 藏在人骨子里想当然的想法，是我们让人感觉自己很固执的根本原因。我们许多人在对某些事物并不清楚的时候，但又极度希望表达，便以个人非常浅薄的存量积累来强行过过嘴瘾。比如，一说起量化交易，许多人想当然的认为机构有非常强的技术优势，有海量的数据支撑，有高速抢筹的服务器，有低延时的行情，各个方面吊打个人或者散户。 首先，我们需要承认，机构确实在量化交易上存在巨大优势，但同时，我们也必须看到机构在做量化交易时存在的天然劣势。 资金门槛高，资金成本高：私募机构通常需要具备一定的资金规模，才能进行量化交易。这是因为量化交易需要使用高级算法和复杂的技术，需要投入较高的研发和运营成本。因此，较小的私募机构可能无法承担量化交易的高门槛。即使有了资金，这些募集过来的资金有些可能有不低的成本，这就导致了机构做量化时要非常重视回撤，就这一点就让机构非常头疼了，与此同时，还不能频繁换仓，机构的每次抛售或者买入，都会对市场产生巨大影响。 数据获取难度大：量化交易需要大量的历史数据和实时数据，以支持数据分析和模型训练。但数据的获取难度较大，需要投入较高的时间和成本。私募机构可能无法获得全面和准确的数据，从而影响量化交易的效果。 量化交易人才非常稀缺：量化交易需要具备高水平的人才，包括程序员、数学专家、物理专家、金融分析师等，但更需要编程、数学、金融都懂的综合人才。但这样的人才在市场上非常稀缺，私募机构可能难以招募到合适的人才。 风险管理难度大：量化交易需要根据市场变化和投资组合的特性进行风险管理。但风险管理难度较大，需要投入较高的时间和成本。私募机构可能无法有效地识别和测量风险，从而影响投资组合的稳健性。 竞争压力大：量化交易是当前金融市场的热点领域之一，竞争压力较大。私募机构需要不断提高投资能力和风险管理水平，才能在激烈的竞争中获得优势。 那么对比下来，个人做量化则存在灵活性强的天然优势。个人交易者可以更加灵活地调整投资策略和投资规模，以适应市场变化和投资需求。机构则需要经过复杂的决策程序和风险控制流程，往往需要更多的时间和资源。许多人无法感同身受这一点的优势在哪里，同样做某个资产，机构手握上亿筹码，你手握几十万筹码，你想走就走，机构能走吗？根本不可能，许多私募机构都是拿其他资产来对冲掉风险，让资金曲线更加平滑，而底仓其实变动较少。 而且，个人交易者的经营成本通常较低，因为他们不需要像机构那样支付各种费用，如房租、工资、社保等。此外，个人交易者可以通过互联网和社交媒体等低成本渠道获取信息和市场数据，从而降低投资成本。 无论什么形式的交易，最终都是要跟着市场走。个人交易者通常可以更快地响应市场变化和投资机会，因为他们不需要像机构那样经过层层审批和决策流程。个人交易者可以更加灵活地调整投资策略和操作，从而抓住市场机遇。同时，个人交易者通常可以更加灵活地开展多样化的投资和交易活动，以满足不同的投资需求和风险偏好，个人交易者也更容易进行创新性的投资和交易尝试，从而寻求超额收益，你自己的资金，自己的策略，随意你整什么样的骚操作，之前在文章里说了，看天气都行。 与机构相比，个人做量化交易通常可以更自由地控制投资风险，因为我们可以更加灵活地调整投资组合和风险控制策略，以适应市场变化和投资需求。此外，个人做量化也可以更加关注市场趋势和风险因素，从而更好地管理投资风险。机构今天看见风来了，他也没办法马上御风飞翔，上去容易，下来怎么办，登高易跌重。 除了以上聊到的个人做量化的优势外，还有其他一些看不到的东西，可能也算不上优势，我自己觉得可能个人做量化是非常好的创业方向。 首先，量化交易这个市场需求非常大，随着金融市场的不断发展和创新，越来越多的投资者开始关注量化交易这种新型的投资方式。因此，个人做量化交易具有很大的市场潜力，可以满足日益增长的市场需求。 其次，机会非常多。金融市场时刻在变化，市场机会也是稍纵即逝，但个人做量化交易可以更好地把握市场机会。通过程序化交易和数据分析，个人交易者可以快速发现和捕捉市场机会，从而获得可观的收益。交易就是一种艺术，市场没有圣杯，每个人都有可能挖到属于自己的圣杯，虽然市场是零和游戏，但你冷静下来看其他创业项目，哪一个又是真正意义的共赢呢，都只是表面和谐，地下暗潮流动。 再次，利润上限可观。量化交易可以通过程序化交易和数据分析，实现高速交易和大规模投资，从而获得可观的利润。个人交易者可以通过不断学习和优化投资策略，从而提高盈利能力。 最后一点，其实很重要，量化交易相对创业门槛低。这可能会让许多人大跌眼镜，因为做量化实际对个人要求非常高，但个人从业者要做一点自己能做的事情，首先要考虑的是这个事情的闭环成本有多高，有些事情可能一个人就能从头做到尾，完整交付，有些事情可能一个人根本没办法完成，甚至需要大量人员参与。量化交易是一个人也可以做，两个人也可以做，三个人也可以做，大家可以去看看量化私募机构，或者一些财富管理，或者私人财富管理的，可能就几个人。为什么说很多人离开了平台啥也不是，因为他无法为自己自建一个平台，成本实在高到离谱，个人做量化不存在这种问题，跟开车一样，你会了就会了。类似这种灵活的项目或职业还有咨询、医生等等，尤其老中医，你看有些中医馆，可能就一个老中医，再搭两个打杂的，咨询就更不说了，小到夜聊服务，大到企业咨询，可能都是很少几个人在服务。 当然，我这样讲，并不是让你立马开启量化交易，我只是给到一个方向以及我对这个事儿的个人看法。个人做量化交易首先需要学习的东西非常多，这是由于量化交易的复杂性和涉及领域的多样性天然决定的。 你要学计算机技能，量化交易需要处理大量的数据和进行复杂的计算，因此掌握一种或多种编程语言是非常重要的。对于个人来讲，Python是比较常好的选择。此外，还需要掌握数据库和SQL语言，能够通过数据库获取、存储和处理数据。 你要有很好的数学基础知识，既然都叫量化了，少不了跟数学打交道，量化交易需要对各种投资策略进行量化分析和优化，微积分、线性代数、优化理论、概率统计基础和线性回归等数学分支都是需要掌握的内容。没有这些基础，你可能连正确的处理金融数据都不会，又怎么进行下一步呢。 你要有很好的投资学知识，网上说做量化交易、做投资不需要金融知识的鬼话你就听听行了，用脚趾头想想金融都存活了几百年，并且还将一直存活下去，不躬身入局，不去深入研究它就想吊打它，怎么可能？网上那些鼓吹写个程序就直接干翻市场的鬼话，你且看看，别信，那么多程序员都没干翻市场的，你还能学的比程序员更厉害么，不太可能。因此，金融相关的知识是量化交易的重要基础之一，需要掌握证券基础知识、投资组合理论、资本资产定价模型、期权定价理论等等等等很多东西。除此之前，还需要了解金融市场、金融产品、金融衍生品、汇率等知识，以便更好地理解市场和投资标的。 你还得懂得风险管理，量化交易需要根据市场变化和投资组合的特性进行风险管理，因此需要掌握风险识别、风险控制、风险测量等知识。 量化交易就是这样一个交叉学科的活儿，可能其中任一个拿出来都够学上一阵子了。但好在是，好酒是陈酿的香，交易也是，积累越丰富的人，越能扛住市场的暴揍，交易就是比谁活的久，比谁走的远，梭哈的路上，更需要考虑一下这些。 |
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