양적 거래의 하루 작업:
8:00~9:00: 거래 전략을 열고 일부 운영 매개변수를 설정합니다.
9:00~9 : 30: 전략 운영을 관찰하고 문제가 없는지 확인
9:30~15:30: 기존 전략의 문제점 해결, 새로운 전략 연구, 새로운 아이디어 테스트
15:30~17:00: 거래기록 분석 및 다음날 거래계획 결정
17:00~18:00: 연습
직무:
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금융 시장(선물, 주식 등) 데이터를 분석하여 이용 가능한 기회를 찾고, 정량적 거래 전략을 개발 및 유지하며, 기계 학습/데이터 마이닝을 위한 기술 지원을 제공합니다.
직업 요구 사항:
1 .컴퓨터 프로그래밍에 능숙하고 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능숙하며 Python을 선호합니다.
과학 및 공학 배경, 수리 통계, 데이터 마이닝 및 기타 관련 지식에 대한 풍부한 지식 보유 , 기계 학습 방법(과학적 문제 및 해당 데이터 분석, 모델 및 방법 설정, 모델 및 방법 검증, 모델 및 방법 적용 및 결과 분석, 모델 및 방법 개선)에 익숙하며,
처리 및 방법 경험이 있습니다. 많은 양의 데이터를 분석하고, 과학 연구 및 업무에서 실질적인 문제를 해결하기 위한 데이터 마이닝 및 기계 학습 방법을 능숙하게 선택하고 적용할 수 있는 능력, 자기 학습 능력 및 빠른 학습 능력, 업무에 대한 열정 및 금융 산업에 대한 애정 2년 이상의 실험실 연구 경험 또는 R&D 업무 경험이 선호됩니다.
확장된 정보
정량 거래는 인간의 주관적 판단을 대체하기 위해 고급 수학적 모델을 사용하는 것을 의미하며, 컴퓨터 기술을 사용하여 방대한 과거 데이터에서 초과 수익을 가져올 수 있는 다양한 "확률이 높은" 이벤트를 선택하여 전략을 수립합니다.
투자 심리 변동의 영향을 크게 줄이고 비합리적인 상황을 방지합니다. 시장이 극도로 광신적이거나 비관적일 때의 투자 결정.
참고 자료: 바이두 백과사전--정량 거래 소개