先聊一聊如何入行量化投资，再聊一聊待遇与薪酬。
以前提到量化投资，大家可能都会觉得高深奥妙,估计一半以上就读金融专业的同学也会一脸懵逼!现在，量化投资的工作一般集中在对冲基金 Hedge Fund（国内的公募基金、私募基金）、证券投资投资银行部 （国内的证券公司）的证券自营部门等等。当然还有一些偏向软件工程类的量化投资平台或者软件公司。这种我就不推荐了，因为这种软件机构虽然涉猎量化投资，但本质上就是卖铲子的。
上述的这类机构我们把他们称作量化投资机构。（参与二级市场直接投资的机构）
千禧年之后由于经历过历次金融危机的洗礼，98东南亚金融危机，08次贷引起的金融危机等等。投资机构内部也一般会把鸡蛋放在不同篮子里。多元投资，多策略投资可以帮投资部门规避不少风险。所以通过采用先用先进数学、物理公式理论等构建的量化投资模型，将其引入金融二级市场进行投资决策。因此区别于传统基金管理人主观决策类别，所以量化投资的方式在一定程度上瓜分了机构投资的份额，而且这个份额并在逐年递增。
当然量化投资的策略类型方式，并不是必须一定采用先进数学、物理公式等等定义的决策模型模式。我了解到的市场上大部份采用传统主观人为投资交易经验转化而来的，传统程序化交易模型也可算做量化投资的方式，这种类型的量化投资模型也取得了非常不错的战绩。
国内的量化投资环境比较看重211、985学历背景，以及相关的知识技能积累，如统计学、高等数学以及金融证券相关知识、程序代码工程相关知识等等，一些前沿的量化投资机构还比较重视一些人工智能方向的相关知识架构。背景是基础、相关知识经验、上手过具体量化投资项目这些是加分项。总之来说，对于考虑量化投资（量化交易）方向的朋友来说，这些知识或多或少程度都需要一定程度的掌握。
不少同学私信问我量化怎么入门，自己现在xx岁了入行会不会晚等等，一直处在一头雾水的状态。为了解决大家的这些问题，我这边给大家整理了一批量化相关的资料包，从思维导图到网课资源都包含在内，带你从入门到进阶，有需要的同学可以戳卡片免费领取哈↓
关于量化投资的决策类型，目前国内主要的几种策略以传统CTA类型、多因子类型、套利类型、高频交易类型为主。品种市场的话，量化投资主要集中在股票市场（逐渐上升）、期货市场（老牌领域）、股票/期货期权市场（新兴领域）、数字货币市场（新兴领域）等等。前几年华尔街盛行量化交易中国市场也开始接受这种方式，国内自然也不会落下，量化规避了人的感性一面，所以份额一直在上升，人主动投资的比如在缩小。
对于非211 985金融相关专业，做量化投资确实事一件非常困难的事，如果不够背景非要入行。我给出的建议是分两步走：
第一步：先进入金融投资行业拿经验（二级市场方向），有些大小的私募公司会涉及一些的量化产品，只要跟量化投资决策相关边缘的职位尽可能去参加。期间努力学习相关知识技能。尤其需要了解一个优秀的量化产品的基金经理的日常工作以及策略模型架构细节等等。能进公募量化机构当然最好，亲身参与某期量化产品的研究、测试、路演推广、以及后期实盘地运作维护等等的经验非常宝贵。第二步：工作一段时间后，再通过熟人引荐去实际量化投资管理人的部门或岗位，或者搞好猎头关系，通过猎头进入。当你起步不如别人的时候，永远不要冲着钱去，记住你去的目的只是拿经验。许多学生看不上小公司，眼高手低是行业大忌。
如果私募基金还是不行，还可以考虑一些专业做量化投资的公司或平台，实在还不行，只能像我一样做一做量化自营吧，当一个 独立的自由量化交易人也是挺不错的选择。
不管你的选择机构平台如何，基本的知识结构是必须掌握的，做量化投资的核心本领在乎你稳定赚钱的能力，抗击风险的能力。也就是对市场的了解程度。而不是你的代码功底，又或者你工科背景知识。
因此，做好量化投资的必备是了解你要投入的市场，了解市场的规则，熟练运用这些归则、规律去赚你认知以内的钱。
大多数对量化投资感兴趣的中国有志之士主要聚集在伦敦金融城、纽约华尔街等海外之地。2012年众多量化投资人士开始涌回国内。直至2013年，量化交易平台如雨后春笋般发展了起来。
从地理位置来看，超过40％的量化投资平台都集中在上海，20％位于北京，其余则分布在深圳和长三角地区。
大多数公司都以高频交易为重点，主要侧重CTA策略和股票阿尔法策略。同时也运用经典的多因子策略进行beta和alpha测试，但由于国内在高频交易上的局限性以及交易环境中市场波动的差异性，大多数量化投资平台发现像Barra策略这样全球通用的解决方案略显过时。
以下是国外量化交易行业人员实际薪资待遇的汇总表。
薪资范围在一定程度上反映了市场在薪酬结构方面的非标准化。由于市场上超过50％的公司成立不到10年，每家公司的薪酬和福利结构都不尽相同，极端的例子是有些合伙人甚至愿意将其年利润的60％以上拿出来奖励员工。
以下是国内（上海，代表国内最强收入区域）量化交易行业人员实际薪资待遇的汇总图，感兴趣可以看看。总体收入看年份，当然如果遇到某些吃肉年份，下面的收入会在这个基础上*10倍，也是可能的。但是，需要看你所在的岗位。你要搞清楚，你给企业创造的价值利润是多少，然后才是你能分到多少。工资什么的，只是一个基础生活保障罢了！。
是不是国内国外对比差别太大。。。（捂脸）。如果按工作经验进行划分的话。。。
某些岗位的薪酬与工作经验并无直接关系，如量化投资销售类岗位。同时，岗位薪酬也与公司盈利情况、岗位所在公司的重要程度等因素有关。
最后，想学习量化的朋友，免费的资源包给大家放下面了，有需要的话自取即可，希望可以帮助到大家~
好啦，我也是量化投资行业的，如果对量化交易（量化投资）感兴趣的朋友，欢迎关注与赞一赞吧。
在现代企业中，部门量化考核是一种常见的管理工具，用于评估各个部门的绩效和贡献。量化考核通过设定明确的指标和目标，帮助企业确保各个部门的工作与整体战略目标保持一致，并提供一个衡量绩效的标准。
然而，制定有效的量化指标并不是一项简单的任务。它需要深入了解部门的业务特点和目标，并结合企业的整体战略进行分析和制定。以下是一些制定有效量化指标的关键要点：
首先，需要根据部门的职能和核心目标确定关键绩效指标。这些指标应该直接与部门的工作任务和贡献相关，并能够反映部门的绩效表现。
例如，对于销售部门，关键绩效指标可以包括销售额、销售增长率和市场份额等；对于生产部门，关键绩效指标可以包括产量、质量指标和生产效率等。
一旦确定了关键绩效指标，接下来需要设定具体的目标和标准。目标应该具体、明确，并能够量化和衡量。标准应该具备可比性和可操作性，以确保各个部门在量化考核中具有公平性和可比性。
例如，对于销售部门，设定的目标可以是每月实现一定的销售额，增长率达到一定的百分比，并在市场份额上保持稳定；对于生产部门，目标可以是每月生产一定数量的产品，质量达到一定水平，并提高生产效率。
量化指标的制定应该是一个与部门经理共同参与的过程。部门经理了解部门的运作和管理需求，对于制定合适的指标和目标具有重要的贡献。
通过与部门经理的合作，可以确保量化指标和目标符合部门的实际情况，并获得部门经理的支持和参与。
量化考核并不是一次性的任务，而是一个持续的过程。定期评估和反馈对于量化考核的成功非常重要。
定期评估可以帮助企业了解部门的绩效表现，发现问题和改进的空间，并及时调整和优化量化指标和目标。
除了量化考核，为了进一步激励部门的工作动力和积极性，企业可以建立相应的激励和奖励机制。
这些机制可以与量化指标和目标挂钩，例如设立销售奖金制度，对于超额完成销售指标的员工给予额外奖励；或者设立质量奖励制度，对于质量达到一定水平的员工给予奖励。
最后，企业应该不断优化和改进量化指标和考核机制。随着业务和环境的变化，原先设定的指标和目标可能需要进行调整和更新。
同时，通过定期的数据分析和评估，企业可以发现潜在的问题和改进的空间，从而不断完善量化考核体系。
综上所述，部门量化考核是一项重要的管理工具，可以帮助企业评估部门的绩效和贡献。有效的量化指标是实现量化考核成功的关键，它需要与部门经理共同制定，并与企业的整体战略保持一致。同时，定期评估和反馈以及激励和奖励机制也是实现量化考核的重要要素。通过不断优化和改进，企业可以建立一个有效的量化考核体系，提升部门的工作效率和绩效。
目前在中国做量化有两条路，要么去基金公司做指数、ETF，比如像富国那样的，要么
就去私募。后者是一条个人英雄主义的道路，私募搞破产是家常便饭，但搞好了一年挣
个几百万也不是问题。
大模型量化和不量化是指在训练和部署大型神经网络模型时，采用不同的技术和方法进行优化和压缩的过程。
1. 大模型量化（Quantization）：在大模型量化中，使用低位数（通常是8位或更低）来表示模型的权重和激活值，从而将模型中的浮点数参数转换为定点数或整数表示。通过降低参数的位数，可以大幅减少模型所需的存储空间和计算量，从而提高模型的效率和速度。然而，由于量化过程会引入一定的信息损失，因此需要在保持模型性能的同时进行适当的量化和训练调整。
2. 不量化（Unquantized）：不量化即指使用浮点数表示模型的权重和激活值，保持模型的原始精度和细节。不量化的模型能够提供更高的精度和准确性，但代价是需要更大的存储空间和更高的计算开销。
区别如下：
- 存储空间：大模型量化可以显著减少模型所需的存储空间，而不量化需要更多的存储空间。
- 计算开销：大模型量化可以减少模型的计算开销，提高推理速度，而不量化可能会需要更多的计算资源和时间。
- 精度：大模型量化会引入一定的信息损失，导致模型的精度稍微降低，而不量化能够保持较高的精度和准确性。
在实际应用中，选择大模型量化还是不量化取决于具体场景的需求和权衡。如果资源和计算性能有限，可以选择量化来降低存储和计算开销。如果需要更高的精度和准确性，并且有足够的计算资源可用，可以选择不量化来保持原始模型的精度。
所谓量化就是把采集到的数值送到量化器（A/D转换器）编码成数字，每个数字代表一次采样所获得的声音信号的瞬间值。量化时，把整个幅度划分为几个量化级（量化数据位数），把落入同一级的样本值归为一类，并给定一个量化值。量化级数越多，量化误差就越小，声音质量就越好。
目前常用量化数据位来表示量化级，例如数据位为8位，则表示28个量化级，最高量化级有216个（=65536个）等级。量化过程存在量化误差，反映到接收端，这种误差作为噪声再生，称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。
一种方法是将量化级差分得细一些,这样可以减少量化误差,从而减少量化噪声;
另一种是采用不均匀量化分组,也就是说将小信号的量化的量化级差分得细一些,将大信号的量化级差分得粗一些,这样可以使在保持原来的量化级数时将信噪比做得都高于
量化CTA策略和量化对冲是两种不同的投资策略，它们的区别如下：
1. 投资策略的目标不同：量化CTA策略的目标是通过系统化的交易策略来获取超额收益，而量化对冲的目标是通过对冲市场风险来实现稳定的收益。
2. 投资风格不同：量化CTA策略通常是趋势跟踪型的，即根据市场趋势和价格走势进行交易，而量化对冲则更注重风险控制和资产配置。
3. 投资周期不同：量化CTA策略通常是短期交易策略，交易周期一般在数天到数周之间，而量化对冲则更注重长期投资，交易周期可能长达数月或数年。
4. 投资组合不同：量化CTA策略通常会使用多种金融工具，如期货、股票、外汇等进行投资组合，而量化对冲则更注重固定收益类资产的投资组合。
5. 风险控制不同：量化CTA策略通常会采用杠杆交易等高风险策略来获取更高的收益，而量化对冲则更注重风险控制，通常会采用对冲、套利等策略来降低投资组合的风险。
综上所述，量化CTA策略和量化对冲虽然都是量化投资策略，但它们的投资目标、投资风格、投资周期、投资组合和风险控制等方面都存在较大的差异。
所谓的量化，其实就是大数据的机器人，通过提前设定好逻辑，然后让机器人去判断执行一些交易。
相比起人来操作交易，量化具有速度快、不带感情色彩的优势。
几毫秒就能完成所有的操作，无论是买入还是卖出绝不拖泥带水，这种量化的操作模式追求的是“量”，只要能保证成功率在50%以上，就可以实现复利。
对于大A市场来说，量化就是一根搅屎棍，经常会将情绪给带崩，有利润就砸盘，导致恐慌出现，短线情绪一泻千里。
希望我的回答可以帮助到你。
原理如下
量化交易者利用计算机程序、数学、统计学和处理数据库做出理性的交易决策。
使用数学对其进行建模，然后开发一个计算机程序，将该模型应用于历史市场数据。然后对模型进行测试和优化。当取得有利的结果时，实施于实际的实时资本市场。
量化，在数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。
量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。连续信号经过采样成为离散信号，离散信号经过量化即成为数字信号。注意离散信号通常情况下并不需要经过量化的过程，但可能在值域上并不离散，还是需要经过量化的过程 。信号的采样和量化通常都是由ADC实现的。
量化： 所谓量化就是把采集到的数值送到量化器（A/D转换器）编码成数字，每个数字代表一次采样所获得的声音信号的瞬间值。
量化时，把整个幅度划分为几个量化级（量化数据位数），把落入同一级的样本值归为一类，并给定一个量化值。量化级数越多，量化误差就越小，声音质量就越好。 目前常用量化数据位来表示量化级，例如数据位为8位，则表示28个量化级，最高量化级有216个（=65536个）等级。量化过程存在量化误差，反映到接收端，这种误差作为噪声再生，称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。 化与信噪比 模拟信号的量化带来了量化误差，理想的最大量化误差为+/-0.5LSB。AD转换器的输入范围和位数代表了最大的绝对量化误差。量化误差也可以在频域进行分析，AD转换的位数决定了信噪比SNR；反过来说提高信噪比可以提高AD转换的精度。 假设输入信号不断变化，量化误差可以看作能量均匀分布在0~fs/2上的白噪声。但是对于理想的AD转换器和幅度缓慢变化的输入信号，量化误差不能看作是白噪声。为了利用白噪声理论，可以在输入信号上叠加一连续变化的信号，叫做“抖动信号”，它的幅值至少应为1LSB。 叠加白噪声提高信噪比 由于量化噪声功率平均分配在0~fs/2，而量化噪声能量是不随采样频率变化的，采用越高的采样频率时，量化噪声功率密度将越小，这时分布在输入信号的有用频谱上的噪声功率也越小，即提高了信噪比。只要数字低通滤波器将大于fs/2的频率分量滤掉，采样精度将会提高。 采用叠加白噪声进行的过采样在每提高一倍采样频率的情况下可以将信噪比提高3dB或者说增加半位的分辨率，对于精度要求不太高的系统是不错的选择。这种方式需要通过某种方法产生白噪声，有时AD转换器内部的噪声已经足够，也就不用外加噪声源了。该方式对于输入原始波形没有限制，尤其适合于过采样倍数可以做的较高的系统。
