185
1对于对量化行业感兴趣的同学来说，实习无疑是一条入门的快车道。通过量化实习，你可以了解自己究竟是否真的适合这个行业——你会享受创新探索的乐趣，享受复现paper的快乐，享受及时反馈的高效，享受自己策略上线的满足；但你可能也会面对拿到海量数据却无从下手的茫然，面对并不容易的模型搭建，面对完美的思路却总是不能收敛到想要的结果上，面对模拟盘上表现优秀的模型在实盘上又出bug。
那么，在量化实习中，你可能就能微缩版地体验这一切。
虽然受限于实习期的长度，可能很多量化实习都只能止步于toy model，但只要你有足够的能力与足够的好奇，那么一段实习可能也足够为你打开量化的大门，窥见无穷的世界。
一般的量化实习分为两类：一类是与求职、留用密切相关的，这类实习往往专业程度和研究水平也会相对更高；另一类则更多是在校生的职业探索，这类则会有更加自由的发挥空间。
本期播客，我们邀请到的两位实习生，就是属于第二类。他们在结束了为期几个月的暑期实习之后，就要回到校园继续自己的学业。也许他们对于量化的理解还不是那么深刻，也没有研究员们那样丰富的经验，但他们学生视角的观察，相信也会让对量化感兴趣的你，了解更多量化行业与策略研究的背后。
当然，之后的实习生分享中，我们也可能会邀请到第一类更加成熟、专业的同学，欢迎大家关注龙小旗的播客，我们一起，更多了解量化！
想要了解更多量化分享，也欢迎关注微信公众号“杭州龙旗科技”和“龙旗人才伙伴”~
【精彩片段】
01:22 D同学
“我觉得做量化，不管是因子也好，策略也好，它和主观投资是有相似的地方的，尽管它是用一些数学或者统计这方面的知识，但是它背后是要思考清楚每次做的那些策略的逻辑，才能更好地进行改进。”
01:45 D同学
“我们在知道一个策略或者因子的逻辑之后，还需要不断地把它改进，因为可能市面上大家有很多人都在做相同的策略，但是要获取更多的阿尔法，我们就需要更加精准的把这个策略进行分类讨论啊、分割啊，把它打磨的更加细化。”
02:15 D同学
“很多时候，这些策略的基本逻辑框架是类似的，很多策略可能比如说2022年还是很好的，但是到2023年可能就会大幅度下滑，因为有很多人在都在用相同的思路。所以就要不断地推陈出新，然后这个就需要很多新的灵感，除了打磨旧的策略以外，还需要会想象或者创新出一些新的策略。”
03:14 G同学
“在这一段实习中，我获得了更多可以自主探索的一个权利，我可以去研究很多我想要去研究的领域，我的老师都是非常的支持的。”
04:58 G同学
“在这段时间当中，我的成长也是方方面面的，一方面就是自主探索的过程，就是有做到从做因子到因子优化，再到接触一些策略层面的内容，然后在这个过程当中我更加了解了量化具体是干什么的，然后积累了很多的经验。另一方面是老师也给了我很多的灵感，就是当我遇到了什么困难，或者不知道接下来应该往什么方向去做的时候，经过老师的点拨，就会豁然开朗，觉得这是非常宝贵的经验。然后我觉得龙旗特别好的一点就是我们可以去听各个实习生每个月做的一个月报，然后在这个过程当中，就是学习到了很多其他实习生身上可能已经发现的一些问题、还有他们的一些观点，这对我来说是很大的启发。”
07:06 G同学
“在这段实习之前，我可能会认为量化更偏重于结果，就是你要用各种的手段，然后去达到一个比较可观的预测收入的效果。但是在这段实习过程中，我渐渐发现，其实量化并不是一件那么可以简单概括的事情，它需要更多的逻辑去支撑我们的一些假设，然后也需要对这些假设进行不断地验证，这就涉及到方方面面的知识，然后也让我意识到，可能我的知识储备目前还是较为薄弱，需要不断的补充。”
08:12 同学
“觉得比较难的点，就是自己在看了研报或者别人做的成果之后，自己在复现时候发现，诶，结果很差很差，然后就是一时间不知道如何从哪个地方进行修改，不知道这个策略哪个具体的方面是错误的，就在寻找这个具体的原因。它是非常非常复杂的，因为一它可能分成很多步骤，并不知道哪个步骤是错的。”
09:49 G同学
“有接触到一个做因子优化的一个项目，然后在这个项目里面，就一开始可能是研报支撑什么比较少，我跟老师交流一些比较个人的想法，然后在实践过程中，开始搭建模型的时候就出现了优化效果比较弱的情况，然后不断地去调试、去学习网络上的一些资源，对模型进行改进，看看哪里出了问题，最后就是这个模型的效果还是不错的，会让我有很大的成就感。”
