量化基金5000万年终奖。量化基金到底是什么？近日，一位博主在社交媒体上发帖称：“同事的同班同学做量化，今年奖金超过5000万元……今年做量化的二级私募确实厉害了，业绩大爆表，震荡市中，模型的确优于人脑。“二级量化，是指量化私募基金，简单的说就是提前设定好买卖条件，让计算机自动发出买卖的指令。
有人联系到两家百亿规模量化私募的工作人员，工作人员均表示，“应该只有头部私募的核心员工才能拿到5000万这么多。”
他表示，在规模足够大的情况下，比如某头部量化私募的自营盘规模为300亿元-500亿元，若核心投研员工的模型提升整体策略收益，哪怕只提升1个点，收益就会增加3亿元到5亿元，分10%给团队中的核心员工非常正常。
“在当前量化讲究深度学习的阶段，跟以前‘工厂式’的传统线性量化模型不同。以前一个模型有十几二十个研究员一起研究，模型收益提高，大家就一起平均分钱。但现在深度学习，也就是所谓的神经网络，没办法合作，主要依靠核心的一两名员工，核心员工产生收益的权重非常高，收益的大头肯定是分给他们。”他解释道。
那私募基金公司岂不是一个发大财的行业？
不，大多数私募挣扎于生死线。私募行业进入门槛较低，但行业市场化竞争异常激烈，5000万年终奖这种消息很容易让人以偏概全。量化是一个一将功成万骨枯的行业，收入的集中度甚至不是一九分，可能是2 : 98。
真正能够在私募行业取得成功的往往是业绩非常优秀的私募管理人，绝大多数私募管理人都处于生死线上挣扎，就在上半年还爆出了私募老板倒闭去开滴滴的新闻。
对于普通投资者来说，量化私募值得投资嘛？
一、虽然今年业绩靓丽。但是量化的业绩很不稳定，一套量化模型，可能很短的时间就失效了。
比如你发现站在高速出口卖水果比较**，但是没多久你的同行也发现了，或者城管 介入不让你卖了，你这套**的模式就被推翻了，你需要重新去找另一个能**的方法。量化就是这样，资本市场由无数散户和机构组成，你跑在别人前面，才有肉吃，所以上面说的一将功成万骨枯是十分有道理的。
二、规模是量化的敌人。量化策略你可以理解成游击战，发现哪里有**的机会，赶紧调集精锐部队过去偷袭一把，赚了钱就走。如果资金量大了，这套打法就玩不起来了。
最典型的例子就是世界上最成功的量化基金，西蒙斯的大奖章基金，人家从1988年成立，业绩惊人，但是自从1993年开始就停止对外募集了，也印证了我们的看法，规模会拖累量化的业绩。
今年量化的业绩这么好，有些基金甚至膨胀到千亿规模了，明年再想保持这样的增速，基本是不可能的。
三、好的私募非常难找。截至2021年11月末，存续私募基金管理人24542家，存续私募基金121522只。你觉得只要有名就可以了，但是大佬邱国鹭这两年的业绩只能用十分惨淡来形容了。所以要找到一个好的私募公司都像大海捞针了，更别提找到好的产品了 。
总得来说，今年私募量化的业绩十分靓丽，但是随着规模的扩大，明年业绩会很困难了。
外加今年的风格比较极致， 私募比较好做业绩，明年我们判断大盘很有可能转向不利于量化发挥的大盘价值风格，量化就难了。所以学点投资的真本事吧，如果你不懂投资，追热门买了量化基金，却不知道它为什么成绩优异，明年又将去向何方，那也只能是韭菜命了 。
有人联系到两家百亿规模量化私募的工作人员，工作人员均表示，“应该只有头部私募的核心员工才能拿到5000万这么多。”
他表示，在规模足够大的情况下，比如某头部量化私募的自营盘规模为300亿元-500亿元，若核心投研员工的模型提升整体策略收益，哪怕只提升1个点，收益就会增加3亿元到5亿元，分10%给团队中的核心员工非常正常。
“在当前量化讲究深度学习的阶段，跟以前‘工厂式’的传统线性量化模型不同。以前一个模型有十几二十个研究员一起研究，模型收益提高，大家就一起平均分钱。但现在深度学习，也就是所谓的神经网络，没办法合作，主要依靠核心的一两名员工，核心员工产生收益的权重非常高，收益的大头肯定是分给他们。”他解释道。
那私募基金公司岂不是一个发大财的行业？
不，大多数私募挣扎于生死线。私募行业进入门槛较低，但行业市场化竞争异常激烈，5000万年终奖这种消息很容易让人以偏概全。量化是一个一将功成万骨枯的行业，收入的集中度甚至不是一九分，可能是2 : 98。
真正能够在私募行业取得成功的往往是业绩非常优秀的私募管理人，绝大多数私募管理人都处于生死线上挣扎，就在上半年还爆出了私募老板倒闭去开滴滴的新闻。
对于普通投资者来说，量化私募值得投资嘛？
一、虽然今年业绩靓丽。但是量化的业绩很不稳定，一套量化模型，可能很短的时间就失效了。
比如你发现站在高速出口卖水果比较**，但是没多久你的同行也发现了，或者城管 介入不让你卖了，你这套**的模式就被推翻了，你需要重新去找另一个能**的方法。量化就是这样，资本市场由无数散户和机构组成，你跑在别人前面，才有肉吃，所以上面说的一将功成万骨枯是十分有道理的。
二、规模是量化的敌人。量化策略你可以理解成游击战，发现哪里有**的机会，赶紧调集精锐部队过去偷袭一把，赚了钱就走。如果资金量大了，这套打法就玩不起来了。
最典型的例子就是世界上最成功的量化基金，西蒙斯的大奖章基金，人家从1988年成立，业绩惊人，但是自从1993年开始就停止对外募集了，也印证了我们的看法，规模会拖累量化的业绩。
今年量化的业绩这么好，有些基金甚至膨胀到千亿规模了，明年再想保持这样的增速，基本是不可能的。
三、好的私募非常难找。截至2021年11月末，存续私募基金管理人24542家，存续私募基金121522只。你觉得只要有名就可以了，但是大佬邱国鹭这两年的业绩只能用十分惨淡来形容了。所以要找到一个好的私募公司都像大海捞针了，更别提找到好的产品了 。
总得来说，今年私募量化的业绩十分靓丽，但是随着规模的扩大，明年业绩会很困难了。
外加今年的风格比较极致， 私募比较好做业绩，明年我们判断大盘很有可能转向不利于量化发挥的大盘价值风格，量化就难了。所以学点投资的真本事吧，如果你不懂投资，追热门买了量化基金，却不知道它为什么成绩优异，明年又将去向何方，那也只能是韭菜命了 。
1、为什么选择BitOffer量化基金？
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2、量化交易真的靠谱嘛？
量化交易的前提是基于底层投资逻辑，对于底层算法是否合理，逻辑是否严谨，策略是否合适对应的交易品种。
量化投资交易有前景吗？答案是肯定的。
量化投资经过技术化的方式支持投资，已成为资本市场的前研领域和热门方向。
在西方国家，量化投资经过40多年的发展，已经逐渐成熟。而我们国家，这个领域才刚起步，随着我国汇率、利率日益市场化，以及股指期货、融资融券、股票期权业务的相继推出，我国的证券市场结构正在发生深刻的变化，金融衍生品的定价、风险管理的手段都面临着巨大的变革，投资理念和投资技术都趋向于精确化和数量化，我国的量化投资正处在不断发展变革的重要阶段，然而，国内在金融行业量化投资方面的专业人才极度缺乏，这已经成为了我国量化投资发展的瓶颈。
那如何制定量化投资人才培养方案和实施方法呢？一个最直接的方法就是让学生掌握一门可以量化的计算机语言，比如说MATLAB或者C++,能够快速实现金融定价和风险模型量化处理。
当然除了掌握计算机语言之外，要做好量化投资还需要以下知识：
MATLAB基础知识
- 常用数据类型 除了一些简单基础的数据类型，还有元胞数组、结构体和字典会被使用到，尤其是结构体，可以将一个标的的不同属性单独赋值，无需声明多个变量。
- 绘图 量化投资中不乏对图形形态的研究，对统计后的数据很多时候也需要生成柱状图或者直方图来进一步分析，MATLAB在这方面表现非常好。
- 函数 在构建量化投资策略的过程中会用到大量函数。很多时候，为了实现一些特殊功能还需要自己构建函数。
- 平均值 在证券市场的技术分析中，用到最多的就是均线，再量化投资中，我们用均线来解释资金平均成本。一个简单的跟踪趋势的方法就是通过移动平均去除震荡的影响。
- 离差分析 离差分析用于研究数据的离散性质，在金融上用于衡量市场的稳定性，当数据在中心值附近时，市场较为稳定；否则价格或者收益的剧烈变化预示市场的风险在不断加大。
数理统计相关知识
- 离散和连续随机变量 金融资产一般由确定因素和随机因素决定，这个随机因素就可以用随机变量来表示，资产价格变化并不能完全用确定因素来表示。
- 统计矩——偏度和峰度 矩是观察和描述随机变量的工具，不同的矩就是不同的维度，通过不同维度的观察，就能认清要观察的随机事件的特性了。
- 极大似然估计 举个例子，一个神枪手，历史命中概率为0.9；一个新手，历史命中概率为0.1，现在十枪之后中了九发，请问是哪个人射击的？这类问题就需要用统计学中的极大似然估计方法来解读。
- 置信区间与假设检验 我们在用样本去估计总体时，总会有一定偏差，所以这里要引入置信区间的概念。
- p值和多重比较偏差 多重比较偏差简单来说就是我们测试次数越多，越有可能得到我们想要的结果，如果我们忽略了多次测试中的隐性结果，显然就可能错误解读数据。
金融建模相关知识
- 期货及期货交易策略 在我们国内，由于期货市场相比股票市场在做空制度上更加健全，所以期货市场是量化投资最早的主战场。包括远期合约、期货合约、现货、杠杆等都需要做进一步了解。
- 线性回归 线性回归是常用的一种时间序列的方法，主要用在国民经济宏观控制、区域综合发展规划、企业经营管理、气象预报等方面。
- 多元线性回归 在研究变量关系时，我们会发现影响一个变量的因素可能不止一个，所以我们有必要引入多元分析。
- 单整、协整和平稳性 要确立两个时间序列变量之间的长期关系，就要用到协整理论。该理论是Granger在1981年最早提出的。
- 违背回归模型 在使用回归模型拟合数据的时候，我们必须检查是否满足回归分析的假设，这关系到数据拟合的准确性，同时需要探讨这些假设可能被违背的方式以及违背之后可能对模型产生的影响。
- Kalman滤波 现实中系统的真实状态是隐藏变量，不能直接获得，可以通过观察改状态下的某些特征来估计真实状态，Kalman滤波是一种对动态系统状态的最优估计方法。
- ARMA模型 在金融时间序列分析中，经常会涉及对资产收益率以及波动率建模，并依据构建模型的预测值来为未来的决策提供依据。ARMA模型是研究金融时间序列的常用模型。
- 过拟合风险 在研究股票标的的历史走势时，人们往往会添加很多的技术指标进去，进而产生一条与历史走势接近重合的曲线，看似很完美，但其实这就是过拟合。
策略交易模型的相关知识
- 贝塔对冲 就是将整个交易市场的系统性风险对冲掉，留下上市公司自身经营收益，目的就是为了追求市场绝对收益。
- 配对交易 理念最早来源于华尔街传奇交易员Jesse，与传统股票最大的不同在于它的投资标的是两只股票的价差，是一种相对价值，可以对冲掉绝大部分市场风险，是一种市场中性策略。
- 方向性交易策略构造 这种策略考虑的是在某一时间段做多或者做空某一标的或者投资组合，以期获取价差收益的策略。在我国，由于融券做空机制的限制仍以多头为主，只需要限制做空开仓即可。
- 多因子研究 股票的涨跌与因子不一定有因果关系，因此收益与因子的相关性是研究的重点。
- 条件异方差模型 市场的波动性一般有三个特征：杠杆效应、实变性、波动群集效应。这些特征的一个外在表现就是“黑天鹅”事件在二级市场出现频率较高，条件异方差模型就是用来刻画这种波动性。
风险管理模型的相关知识
- 仓位集中风险 在面对不可预测的金融投资风险时，建立投资组合计划就具有非常重要的意义。组合投资可以简单理解为：不要把鸡蛋放在一个篮子里。
- 最小线性相关算法 一个投资组合的收益受组合中不同资产收益的变化所影响，那么如何合理分配这些资产的投资比例呢？ 就需要从最小线性相关算法的角度来解释如何通过分散化投资来降低投资风险。
量化投资无疑有广阔的前景，近年来中国的发展有目共睹，人民币在国际货币进程中也迈出了重要的一步，金融市场也在逐步开放，从研究理论为主的“金融数学”，到理论与实践结合的“金融工程”，再到今天热门的“金融科技”，都是为了解决金融行业在定价和风险方面的量化处理问题。虽然国内的量化投资还处于起步阶段，但只有这时候介入才能在不就得将来成为该领域的专业人士，收获丰硕的果实。