主题回顾
本次主题：量化研究员职业发展图鉴
主题背景：根据中国量化白皮书调查显示，行业内普遍认为做好 Quant 的关键素质先后顺序分别是：扎实的专业技能、聪明、快速领悟、对世界的认知、勤奋努力。聪明有助于单次研究的胜率，而努力则决定长期的水平。当下行业人均学历卷的不能再卷的情况下，还有什么因素推动了一个 Quant 从优秀走向卓越？
交流话题：1.从业者分享自己的职业生涯，如工作内容、职业发展等？2.量化行业细分方向选择，高频数据/深度学习模型理解应用？3.因子的加工、平滑、调仓频率和收益的关系，高频因子的衰减？4.crypto市场样态与高频自营？5.从业过程中遇到的困惑与心得感悟分享？
小聚成员
本次活动根据大家填写的报名表，依照“深度交流+多元讨论”的主旨，一共邀请15位小伙伴参与，从事量化行业全职工作的伙伴9位，目前在量化行业实习的伙伴6位，值得一提的是，参与本次小聚的全职和实习伙伴所在公司多为知名百亿私募、头部券商、自营机构。
活动反馈
前半段了解了很多业内策略探讨，后半段收获了前辈们对行业的认知、职业发展的思考等等，受益匪浅，是很有意义的一次活动，感谢大家，感谢主理人！——某有些迷茫的量化小白
Gavin的发言最有启发，因子挖掘在股票日内的应用。——算法转行量化研究员一枚
今天交流会上一些同行们对于量化标的选择及策略构建有一些收获，没想到杭州也有许多币圈的从业者，打开了未来研究成果转换的思路，同时，也能发现目前量化越来越卷，需要不断创新。——Quant C
仁学长对实习的建议，以及读硕博的建议，职业发展道路，对CTA策略以及币圈的了解增加，AI挖因子的逻辑理解增强。——对Quant感兴趣的大三学生
主理人的分享给我收获很大，关于量化认知的分享，策略赚谁的钱，如何赚钱。关于因子、行业、研究流水线的经验，为什么大公司有人员流动依然很稳定，核心层稳定，大部分都是不知其所以然。——热爱研究的学生
今日收获：了解了挖因子的方向；知道了量化研究员的成长路径；了解了公司的运营模式，知道策略挣钱的只有几个核心人物；目前量化就业形势。e.g.挖因子是服务于策略，不是漫无目的的乱挖，了解自己因子应用的策略后再挖相应因子。人工挖因子有很强的解释性，而机器学习则存在过拟合问题。——Quant探索者
收获：量化公司整体逻辑，从多源数据获取到因子挖掘到最后的资产配置及实盘，大框架更加明了，验证了不可替代性的观点（经验随时间成正比）。——PKU在读硕士（软件工程）
35岁成为负资产！！！另类数据大行其道。——白手套
潘老师的大宗商品“预期”理论十分有意思。以及主理人对量化赚钱的认知让我感到十分impressive，提升了我对这个行业的深层次认识。今天的量化分享十分精彩，也希望超级量化越办越好！——Equity Quant in Hangzhou
了解了一些其他标的产品的行业心得，扩展了量化行业的视野。比如crypto的高频和中频的运行逻辑，量化与主观的优势劣势对比等等。总的来说还是收获满满，非常感谢主理人举办的这次活动。——杭州某刚入行的QR
作为一个小白，今天和各位前辈交流，收获非常的多，对于还没有入行的在校学生而言，了解到很多从其他途径很难了解到的真实工作场景和内容，对行业也有了更多更深入的一手了解。通过前辈对于其他同学的回答，对于我的就业学习、职业路径规划也有很大的帮助，收获非常多。非常开心能和大家交流，也非常感谢各位前辈从他们这里学到了很多，谢谢大家的分享。——小白学生
1.主理人的发言对我很有启发。2.从逻辑出发讲述了当前行业状态。——杭州Quant一枚，对量化很感兴趣，希望未来曲线越来越平滑
今天大家讨论了很多因子相关的话题，然而有些团队是不用因子的。今天最有意思的话题莫过于一位同学提问“大家什么时候退休”。今天讨论最激烈的话题是“做量化对学历要求高吗？”我认为不高。——张
感谢大家分享工作经验，从中学到了很多，工作中未接触的方面，了解目前业内信息。——杭州量化【菜鸟】
学习了大家的策略看法，对于市面上公司的一些评价，潘老师讲的很多非常规数据应用，对我很有启发。——杭州一个QD
大家的收获札记