29 10:01:27
好文,谢谢分享。

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h2h2 发表于 2016-8-3 12:26:40
谢谢分享

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