怎樣才能成為一個優秀的程序化量化交易者[程序化新手]

許多學數學和統計學的高材生都有志成為量化交易者，但現今由于高頻交易、算法交易和量化自動交易的出現，使得量化交易的工作職位描述變得很寬泛。量化交易領域的工作需求很大，而且他們不僅僅需要在數據分析上有突出技能的人，也需要對自動交易系統更了解，可以構建和執行自動交易系統的人。
本文將介紹數學和統計背景的人如何成為量化交易者，哪些專業技能和培訓可以幫助你成為一個寬客，哪些工作經驗可以勝任量化交易工作和相關工作。

量化交易者需要具備數據分析、數據挖掘和數據研究的能力，這些能力只是很小的一部分，也必須在其它領域精通：
1、針對交易的特定計算機技能數學和統計在數據分析軟件和平臺應用很廣泛。然而，它們在量化交易的應用卻受限。例如：試算表在數據分析中運用很廣泛，但是在專業量化平臺，如MATLAB，進行交易和研究的特定分析可能需要更多培訓和親身經驗。
使用一些交易軟件，無論是免費試用版還是完全版，都會給你實踐經驗。大學通常會對這些專業應用提供資源。編程語言相似性：高級即插即用交易軟件市面上有很多，他們聲稱可以滿足量化交易很多方面的要求。但是真正很好的卻很少，大多數不能符合當前量化交易的動態實際需求。成功的量化交易者需要具備獨立構想并建立交易系統的能力，這個只能夠通過計算機編程實現。建立這些交易系統的常用編程語言是Perl、Python、Java和C++，交易者至少要熟悉其中一種。
數學和統計課程里可能不提供編程課程，但是那些編程課程都可以在網上的交互式課程中找到。短期專業培訓課程在網上都是可以找到的。
2、熟悉市場數據量化交易需要都市場數據很熟悉，這個要求高于數據和統計的范疇，而且不僅僅停留在常見的開盤價、最高價、最低價和收盤價。寬客也需要對相關公司行為的市場數據和特定產品有一個全面的了解，需要了解這些行為對交易有什么影響，這些產品不僅僅局限在股票和債券，像認股權證、衍生品、柜臺交易產品等等。
市場數據只是很容易在網上可以獲得。不同公司行為和關聯話題的影響案例學習很容易獲得，這些對數學和統計背景有志于學習量化交易的人來說是很容易的一件事。包括股票交易所在內的不同權威機構都有一些專業付費課程和證書提供，這些經歷在簡歷上都是加分項，讓你成為種子選手。
對常見交易策略的理解：雖然寬客需要發掘和設計自己的交易策略，但是對常用的交易策略的理解也是必須的。它提供了量化交易的基礎知識，這對有資質的人來說是一個很好的開始。
3、熟悉風險管理概念特定標準，如場景分析、止損機制、交易資金限制等在交易系統中用來管理風險。因為這是量化交易的一個重要部分，所以你必須熟悉這些概念。
風險管理本身就是一個很大的話題，所以你可以找到很多專業課程和模型來學習。熟悉這些基本概念和這些概念如何影響他們的系統可以滿足量化交易者的需求。
4、選擇交易特定選修課程大多數數學和統計課程提供選修。有志成為寬客的需要通過選擇交易/市場特定模型來獲利。
5、量化交易者的心態許多人立志成為量化交易者，但并不是每一個都符合量化交易者的要求。在大型交易公司的面試中，候選者需要被認定有交易者的性情。冒險精神、接受失敗的能力、抗壓能力、長時間工作在面試的時候都是一些考核指標。
最好做一個自我評價，事先問一下自己是否適合這個高風險高回報的工作。只有你自己才能真實的評價你是否符合這個賺錢的工作。自己做生意也是另一個選擇，但是成功失敗都由你自己承擔。
6、建立一個標準/明確的交易規劃上述欠缺補上以后，試著根據你自己的觀念建立一個標準，將其作為明確的量化交易規劃。這可以給你很好的有數學或統計支撐的討論點，是你在量化交易工作中更勝一籌。
總結有計算機自動化的幫助，交易領域有無限機遇。一方面，它讓更多的觀念和思想進入這個領域；另一方面，它形成了獨特的計算機見交易，也就是說量化交易者的角色僅限于建立高風險的智能交易平臺。根據以上所述，你自行做一個全面的自我評價可以幫助你決定你如何從一個數學/統計的高材生進入量化交易世界。

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