工作内容与经历-陈肯

Q：学长认为入职量化行业后所接触到的工作，与校内专业课作业、科研、实习中接触到的量化工作有哪些区别？

在量化这个行业，学术界与业界的区别相对来讲比较明显。在学术界，例如上课学习中，我们所接触的project是有用的，但它定义问题的场景与实际场景存在差距，因此我们研究出的部分结论无法被应用到真实的量化交易当中。

而业界的研究大多从盈利的角度进行切入，所以对一个问题的定义与评价方面都会与学术界或校内接触的内容有所不同。

Q：有没有更接近量化业界实际情况的科研或项目推荐？

如果本科期间想要参与科研，我会比较推荐统计或者机器学习方向。它们大概率都是建立在业界公认的数据集上进行的实验，这样实验得出的结果都是较为可信的。

Q：经过一年工作后，学长对量化岗位的理解相比于在校时发生了哪些变化？你认为该如何加深对量化行业的理解？

因为我在读大学前就考虑从事量化行业，所以对它的理解一直较为固定。整个量化研究主要都是依靠自身能力，完成从研究到模型构建再到信号与交易执行这一整条链路。

想加深对量化行业的理解主要得实习，切实参与一项量化私募的实习才能了解到真实的工作内容与流程；一旦经历过整个流程，便会对量化行业有一个较清晰的认识。

Q：学长在量化岗位上遇到过哪些挑战，是如何应对的？

研究工作一般来讲都不会特别顺利，需要应对不符合预期的情况，所以每天的研究工作都相当于一次挑战。

关于应对挑战，我认为最重要的仍然是提及过的自主学习与快速学习能力，很多时候问题的解决思路会隐藏在各个领域的知识中。知识域越广，便有更大概率快速解决遇见的各类突发情况与挑战。

此外，科研能力也很重要，保持思考的状态，持续思考问题会让你在应对挑战的时候更得心应手。

Q：学长认为在校期间能通过哪些方式锻炼上述能力？

首先是本科上课的时要更注重实操，因为我们大多数的课程还是以理论为主，但是解决书本上的题目与实际应用其实存在很大差距，所以我推荐选择有更多project的课程，在这些课上认真完成相应的project与论文，进行深入的思考。

其次，平常可以多了解学术界新发的论文，了解最新的研究成果，做到与时俱进。

Q：有没有一些项目或任务是学长在这一年中特别喜欢或者觉得很有意义的？可以分享一下感受和体验吗？你自己对未来的构想是什么？

一般来讲，只有对量化研究方向感兴趣才会选择从事这个行业。于我而言，每天的工作都是很有意义的。其实也说明如果要从事量化行业，首要的前提就是自身对这个行业有浓厚的兴趣，这样才有坚持下来的可能。

我个人的兴趣点在于做一整个流程。我目前在做股票阿尔法方向，一整个流程大概是做特征、模型，然后得出一个信号再进行后面的交易执行。

在未来，我倾向于多做一些方向的策略，进而积攒一定的经验，最终实现自己创造收益。

Q：学长从工作经验中获得了哪些与职业相关的教训或启示？对于想要进入量化研究领域的同学有什么建议？

量化行业需要自己思考，完成策略。关于建议，首先我认为需要对这个行业有非常强的信心与兴趣。如果你还在犹豫不决，我都不建议你选择这个行业。因为这个行业的难度很大，如果自身没有非常强的自驱力，基本上不会坚持太久，或不会取得较好的成果。

其次，要多注重培养自身持续迭代的能力，也就是学习能力。要多研究多思考，因为量化策略随着时间更迭、时代发展早晚会失效。如果策略一旦失效，要善于快速迭代出下一个合适的策略，这是这个行业很重要的一点。

写给学弟学妹们：大家在上学的时候，要多做一些自己想做的事，多用这段时间提升自己，不要虚度光阴。