专业正规安全的配资公司炒股平台门户网
关键词不能为空

期货配资

导航

「期货量化面试」什么是期货量化交易?风险大

未知
admin

期货量化面试:什么是期货量化交易?风险大吗?

量化投资理论是借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略,用数量模型验证及固化这些规律和策略,然后严格执行已固化的策略来指导投资,以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报 量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法,它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化,替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化 量化交易策略几乎覆盖了投资的全过程,包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易,资产配置,风险控制等。风险也是有的,好好控制就行。华盛天成量化交易做的还不错,很有实力,推荐

期货量化面试:期货量化交易和程序化交易有什么区别

一句话都是胡扯八道的东西 你想想看 程序是人编出来的 根据以往的经验搞出来的 关键是以往的经验无法预测未来

期货量化面试:期货量化交易平台有哪些

国内支持期货量化交易进行多策略多账户的平台,我所知道有 /掘/金/量/化/

期货量化面试:期货量化交易软件哪个好

这种问题怎么回答,会被屏蔽的 市场还是有很多的,中金、和讯、同花顺、期获宝、新浪期货等,都有,自己去分别体验下

期货量化面试:疯狂期货:量化和纯量化基金的区别

2009年以来,一股“量化基金”的热潮悄然掀起,中海基金、长盛基金、光大保德和富国基金先后推出了自己的量化产品,而富国正在推出的富国300增强基金还属于第一只增强型的指数基金,就是因为量化概念的引入。关于量化基金,国际资本市场,尤其是美国市场已经有了长足的发展并形成了相当的规模,量化基金通过数理统计分析,选择那些未来回报可能会超越基准的证券进行投资,以期获取超越指数基金的收益。 区别于普通基金,量化基金主要采用量化投资策略来进行投资组合管理,总的来说,量化基金采用的策略包括:量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、资产配置等。

期货量化面试:期货量化软件哪家好?

有三种最常见的:文华财经最便宜的:金字塔交易系统最全面的:交易开拓者

期货量化面试:聚宽可以做股指期货的量化模拟吗

聚宽可以做股指期货的量化模拟的,量化课堂还有专门的教学文章。【量化课堂】股指期货策略教学

期货量化面试:做期货量化交易的难道都是程序员吗

也不都是,一些基本的都是可以自己学的,但是如果是专业的话,那肯定是需要程序员的,我接触到的情况是自己设计系统,然后找个程序员来编程。

期货量化面试:致远期货:量化交易里面的挂单成交率大概是多少

期货交易是T+0,只要保证金足够,一天可以交易无数次,股票交易T+1,卖出后可以当天再买入,买入后必须第二个交易日以上才可卖出.

期货量化面试:想从互联网码农转量化,能否请前辈给一些建议?

量化不仅仅是会编写程序,而是对交易的认识,当然有个好老师教会很快入门。
网上有很多招量化的,薪水也开得很高。但很多是找有经验的,甚至我怀疑很多是套申请者的策略的。如去年我参加的一家比较知名的公司面试,之后问我要一些资料。我是觉得并不合理,如果说要考验程序能力,现场可以测试。对于提交我所掌握的一些重要数据,那就说不过去了。


量化需要研究新策略,需要发现别人还没发现的特性,要有创新的思维,因此公司一般也需要招名校的硕士博士。如果没这些条件,最好考一些证书,证券从业、期货从业、基金从业、CFA、CPA等。

期货量化面试:国内量化岗位的职位及面试情况

很多粉丝都拿到不同公司的offer,国外的有文艺复兴、Two Sigma、DE Shaw等,包括这些机构在华分支;还有很多中小型的公司说了名字也不知道是啥的;国内的有知乎量化第一梯队、名(臭)声(名)显(昭)赫(著)的高频团队、一二线券商自营或量化的岗位等等,私下咨询我如何选择的人非常非常多,很多问题都大同小异,我就汇总一下,可能有其他一些朋友也需要。

一、北美的情况

其实像文艺复兴这样的公司,有点像大学招教职,需要推荐信啥的,如果推荐你的人很牛逼,或者其实也不是很牛逼,但跟文艺复兴里面的人又很熟,推荐的时候又墙裂推荐,那么概率还是很大的。

以前经常听说有些人面试其它公司都挂了,但偏偏进了文艺复兴,其实就是这个道理。在美国混其实有时候很奇葩的,一个人精力有限,很难说业界求职和学术都能兼顾,除非是Google AI, Microsoft Research那类研究机构,业界跟学术差不多。但是具体到量化,投行也好,对冲基金也好,需要的技能跟学术都有很大区别,很难两边兼顾。比如他学术做好了,没时间准备其它对冲基金的奇葩面试智力题啥的,因此能进文艺复兴,但进不了其他。

绝大多数人,IMO金牌也好,IOI金牌也好,斯坦福博士也好,哈佛博士也好,说实话,都是凡人。这些人之前拿IMO金牌,是因为别人复习高考的时候他们全职备赛,一将功成万骨枯,其实在现在IMO/IOI内卷的时代,大家差距都挺小,运气好的进了国家队,反正只要能进国际赛,正常发挥都是金牌,说不定国际金牌也跟国家金牌甚至某些强省的省一差不多水平。

因此,做人还是最好早做准备,学术vs业界,码农vs矿工,研究vs开发,投资vs自营,交易vs网红,等等,早做了断早做准备。其实任何行业做到出类拔萃也可以算是成功,名誉、金钱等也会有,比如有些早教课程年入数亿,学而思培训的身家几百亿,人家夏普比率比交易高多了。

除文艺复兴外,其余量化对冲基金一般量化的面试不会超过统计博士一年级的内容,毕竟人家背景千差万别,超过博士一年级内容的面试官也不大懂,自然面不出。所以考完qualify去面估计反而成功率最大,等自己过了几年知识都生疏了估计反而难了,你研究那些东西面试官也不懂,鸡同鸭讲。

二、国内的情况

其实我觉得有些人不知道是不是大脑有什么问题,比如两份工作:

A.私募,工资两万,亏钱没奖金,可能被裁,甚至过不了试用期;

B.几千人上万人的券商,工资1.5万,亏钱发20个月奖金,赚钱发24个月,大券商牌照基本垄断,压根不在乎盈亏,关键是工作开心,氛围要好,利益均沾,共同富裕;

你选哪个?

三、个人建议

有人说私募投资牛逼,券商亏货多,学不到东西,但我觉得可以这么操作:

1.去私募实习。实习几个月,基本框架都了解熟悉了,其实人家要求你做出额外边际贡献,自己赚钱的东西又不会告诉你,不过整套研发体系还是能了解到;

2.去券商全职。了解到私募的一些套路,就可以用这些经验去券商求职了,比如券商自营啥的。按常理来说,这些套路在私募能赚,在券商也能赚;

3.或者就去考公务员、事业单位。深圳中学的老师,到手40万,送房子,包学位。

有人表示不服,上图:

咱们算一下:

(1)工作半年40万,相当于全年80万到手;

(2)送学位房,深圳学位房500万,平摊20年,25万每年,加起来105万;

(3)自己去补课外快,20万/年,125万;

(4)工作稳定,夏普比高,退休还可以继续拿,这个折算25万,就是150万;

这只是刚毕业的待遇,税后150万,秒杀P8征婚码农。

然后其实可以业余搞量化交易的,这样风险最小。

私募的风险在于:

1.亏钱可能被裁;

2.赚钱,但跑不赢市场,被裁;

3.赚钱,跑赢市场,但老板说你是高频,要跑赢其它高频才行,被裁;

4.赚钱,跑赢市场,跑赢其它高频,但老板说你的策略跟公司其它策略相关性高,有你没你一样,被裁;

5.赚钱,跑赢市场,跑赢其它高频,跟公司其它策略相关性低,但老板说反正代码我有,调参我会,兔死狗烹,要你何用?被裁。

期货量化面试:量化面试——抛硬币的期望次数

这不是针对哪家的面试题,而是一些常见的抛硬币的题目。比如说一直抛硬币,直到出现HHT、THT、HHH的期望次数是多少?

---------------------我是罪恶的分割线------------------------------

绿皮书用马尔可夫链来做,但其实这本质上是更新过程,renewal process。它大概有个定理,就是说一个事件在一个随机过程中发生的概率是p的话,那么两个事件间的间隔期望是1/p。

其实不难理解。无论是HHT、THT还是HHH,本质上都是硬币抛3次的一种结果。硬币抛3次有2^3=8种结果,那么无论任何一种模式,在无限长的硬币抛出结果产生的随机序列中,出现的概率都是1/8。

那么任何两个结果之间的距离的期望就是8,也就是每次事件的尾巴之间的距离,期望是8。

这是在无限长序列种的期望,而题目求的是从开始抛到第一次出现这个模式的次数的期望,这两者是不一样的。

比如在无限长序列中,对于HHT这样的模式,两者距离至少是3,比如HHTHHT紧挨着。

但对于THT这种模式,有可能距离是2,比如THTHT,结尾的T被共用了。

对于HHH这种模式,有可能距离是1,比如HHHH这样,有两个H被共用了。

因此,从零开始到第一个出现的期货,会不大一样。我们可以有

E(HHT|from 0)=E(HHT|from last HHT)=8,因为它是没有共用的,因此从零开始的期望,就等于从上次出现HHT的期望,也是8次。

另外我们知道:

E(THT|T)=E(THT|THT)=8,也就是不管什么样的模式,两个模式之间的间隔都是8次。而对于THT这种,恰好有一个重复,因此就是从结尾这个到下一个结尾的期望距离就是8。

则进一步有:

E(THT|from 0)=E(THT|T)+E(T|0)=8+E(T|0)=8+2=10

因为从0到T的期货次数是两次,这是显然的。

最后,对于HHH,它可以这样分解:

E(HHH|0)=E(HHH|HH)+E(HH|0)=E(HHH|HH)+E(HH|H)+E(H|0)=8+4+2=14

其实也不难理解。为了抛到HHH,如果前两个对了,最后一个错了,比如HHT,那么需要一切从头开始;如果抛了一个HT,也要从头开始,;总之任何时候出错都要从头开始,所以期望次数非常高。

但如果是THT,如果第三个错了,比如THH,那么需要从头开始;但如果第二个错了,比如TT,那么不需要从头开始,继续抛第二个,因此整体次数少一些。

对于HHT,如果最后一个错了,比如HHH,其实只要继续抛,只要出现T,就可以了,因此总次数最少。

具体一些理论可以参考更新过程,也有其它的类似题目。总之量化面试此类题目可以这样准备:

国内的面试、美国普通面试,一般不超过斯坦福统计系stats 217、218、219的范围;

如果是最牛逼极佳的面试,一般也不超过斯坦福统计系stats 300ABC、310ABC、305AB、306的内容。

反正搞统计的对这些面试会有优势。其它brain teaser之类的说实话随缘,比如12个小球称3次找到一个不同重量的(不知道更轻更重),或者13个小球称3次等等,或者n个小球要称多少次(信息论),没遇到过还真做不出。。。洗洗睡吧。。。

编制教师面试,结构化面试如何备考?

相关阅读

期货量化面试