中信建投證券的PB系統特別適合做量化交易
⑵ 使用T+0高頻量化交易的私募公司有哪些
國內市場除了新三板是T+0的，其他都是+1的，港股是+0的
⑶ 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！
⑷ 為什麼產生80%以上交易量的個人投資者在證券公司被歧視，不能開放量化交易介面，而私募等卻能開介面
沒明白，但量化交易肯定是趨勢，用不了多少年，交易就是ai之間的對弈，就看誰家訓練的ai更聰明了，
⑸ 私募基金量化交易高手靠什麼盈利
一類是高頻交易者，雖然高頻交易的種類很豐富，比如期貨套利、大宗商品套利等專，但我覺得，其中比屬較有代表性、而且實踐下來比較穩定的，道沖投資算是一 家。
另外一類是選股模型。這在當前的中國寬客中最為主流，現在公募基金與券商集合理財產品 也基本屬於這一模式。
最後一類是趨勢套利，就是用量化選時。這個代表是景良投資的 廖黎輝。我與他深入交流後發現，他對趨勢研究歷來已久。
對大部分中國寬客來說，他們在有限的工具、有限市場的環境下，不斷壯大，交易的平均水準也在提高。這種對艱難環境的堅韌的適應性，不由讓人相信，這些寬客，在將來市場放開後，會成為中國本土最堅實的力量
⑹ 場外期權私募基金又重新放開了
是的，我們是期權賣方做市商技術公司，在
2018年07月17日
接中期協口頭通知，現對個股及股指對手方准入標准調整如下：
1、私募基金產品准入參照券商標准開放，具體標准如下：
（1）產品戶應為非結構化產品、資產規模不低於5000萬元
（2）產品管理人管理規模不低於5億，且具備2年以上金融產品管理經驗
2、法人機構暫停准入及新開交易，如需交易則需滿足：
（1）凈資產不低於5000萬
（2）金融資產不低於2000萬
（3）具有三年以上證券、基金、期貨、黃金、外匯等交易經驗
在滿足相關條件前暫時不得新開倉交易，只能進行平倉。
面對新的形式，場外期權到底是得到了監管高層的認可，從4月份收緊一刀切，到目前有條件地放開，提供門檻是為了規范市場監督體制，不出所料，正規軍私募基金管理人重新殺入市場，據估計，名義本經門檻不會降低。從中期協留了口子，讓期權買方一般法人依然可以參與市場。
曾經的買方渠道傳遞單子到期貨子公司，由期貨子公司背書，作為通道方，名義上的期權賣方，然後期貨子公司，再將單子傳遞給真實的簽署過sac協議的期權賣方，他們往往會根據市場環境，動態隨時調整生產價格。這次放開私募，可以說是有條件的放開，市場上至少30%的私募是具備合規的資質的，他們依然會通過發行非結構化的產品來進入市場，滿足市場上投資的定製需求，按照名義本金和期權周期來合規的生產報價。這樣曾經繁華的場外期權市場又會熱鬧起來，市場體量將重新回歸到私募為主導的場外市場。但是真正配備完善的風控模型，功能完備的做市商系統是他們的軟肋，依然會採取微信等其他線下低效的報單方式來處理單子。
一直以來，期權賣方是具備 充足資金實力的公司才能夠進入的市場，如果私募重新回歸，必然會升級系統，這樣期權賣方系統包括的買方渠道 對接CRM和各個買方渠道的對接，誰能夠完善它，再加上自身的對沖模型完善起來，那麼就會大大提高自己作為賣方的戰鬥力，毫不遜色券商、基金。
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在完善自己對沖風控能力之後，接下來，私募就需要對接很多買方渠道，那麼買方渠道都是些一般法人，他們往往對定製化要求各有各的要求，如果這個時候，賣方能夠根據要求，定製出多個屬於各自買方渠道LOGO、支付通道等OEM子平台，那麼講大大提供買方開展業務的效率和成本。客戶的CRM系統，自動詢價比價系統，期權權利金的分佣，權利金比率的設置等等，必須迎合買方的市場需求和監管層的硬性指標。作為私募基金發行產品，對他們來說是輕松完成的，如果完善了後端渠道，那麼新時期誰就會佔領場外期權市場的制高點。
最後作為期權賣方如何切入市場，我想除了內因，自身風控能力的高低之外，還需外在的期權做市場系統的強大彌補，方能實現信息流、資金流、訂單流的閉環。
⑺ 私募直營店：什麼是量化私募
建議去找專業人士指導，也可以請教懂得人
⑻ 幻方量化私募靠譜嗎
私募基金最好不要參與，應該選擇一些公募基金比較陽光透明
⑼ 金融本科生如何擠進量化私募機構工作
（1）教育背景
盡管很多量化實習生，對本科同學來者不拒，但是非實習的量化研究院招聘中，特別是對於大公司來說，碩士通常是個准入門檻。無論是券商、私募、公募，很多公司量化崗位的招聘要求都寫明了「碩士及以上學歷」。
專業要求上，金融工程和金融數學專業是與量化崗位最匹配的兩個專業，此外經濟類、計算機及理工背景。國內外的量化機構都對這兩個專業畢業的學生比較受青睞。
（2）專業能力
作為一名合格的「量化人」，數學、編程、金融三者缺一不可，者在崗位職責和任職資格中都有體現。可以說，對於量化投資，數學是思想，金融是原理，編程是手段。
構建策略、選擇因子時，需要金融知識以及對行業的研究判斷；建模時，需要扎實的數學功底；而回測中運行程序，則需要藉助編程技能。這也說明了，量化投資策略是結合了技術投資和價值投資策略，依賴數據和統計模型加上基本面的主觀判斷。因此如果你想要從事量化相關的工作，一定要在掌握建模能力的同時，補充金融領域的知識，比如宏觀策略、公司行業研究方法等。
編程語言是量化工作的一個硬性技能，對於非理工科學生來說，掌握一門編程語言可能是一項不小的挑戰。
但有專業量化員認為，編程是工具，並不是最困難的障礙，量化遇到的最大困難，其實是「你要學會理解這個市場」。實際上在投資的過程中，都是在與市場博弈，只是技術手段不同。在市場平穩期，你也許可以按套路賺錢，但證券市場變得越來越復雜了，尤其是股市震盪之下，光看程序、模型是不夠的，掌握並理解金融變得愈發重要。