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8量化投资，一个越来越多受到关注的小众行业，一个在“一片惨绿”的基金市场中依旧能有不错表现的神奇行业，一个招人门槛高上天、连连开出高薪offer和惊人年终的新兴行业。
相对于更为人所熟知的主观投资，依靠海量数据借助机器学习建模进行投资交易的量化，对于很多人来说可能还是一个“黑盒子”。为了让更多人了解量化，杭州龙旗科技开设了“龙小旗的量化分享”系列播客。每期我们都会邀请投研团队中经验丰富的量化从业者们，为大家带来关于量化的分享与解惑：关于量化你有什么问题，也欢迎随时留言提问——说不定就会在下期的播客中听到喔！
本期是我们的第一期，“量化，是一个什么样的行业？”我们邀请到投研团队的两位优秀的研究员Y同学和T同学，Y同学本硕博均就读于北京大学，且曾经有过互联网大厂从业经历，后来选择来到量化；T同学则是浙江大学本硕博，毕业后即进入量化行业。他们将从不同视角为我们分享：
为什么会选择量化行业？
量化有着哪些吸引人的特质？
量化行业未来的发展前景如何？
量化，到底是一个什么样的行业？
（废柴主持人第一次尝试播客，抱歉还不够专业，开头结尾部分都有些草率 ，我一定会努力改进哒！）但是两位同学的分享真的真的真的非常精彩，如果你想了解量化，千万不要错过呀！
【精彩摘录】
00:28 T同学：“（炒股）就有的时候会亏钱嘛，就会想去了解如何更好地参与股票市场，然后逐渐地了解到可以去利用所谓的一些数理知识，去分析市场的数据，然后想办法更好参与买卖一些股票，了解到这些以后才更多地了解量化。”
00:55 T同学：“我个人还是比较喜欢做研究嘛，其实没有那么多的选择，要么就留学校做博后……我就了解到量化这个行业的话，有这样的一个环境吧，让大家可以比较自由地去做研究。”
01:41 T同学：“（从事量化）让我从学校出来的话，研究状态可以很快地无缝衔接。”
02:06 Y同学：“也是老韭菜，可能有十几年了吧。……知道有量化这一回事还是蛮早的，大概上学的时候，当时我们智能科学系里也有老师在尝试想做这方面，其实我那个组是比较偏数据挖掘的，我那个时候其实也给导师建议过，就说我们是不是也可以尝试做一些类似的。”
03:12 T同学：“我想起来就是行业内的话，比如两位大佬，他们其实也是从学界出来的吧。我觉得其实我可能更早会知道他们，一个是文艺复兴的西蒙斯，然后另外一个是D.E.Shaw，这两位的话，我觉得是两位非常有引领作用的前辈，可能会让很多在学校做研究的人看到，也可以把自己做研究的能力去投入到量化这个行业里。“
04:23 Y同学：“觉得比较大的一个差别是，阿里那边可能是从业务端开始往后倒着推的，从业务到产品，从产品到算法。就是你所研究的内容跟方向，很大程度上是由业务来决定的，但是在这边的话，我们的研究可能相对来说比较自由一些，就是你哪个方向上能出成果，你就可以往这个方向去做研究。 ”
05:13 T同学：“研究环境比较自由，这是这个行业吸引我的一点。因为其实做研究它的产出，绝对不是在时间上均匀分布的，有的时候会突然灵光乍现，然后你就会一下子有很多产出。所以你在做研究的情况下，如果像我们做一般的业务那样，去设定一个固定时间点，你要达成什么样的KPI，我认为肯定做不好研究的，而我们公司是没有这样子。不管是老板或者团队，都不会要求你一定要在某个时间点研究出来什么东西，一旦说出这样的话，是肯定做不完研究的。那我们就OK，你往你感兴趣的方向，你去自由地探索，在这种情况下，只要大家努力去做，相信最后一定都会有好的研究结果。”
07:21 Y同学：“阿里说的最多的一句话就是，永远不变的就是变化，其实我们的变化是非常频繁，很有可能做了两个月这个事情，然后马上就会切换到别的事情上，这个是你所不能控制的，对于研究员来说，这个也是相对来说比较痛苦的，因为大家都知道做研究是需要投入很长一段时间的时间跟精力，才有可能出比较好的成果。目前在量化我觉得，研究环境就很好，你可以自己去做很多方面的探索，直到你觉得这个方向它的性价比很低。research嘛，就从英文上就可以看出，研究是要从不同的方向去做探索的，在量化行业，这个方向是你自己所能决定的。在这样一种宽松和自由的环境下，对研究人员来说是最友好的，以及最容易出成果的。”
09:15 T同学：“国内的量化仍然还有很长的路要走，虽然我们站在就目前这个环境下去看，肯定是比前几年竞争激烈得多，现在的超额也越来越难做。……一个新的研究员，进入这个行业想去做出一些新的东西，肯定是比以前难多了。但是我们横向去比较，和成熟市场去比较的话，我们国内的量化行业，我认为是还是处于比较早期的一个阶段，毕竟量化从进入国内到现在也只有大概十年多一点的时间。可能阿尔法环境还是要更加友好，然后我们其实投研方面的技术能力和国外也还是有差距的，从这点来看的话，其实也还是很有前景的，对于有志于这方面的一些小伙伴。”
11:32 Y同学：“我认为量化还是未来一个非常非常非常重要的方向。我跟朋友打的比喻是，我认为这有点像是冷兵器时代跟热兵器时代，就完全是工具层面上的一个革新。随着数据越来越及时、越来越公开透明，以及所有的东西的都可以被数据化，就不光是交易所的那些数据，就包括所谓的另类数据。对于个人来说，能够在短时间之内掌握大量的数据，并且摸清其中的规律，就已经不是巴菲特那个年代就读一读财报什么就可以完成的，我们现在所读的财报可能只是我们所有数据源的极其一小部分，所以我觉得量化行业在未来肯定还会有非常大的一个发展。”
12:50 T同学：“量化不仅仅说是去挑战已有的存量市场，因为主观和量化是完全不同的投资理念，量化不是挑战像主观这样的存量，其实还有很重要的是中国的财富管理的规模在越来越大，即使是我们以目前的这种格局来看，量化未来所要去管理的资金，以及这个行业的规模，它必然都是会不断的增长。”
13:50 T同学：“我倒不觉得说量化是一个完全黑箱的东西，因为其实量化的基本原理还是比较清晰的。主观可能是基于一些知识的积累、对于行业的理解，从一些基本面的角度、行业发展的角度去判断一个股票它是好还是不好，然后量化无非同样的，只不过它不仅仅是从所谓的基本面数据，还会加入一些技术流派的观察——价格、交易量的变化，把这样的信息全部综合起来，其实我觉得原理都是一样。然后做出决策的，从人变成了一个我们构建的决策模型，其实我觉得并不能说它就是一个黑箱的东西。”
