[{"content":" We\u0026rsquo;ll be using yml/yaml format for all examples down below, it is recommend to use yaml over toml as it is easier to read. You can find any YML to TOML converters if needed. Getting Started 🚀 Follow Hugo Docs\u0026rsquo;s - Quick Start guide to install . (Make sure you install Hugo \u0026gt;= v0.112.4)\nCreate a new site\nhugo new site MyFreshWebsite --format yaml # replace MyFreshWebsite with name of your website Note:\nOlder versions of Hugo may not support --format yaml Read more here about Hugo Docs\u0026rsquo;s - hugo new site command After you have created a new site, follow the below steps to add PaperMod\nInstalling/Updating PaperMod Themes reside in MyFreshWebsite/themes directory. PaperMod will be installed in MyFreshWebsite/themes/PaperMod Expand Method 1 - Git Clone INSTALL : Inside the folder of your Hugo site MyFreshWebsite, run:\ngit clone https://github.com/adityatelange/hugo-PaperMod themes/PaperMod --depth=1 You may use --branch v7.0 to end of above command if you want to stick to specific release.\nUPDATE: Inside the folder of your Hugo site MyFreshWebsite, run:\ncd themes/PaperMod git pull Expand Method 2 - Git Submodule (recomended) INSTALL : Inside the folder of your Hugo site MyFreshWebsite, run:\ngit submodule add --depth=1 https://github.com/adityatelange/hugo-PaperMod.git themes/PaperMod git submodule update --init --recursive # needed when you reclone your repo (submodules may not get cloned automatically) You may use --branch v7.0 to end of above command if you want to stick to specific release. Read more about git submodules here.\nUPDATE: Inside the folder of your Hugo site MyFreshWebsite, run:\ngit submodule update --remote --merge Expand Method 3 - Download an unzip Download PaperMod source as Zip from Github Releases and extract in your themes directory at MyFreshWebsite/themes/PaperMod\nDirect Links:\nMaster Branch (Latest) v7.0 v6.0 v5.0 v4.0 v3.0 v2.0 v1.0 Expand Method 4 - Hugo module INSTALL :\nInstall Go programming language in your operating system.\nIntialize your own hugo mod\nhugo mod init YOUR_OWN_GIT_REPOSITORY Add PaperMod in your hugo.yaml file 1 2 3 module: imports: - path: github.com/adityatelange/hugo-PaperMod UPDATE:\nhugo mod get -u Read more : Hugo Docs\u0026rsquo;s - HUGO MODULES\nFinally set theme as PaperMod in your site config In hugo.yaml add:\n1 theme: [\u0026#34;PaperMod\u0026#34;] Next up - Customizing PaperMod to suit your preferences. Your site will be blank after you set up for the very first time. You may go through this website\u0026rsquo;s source code - PaperMod\u0026rsquo;s exampleSite\u0026rsquo;s source Scroll below this page where you will find more specific details about each section. Kindly go through all of the pages below to know how to configure PaperMod. Support 🫶 Star 🌟 PaperMod\u0026rsquo;s Github repository. Help spread the word about PaperMod by sharing it on social media and recommending it to your friends. 🗣️ You can also sponsor 🏅 on Github Sponsors / Ko-Fi. Videos featuring PaperMod You can go through few videos which are available on YouTube for getting to know the creator\u0026rsquo;s thoughts as well as the setup process.\n▶️ https://youtube.com/playlist?list=PLeiDFxcsdhUrzkK5Jg9IZyiTsIMvXxKZP\nQuick Links Papermod - Features Papermod - FAQs Papermod - Variables Papermod - Icons ChangeLog Sample hugo.yaml Example Site Structure is present here: exampleSite\nUse appropriately\nbaseURL: \u0026#34;https://examplesite.com/\u0026#34; title: ExampleSite paginate: 5 theme: PaperMod enableRobotsTXT: true buildDrafts: false buildFuture: false buildExpired: false googleAnalytics: UA-123-45 minify: disableXML: true minifyOutput: true params: env: production # to enable google analytics, opengraph, twitter-cards and schema. title: ExampleSite description: \u0026#34;ExampleSite description\u0026#34; keywords: [Blog, Portfolio, PaperMod] author: Me # author: [\u0026#34;Me\u0026#34;, \u0026#34;You\u0026#34;] # multiple authors images: [\u0026#34;\u0026lt;link or path of image for opengraph, twitter-cards\u0026gt;\u0026#34;] DateFormat: \u0026#34;January 2, 2006\u0026#34; defaultTheme: auto # dark, light disableThemeToggle: false ShowReadingTime: true ShowShareButtons: true ShowPostNavLinks: true ShowBreadCrumbs: true ShowCodeCopyButtons: false ShowWordCount: true ShowRssButtonInSectionTermList: true UseHugoToc: true disableSpecial1stPost: false disableScrollToTop: false comments: false hidemeta: false hideSummary: false showtoc: false tocopen: false assets: # disableHLJS: true # to disable highlight.js # disableFingerprinting: true favicon: \u0026#34;\u0026lt;link / abs url\u0026gt;\u0026#34; favicon16x16: \u0026#34;\u0026lt;link / abs url\u0026gt;\u0026#34; favicon32x32: \u0026#34;\u0026lt;link / abs url\u0026gt;\u0026#34; apple_touch_icon: \u0026#34;\u0026lt;link / abs url\u0026gt;\u0026#34; safari_pinned_tab: \u0026#34;\u0026lt;link / abs url\u0026gt;\u0026#34; label: text: \u0026#34;Home\u0026#34; icon: /apple-touch-icon.png iconHeight: 35 # profile-mode profileMode: enabled: false # needs to be explicitly set title: ExampleSite subtitle: \u0026#34;This is subtitle\u0026#34; imageUrl: \u0026#34;\u0026lt;img location\u0026gt;\u0026#34; imageWidth: 120 imageHeight: 120 imageTitle: my image buttons: - name: Posts url: posts - name: Tags url: tags # home-info mode homeInfoParams: Title: \u0026#34;Hi there \\U0001F44B\u0026#34; Content: Welcome to my blog socialIcons: - name: x url: \u0026#34;https://x.com/\u0026#34; - name: stackoverflow url: \u0026#34;https://stackoverflow.com\u0026#34; - name: github url: \u0026#34;https://github.com/\u0026#34; analytics: google: SiteVerificationTag: \u0026#34;XYZabc\u0026#34; bing: SiteVerificationTag: \u0026#34;XYZabc\u0026#34; yandex: SiteVerificationTag: \u0026#34;XYZabc\u0026#34; cover: hidden: true # hide everywhere but not in structured data hiddenInList: true # hide on list pages and home hiddenInSingle: true # hide on single page editPost: URL: \u0026#34;https://github.com/\u0026lt;path_to_repo\u0026gt;/content\u0026#34; Text: \u0026#34;Suggest Changes\u0026#34; # edit text appendFilePath: true # to append file path to Edit link # for search # https://fusejs.io/api/options.html fuseOpts: isCaseSensitive: false shouldSort: true location: 0 distance: 1000 threshold: 0.4 minMatchCharLength: 0 limit: 10 # refer: https://www.fusejs.io/api/methods.html#search keys: [\u0026#34;title\u0026#34;, \u0026#34;permalink\u0026#34;, \u0026#34;summary\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;] menu: main: - identifier: categories name: categories url: /categories/ weight: 10 - identifier: tags name: tags url: /tags/ weight: 20 - identifier: example name: example.org url: https://example.org weight: 30 # Read: https://github.com/adityatelange/hugo-PaperMod/wiki/FAQs#using-hugos-syntax-highlighter-chroma pygmentsUseClasses: true markup: highlight: noClasses: false # anchorLineNos: true # codeFences: true # guessSyntax: true # lineNos: true # style: monokai Sample Page.md --- title: \u0026#34;My 1st post\u0026#34; date: 2020-09-15T11:30:03+00:00 # weight: 1 # aliases: [\u0026#34;/first\u0026#34;] tags: [\u0026#34;first\u0026#34;] author: \u0026#34;Me\u0026#34; # author: [\u0026#34;Me\u0026#34;, \u0026#34;You\u0026#34;] # multiple authors showToc: true TocOpen: false draft: false hidemeta: false comments: false description: \u0026#34;Desc Text.\u0026#34; canonicalURL: \u0026#34;https://canonical.url/to/page\u0026#34; disableHLJS: true # to disable highlightjs disableShare: false disableHLJS: false hideSummary: false searchHidden: true ShowReadingTime: true ShowBreadCrumbs: true ShowPostNavLinks: true ShowWordCount: true ShowRssButtonInSectionTermList: true UseHugoToc: true cover: image: \u0026#34;\u0026lt;image path/url\u0026gt;\u0026#34; # image path/url alt: \u0026#34;\u0026lt;alt text\u0026gt;\u0026#34; # alt text caption: \u0026#34;\u0026lt;text\u0026gt;\u0026#34; # display caption under cover relative: false # when using page bundles set this to true hidden: true # only hide on current single page editPost: URL: \u0026#34;https://github.com/\u0026lt;path_to_repo\u0026gt;/content\u0026#34; Text: \u0026#34;Suggest Changes\u0026#34; # edit text appendFilePath: true # to append file path to Edit link --- You can use it by creating archetypes/post.md\nhugo new --kind post \u0026lt;name\u0026gt; ","permalink":"https://donggao111.github.io/posts/papermod/papermod-installation/","summary":"Read aboout Install and Update instructions and sampled configuration templates","title":"Install / Update PaperMod"},{"content":"Intro We\u0026rsquo;ll be using yml/yaml format for all examples down below, I recommend using yml over toml as it is easier to read.\nYou can find any YML to TOML converters if necessary.\nAssets (js/css) The following is enabled by default\nminification - makes the assets size smallest as possible. bundling - bundles all the styles in one single asset fingerprint/intergity check. Default Theme light/dark/auto 1 2 3 4 params: # defaultTheme: light # defaultTheme: dark defaultTheme: auto # to switch between dark or light according to browser theme Theme Switch Toggle (enabled by default) Shows icon besides title of page to change theme\nTo disable it :\n1 disableThemeToggle: true You can refer following table for better understanding\u0026hellip;\ndefaultTheme disableThemeToggle checks local storage? checks system theme? Info auto true No Yes only system theme false Yes (if not-\u0026gt;2) Yes (2) switch present dark true No No force dark only false Yes No switch present light true No No force light only false Yes No switch present Archives Layout Create a page with archive.md in content directory with following content\n. ├── hugo.yaml ├── content/ │ ├── archives.md \u0026lt;--- Create archive.md here │ └── posts/ ├── static/ └── themes/ └── PaperMod/ and add the following to it\n--- title: \u0026#34;Archive\u0026#34; layout: \u0026#34;archives\u0026#34; url: \u0026#34;/archives/\u0026#34; summary: archives --- Note: Archives Layout does not support Multilingual Month Translations.\nex: archives.md\nRegular Mode (default-mode) Home-Info Mode Use 1st entry as some Information\nadd following to config file\nparams: homeInfoParams: Title: Hi there wave Content: Can be Info, links, about... socialIcons: # optional - name: \u0026#34;\u0026lt;platform\u0026gt;\u0026#34; url: \u0026#34;\u0026lt;link\u0026gt;\u0026#34; - name: \u0026#34;\u0026lt;platform 2\u0026gt;\u0026#34; url: \u0026#34;\u0026lt;link2\u0026gt;\u0026#34; Profile Mode Shows Index/Home page as Full Page with Social Links and Image\nadd following to config file\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 params: profileMode: enabled: true title: \u0026#34;\u0026lt;Title\u0026gt;\u0026#34; # optional default will be site title subtitle: \u0026#34;This is subtitle\u0026#34; imageUrl: \u0026#34;\u0026lt;image link\u0026gt;\u0026#34; # optional imageTitle: \u0026#34;\u0026lt;title of image as alt\u0026gt;\u0026#34; # optional imageWidth: 120 # custom size imageHeight: 120 # custom size buttons: - name: Archive url: \u0026#34;/archive\u0026#34; - name: Github url: \u0026#34;https://github.com/\u0026#34; socialIcons: # optional - name: \u0026#34;\u0026lt;platform\u0026gt;\u0026#34; url: \u0026#34;\u0026lt;link\u0026gt;\u0026#34; - name: \u0026#34;\u0026lt;platform 2\u0026gt;\u0026#34; url: \u0026#34;\u0026lt;link2\u0026gt;\u0026#34; Search Page PaperMod uses Fuse.js Basic for search functionality\nAdd the following to site config, hugo.yaml\n1 2 3 4 5 outputs: home: - HTML - RSS - JSON # necessary for search Create a page with search.md in content directory with following content\n1 2 3 4 5 6 7 8 --- title: \u0026#34;Search\u0026#34; # in any language you want layout: \u0026#34;search\u0026#34; # necessary for search # url: \u0026#34;/archive\u0026#34; # description: \u0026#34;Description for Search\u0026#34; summary: \u0026#34;search\u0026#34; placeholder: \u0026#34;placeholder text in search input box\u0026#34; --- To hide a particular page from being searched, add it in post\u0026rsquo;s frontmatter\n1 searchHidden: true ex: search.md\nSearch Page also has Key bindings:\nArrow keys to move up/down the list Enter key (return) or Right Arrow key to go to the highlighted page Escape key to clear searchbox and results For Multilingual use search.\u0026lt;lang\u0026gt;.md ex. search.es.md.\nNote: Search will work only on current language, user is currently on !\nCustomizing Fusejs Options\nRefer https://fusejs.io/api/options.html for Options, Add those as shown below.\n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 params: fuseOpts: isCaseSensitive: false shouldSort: true location: 0 distance: 1000 threshold: 0.4 minMatchCharLength: 0 # limit: 10 # refer: https://www.fusejs.io/api/methods.html#search keys: [\u0026#34;title\u0026#34;, \u0026#34;permalink\u0026#34;, \u0026#34;summary\u0026#34;, \u0026#34;content\u0026#34;] Draft Page indication adds [draft] mark to indicate draft pages.\nPost Cover Image In post\u0026rsquo;s page-variables add :\n1 2 3 4 5 6 7 cover: image: \u0026#34;\u0026lt;image path/url\u0026gt;\u0026#34; # can also paste direct link from external site # ex. https://i.ibb.co/K0HVPBd/paper-mod-profilemode.png alt: \u0026#34;\u0026lt;alt text\u0026gt;\u0026#34; caption: \u0026#34;\u0026lt;text\u0026gt;\u0026#34; relative: false # To use relative path for cover image, used in hugo Page-bundles When you include images in the Page Bundle, multiple sizes of the image will automatically be provided using the HTML5 srcset field.\nTo reduce generation time and size of the site, you can disable this feature using\n1 2 3 params: cover: responsiveImages: false To enable hyperlinks to the full image size on post pages, use\n1 2 3 params: cover: linkFullImages: true Share Buttons on post Displays Share Buttons at Bottom of each post\nto show share buttons add\nparams: ShowShareButtons: true Show post reading time Displays Reading Time (the estimated time, in minutes, it takes to read the content.)\nTo show reading time add\nParams: ShowReadingTime: true Show Table of Contents (Toc) on blog post Displays ToC on blog-pages\nTo show ToC add following to page-variables\nShowToc: true To keep Toc Open by default on a post add following to page-variables:\nTocOpen: true BreadCrumb Navigation Adds BreadCrumb Navigation above Post\u0026rsquo;s Title to show subsections and Navigation to Home\nparams: ShowBreadCrumbs: true Can be diabled for particular page\u0026rsquo;s front-matter\n--- ShowBreadCrumbs: false --- Edit Link for Posts Add a button to suggest changes by using the file path of the post to link to a edit destination.\nFor site config use:\nParams: editPost: URL: \u0026#34;https://github.com/\u0026lt;path_to_repo\u0026gt;/content\u0026#34; Text: \u0026#34;Suggest Changes\u0026#34; # edit text appendFilePath: true # to append file path to Edit link Can be modified for individual pages\n--- editPost: URL: \u0026#34;https://github.com/\u0026lt;path_to_repo\u0026gt;/content\u0026#34; Text: \u0026#34;Suggest Changes\u0026#34; # edit text appendFilePath: true # to append file path to Edit link --- The example above would yield the following link for the post file posts/post-name.md: https://github.com/\u0026lt;path_to_repo\u0026gt;/content/posts/post-name.md\nParameter Required Default Value editPost.URL true - editPost.appendFilePath false false editPost.Text false Edit Since the link generated is a regular HTML anchor tag \u0026lt;a href=...\u0026gt;, you can also use other URL schemas like mailto://, e.g. URL: \u0026quot;mailto://mail@example.com?subject=Suggesting changes for \u0026quot;\nOther Posts suggestion below a post Adds a Previous / Next post suggestion under a single post\nparams: ShowPostNavLinks: true Code Copy Button Adds a copy button in code block to copy the code it contains\nparams: ShowCodeCopyButtons: true Multiple Authors To Use multiple authors for a post, in post-variables:\n--- author: [\u0026#34;Me\u0026#34;, \u0026#34;You\u0026#34;] --- To use Multiple Authors Site-wide, in hugo.yaml:\nparams: author: [\u0026#34;Me\u0026#34;, \u0026#34;You\u0026#34;] Comments to add comments, create a html file\nlayouts/partials/comments.html\nand paste code provided by your comments provider\nalso in config add this\nparams: comments: true read more about this hugo-comments\nAccessKeys c - ToC Open/Close g - Go To Top h - Home (according to current lang) t - Theme toggle / - Jumps to search page if in menu What\u0026rsquo;s AccessKeys ?\nEnhanced SEO Enabled only when env: production\nRich Results/Snippets Support Twitter Cards Support The Twitter Cards metadata, except twitter:image should not require additional configuration, since it is generated from metadata that you should already have (for instance the page title and description). The twitter:image uses the Post Cover Image, if present. In the absence of a cover images, the first image from the images frontmatter (a list) is used. images: - image_01.png - image_02.png Finally, if neither of those are provided, twitter:image comes from the first Page Bundle image with feature in the name, with a fallback to the first image with cover or thumbnail in the name. OpenGraph support The OpenGraph metadata, except og:image should not require additional configuration, since it is generated from metadata that you should already have (for instance the page title and description). The og:image uses the Post Cover Image, if present. In the absence of a cover images, the first image from the images frontmatter (a list) is used. images: - image_01.png - image_02.png Finally, if neither of those are provided, og:image comes from the first Page Bundle image with feature in the name, with a fallback to the first image with cover or thumbnail in the name. For pages, you can also add audio (using frontmatter audio: filename.ext) and/or videos. videos: - filename01.mov - filename02.avi Multilingual Support Misc Scroll-Bar themed (by default) Smooth Scroll between in-page links (by default) Scroll-to-Top Button (by default) Displays a Scroll-to-Top button in right-bottom corner Google Analytics integration Syntax highlighting RSS feeds ","permalink":"https://donggao111.github.io/posts/papermod/papermod-features/","summary":"Learn About All Features in PaperMod","title":"Features / Mods"},{"content":"我最近反反复复在想一件事：\n为什么有些人注定会走到行业顶端，拿走最大的权限和收益？\n一开始，我也用常规答案来解释：天赋、努力、选择。\n但昨天，我看到华大集团董事长汪建的一段采访后，突然有了更深的体会与思考。\n他说自己在80年代做科研的时候，十几篇第一作者文章嘎嘎发，那时候几乎没有对手。\n现在回头看原因，其实也很简单：\n”因为当年世界银行贷款，给了他们实验室一个电子显微镜。”\n在那个年代，别人还在用肉眼和普通显微镜猜微观结构，他已经在“看见真实”上降维碾压。\n他抢着这个电子显微镜不撒手，实验室里别人白天用，他就晚上熬夜用，一搞就弄到天亮，几乎是抱着这个工具在做研究。\n他回想当年的时候，说了一句话，我觉得非常关键：\n很多看起来是“人更厉害”的差距，本质上是工具的差距。\n一、文明的本质：谁控制能量，谁拥有定价权 如果把这个视角放大到世界文明史，我们就会发现一条非常清晰的主线：\n人类因为有了用火的能力，于是就有了熟食，有了人类的生理进化；\n有了对高温的理解，于是就有了陶瓷，有了青铜器；\n有了对上千温度的掌握，就产生了铁器，等到再高温度就有了火枪火炮；\n现在到了上万度上亿度的控制时，就有了核能，核武器。\n这些变化看起来是“技术进步”，但本质其实就一句话：\n文明的演进，是人类对“可控能量等级”的不断提升。“工具”，只是这种能力的外在形式。\n火、冶炼炉、计算机、AI。\n本质没有区别——它们都是： 人类用来调动更大规模能量的手段。\n因此我尝试推断，真正的人才分层逻辑是：\n谁能控制更高层级的能量，谁就拥有更高层级的定价权。\n二、量化行业，本质是“能量密度”的竞争 把这个思考框架平移到量化行业，我觉得一切可能会变得更清晰。\n量化并不是在比谁更聪明，而是在比：\n谁能处理更高密度的信息与噪音。\n而这件事，只能通过工具完成。\n过去三十年，量化行业的三次跃迁，现在回头看，本质都是“能量层级”的跃迁：\n第一阶段（火）： 计算机 + 简单统计 → 把交易经验转成规则\n第二阶段（铁）： 因子平台 + 数据系统 → 把研究变成工业流水线\n第三阶段（核）： AI + 大规模算力 → 在超高维空间中自动搜索与组合\n每一代人都以为自己更聪明，但更真实的情况是：\n他们只是站在了更高能量密度的工具之上。而一旦工具普及，优势就会迅速消失。\n又回到了那句话：\n每一次工具跃迁，都会把上一代的核心优势，变成下一代的基础设施。\n三、人才的本质分层：你能调用多少能量 这也解释了一个困惑我很久的问题：\n为什么同样是量化研究员，薪酬差距可以是10倍、甚至100倍？\n如果用“能量”这个视角来看，其实就简单了：\n第一层：用工具的人（用火）\n在既定框架下跑模型、做因子 解决局部问题 依赖已有工具 这类研究员，本质是：在用“已有的火”做饭。\n第二层：构建工具的人（冶炼/工业）\n设计研究流程 构建数据与实验系统 提升整体效率 这类人，本质是：在“建炉子”，而不是用火。\n第三层：定义问题的人（控核）\n决定什么问题值得做 定义搜索空间与目标函数 设定系统边界 这类人，本质是：在决定“核能往哪里释放”。\n四、为什么有些研究员“很早就赢了” 这件事最残酷的地方在于：\n这种分层，往往在很早之前就已经发生了。\n我分析了很多顶级量化研究员的成长路径，会发现一个共性：\n他们在学生阶段，大多数就已经进入了“高能量工具环境”。\n顶级实验室 最先进的数据与算力 完整的研究基础设施 高频、高质量的反馈 这些环境粗看下来，确实是比别人“多学了一点知识”。\n但如果仔细观察，我们会发现：\n这个环境会迫使他们从一开始，就用更高层级的工具思考问题。\n就像汪建一样：\n如果他当年没有电子显微镜，他再努力，也只能在“肉眼世界”里优化。\n五、薪酬的本质：对“能量调度能力”的定价 我刚开始做量化研究员招聘的时候，也会简单的把高薪归因于“聪明”或“努力”。\n但现在从更底层观察：\n薪酬，本质是对“你能调动多少能量”的定价。\n能调动小规模资源 → 局部收益 → 可替代 能调动系统资源 → 放大效率 → 稀缺 能调动大规模机器与决策 → 改变结果分布 → 拿走定价权 所以，如果一个研究员能：\n在大规模算力上定义核心逻辑 在复杂系统中稳定提取alpha 那么他一个人的“产出能量”，可能就超过一整个团队。\n从这个角度看，“顶薪”不是溢价，反而是：\n聪明人之间极其理性的定价。\n六、如何判断一个人的上限？ 如果把这些思考收敛成方法论，作用于我的工作。\n我现在判断研究员的薪酬分布，不是看结果，而是看三件事：\n1）他在哪个“能量层级”里工作过？\n有没有进入过高密度工具环境？ 有没有见过“更真实”的世界？ 2）他是“用工具”，还是“组织工具”？\n在执行任务 还是在设计系统 3）他如何定义问题？\n这是最关键的一点。\n因为：工具只是放大器，但放大什么，取决于你如何理解问题。\n同样一套AI工具：\n有人用来多跑实验 有人用来重构研究方式 差别，不在工具，更在认知。\n七、最后 如果把这篇文章总结成两句话，其实就是：\n看一个研究员用什么工具，可以判断他在哪一层 看他如何理解问题，能决定他走多远 在量化行业里，真正的分层，从来不是简单的聪明和勤奋的分层，而是：\n【工具杠杆 × 对本质的理解】\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%91%98100%E5%80%8D%E8%96%AA%E9%85%AC%E5%B7%AE%E8%B7%9D%E7%9A%84%E5%BA%95%E5%B1%82%E6%80%9D%E8%80%83/","summary":"\u003cp\u003e我最近反反复复在想一件事：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e为什么有些人注定会走到行业顶端，拿走最大的权限和收益？\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e一开始，我也用常规答案来解释：天赋、努力、选择。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e但昨天，我看到华大集团董事长汪建的一段采访后，突然有了更深的体会与思考。\u003c/p\u003e","title":"工具 × 本质理解：Quant 100倍薪酬差距的底层思考"},{"content":"达尔文的厉害之处在于，他在信息极度不完全的情况下，依然能拼出规律。他有一种能力，可以把看似偶然的、零散的现象系统化，通过一些没头没尾的碎片，居然能把世界拼图还原。\n我觉得除了具体的“兼变传衍”知识以外，看物种起源还有两个视角也很有趣。\n1）研究一下达尔文的思考方式，琢磨一下他拼拼图能力怎么能这么好。\n2）通过物种的兼变传演，给我们如何思考“复杂系统自组织”一些底层逻辑启发。\n达尔文书里写了很多他的观察笔记，有些内容真的让人摸不到头脑，不知道这大哥每天都在想什么呢，但能看出来，他非常喜欢自己干的这些事。\n无毛的狗，牙齿不健全；短喙的鸽子足小，长喙的鸽子足大；驴腿上时常有一些很明显的横条纹，和斑马腿上的类似；刚出生的雏鸽在从未见过鸽子翻飞之前就可以这样飞…\n他几十年收集了各种各样的案例，用归纳法从细节中寻找模式，用假设和演绎法提出核心机制来解释所有现象，再用历史性思维为这个机制提供必要的时间尺度。\n可能他每天真的挺闲的，养鸽子看蚂蚁的，5年的环球旅行，外加后续几十年的试验和观察。总结来说，他其实是在长期放松状态下的高密度观察中完成的物种起源。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%89%A9%E7%A7%8D%E8%B5%B7%E6%BA%90/","summary":"\u003cp\u003e达尔文的厉害之处在于，他在信息极度不完全的情况下，依然能拼出规律。他有一种能力，可以把看似偶然的、零散的现象系统化，通过一些没头没尾的碎片，居然能把世界拼图还原。\u003c/p\u003e","title":"《物种起源》"},{"content":"最终，你会成为你本该成为的那个人。\n假设人生面临10次二选一的抉择路口，那么总共有1024种结果，如果有30次二选一的路口，那就有10亿种最终结果，你的每一次选择最终决定了“你是谁”。\n一次次的选择，会让你最后成为你本该成为的人。\n所以认识“我是谁”比知道“我要去哪里”更重要。\n因为“要去哪里”几乎是肯定要改变的，无论是对我们的个人生活，还是那些胸怀远大抱负的公司。\n企业发展和人生也差不多，成长过程中一定会犯错，一定会走弯路，一定会面对竞争、惊喜和意想不到的变化。\n但对“我是谁，我为什么存在”的理解，会让他无论走过多少弯路，都会回到那个他本来该成为的样子。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%9F%BA%E4%B8%9A%E9%95%BF%E9%9D%92/","summary":"\u003cp\u003e最终，你会成为你本该成为的那个人。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e假设人生面临10次二选一的抉择路口，那么总共有1024种结果，如果有30次二选一的路口，那就有10亿种最终结果，你的每一次选择最终决定了“你是谁”。\u003c/p\u003e","title":"《基业长青》"},{"content":"很多事情正着想不明白的时候可以试着反着想，与其琢磨“如何赢钱”，不如问“如何避免站在负期望的一边”。\n就像，我们在思考要怎么赢得游戏之前，先要判断这是不是一场好游戏？\n切换回书中的赌场视角。赌场运营者和策略师每天思考的问题，就只有一个目标：如果让赌客不断重复？细分的话有三个方向：如何提升频率、如何延长时间、如何增加下注？\n“赌场生产力”的提升，像是一种行为工程能力的持续优化。\n频率：如何让人更快、更少思考的下注？频率上去了，优势的兑换速度也就上去了。 时间：如何让人不离场？赌场的敌人不是你赢钱了，而是你的“清醒”与“离开”。 金额：如何让人不知不觉的加大下注？不是一次性让你输光，而是培养你逐步抬高风险暴露，把你训练为更大额的重复者。 奖励分布：如何让人持续期待？赢钱的快乐是短暂的，但对下一把的期待是持久的，奖励出现次数不固定，让每一次都可能是“那一次”。 近失效应：如果让输钱看起来更像成功？“差一点中奖”是个视觉工程，“你马上要赢钱”的错觉，会让你在下一把和再下一把的漩涡中循环。 损失厌恶：如何让人输钱后更不想走？让输钱的离场信号，变成继续下注的心情燃料。 控制幻觉：如何让人觉得自己在掌控？哪怕结果是随机的，但只要是你觉得这里面有自己的掌控成分，人就会高估自己的胜率，从而加大筹码。 赌场的赚钱逻辑很简单：优势很小，但可以重复。只要你坐下，并且多玩几把，时间就会替它工作。\n如果一个系统鼓励参与者高频、刺激、及时反馈，那么大概率它是站在了时间那边，而你站在了对面。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%BF%90%E6%B0%94%E7%9A%84%E8%AF%B1%E9%A5%B5/","summary":"\u003cp\u003e很多事情正着想不明白的时候可以试着反着想，与其琢磨“如何赢钱”，不如问“如何避免站在负期望的一边”。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e就像，我们在思考要怎么赢得游戏之前，先要判断这是不是一场好游戏？\u003c/p\u003e","title":"《运气的诱饵》"},{"content":"这本书更多是从社会经济观察上讨论的“天鹅绒绳”现象，在贫富分化越来越剧烈的当下，市场会自动把“好东西”锁在那条价格围栏后面，供最有消费能力的人群享受，基于此讨论在教育、医疗等等领域上的担忧。\n但如果我们从经营企业的角度来看“天鹅绒绳”，其实可以理解为一种企业利润结构的设计工具，这样看可能会更有收获。\n企业真正优化的从来不是单价，而是分层后的利润结构。因为市场上不存在“平均消费者”，只有各种各样支付意愿高低不同的人。\n如果统一定高价，低支付意愿的人被排除在外；如果统一定低价，高支付意愿的人又被低价成交，利润也会白白流失掉。对企业来说，单一定价，往往是一个粗糙的折中方案。\n更精细的做法，是把客户拆分成不同层级，优化整体利润结构，所谓的“菜单式定价”——版本分层、质量等级、优惠券、时间差价、渠道差价。这背后想追求的都是通过搭建不同的入口，让客户自我选择，测试出每个群体的最大消费意愿值，在最高处成交。\n这在固定成本高、边际成本低的行业，进行这种分层尤为重要。因为研发、版权、系统建设的钱一旦投入，多服务一个客户的成本几乎为零。这时候，企业最优的做法不是追求“一个好价格”，而是搭建一个合理的分层结构：用低价层扩大覆盖面、摊薄固定成本，用中间层提供稳定现金流，用高价层贡献利润核心。\n游戏里的“免费—轻氪—重氪”，航空公司的“经济舱—商务舱”，软件的“基础版—专业版—企业版”，逻辑都是一样的。\n成熟的经营，不是拼命抬高单价，而是设计一套让不同支付意愿都能留下来的结构，让利润不来自某一个价格点，而来自整个分层体系的协同。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%B8%8D%E5%B9%B3%E7%AD%89%E7%9A%84%E6%B6%88%E8%B4%B9/","summary":"\u003cp\u003e这本书更多是从社会经济观察上讨论的“天鹅绒绳”现象，在贫富分化越来越剧烈的当下，市场会自动把“好东西”锁在那条价格围栏后面，供最有消费能力的人群享受，基于此讨论在教育、医疗等等领域上的担忧。\u003c/p\u003e","title":"《不平等的消费》"},{"content":"这本书主要讲的是阳光化节税工程，节税工程不是靠“如何少交税”来躲，而是“如何在税法的框架内，交该交的税，不花冤枉钱，不踩税务红线”。这给了我们一个优化个人和公司税务的思考框架。\n其实没挣多少钱的时候，差不多就行，保证账目清晰、合法合规就可以了，主要得在这事上尽量少占精力，不用追求“极致省税”。干啥都得抓个主要矛盾，把核心精力放在最重要的事情上。\n书里提到的一类案例给我的印象很深，一些制造业工厂的真实处境，就是“薄毛利、高成本、竞争极度激烈”。在这种生意模式下，如果他们老老实实交税，可能弄下来一年白玩，没准利润还是负数，所以才要各种优化甚至铤而走险。\n归根结底，对生意模式本身的思考才是最重要的，很多时候开局一确定，后面怎么走也区别不大了…还是得把核心精力放在最重要的事情上，靠不折腾挣钱。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%81%BF%E7%A8%8E%E6%97%A0%E9%99%90%E6%8E%A5%E8%BF%91%E4%BD%86%E4%B8%8D%E9%80%BE%E8%B6%8A/","summary":"\u003cp\u003e这本书主要讲的是阳光化节税工程，节税工程不是靠“如何少交税”来躲，而是“如何在税法的框架内，交该交的税，不花冤枉钱，不踩税务红线”。这给了我们一个优化个人和公司税务的思考框架。\u003c/p\u003e","title":"《避税：无限接近但不逾越》"},{"content":"我最近整理了一下今年头部量化研究员收到offer的薪资情况，又翻了翻这几家海内外顶尖量化团队的招聘动作，琢磨了很久，目前得出了一个结论：量化必然走到 AI。\n王兴之前说过一句话，我觉得很有道理。\n他说：从抽象的角度看，天下没有完全新的东西，总结来说，所有核心需求和新技术的结合，就是下一次这个问题被解决的表达形式。\n我把这句话直接套在量化上，发现一下就能把复杂问题简化很多。\n量化的核心需求一直没变：在噪音巨大的、非平稳的市场里，用统计方法找微弱但能复利的信号。\n变的只是：机器更强了、数据更多了、流程更自动化了，于是优势要重算一遍。\n观察量化行业过去三十年的演变，我们会发现：\n每一次工具跃迁，其实就是把上一代的核心优势，变成下一代的基础设施。\n“优势重算，人才重估，组织重组”现在看，这件事情又要发生了——量化行业第三次洗牌。\n这篇文章里，我想把行业观察作为叙述主线，试图把四件事串起来：\n为什么量化必然走到 AI？\n三轮技术洗牌到底洗掉了谁？\nAI 这轮变化，它先替代谁、后替代谁？\n人才定价，谁涨价，谁变成基础设施工人？\n一、先看量化到底在干嘛？ 量化这个行业，我觉得最核心的任务只有一个：\n把信息压缩成信号，把噪音压扁成可控的误差。\n因为市场永远很吵闹，价格里面掺杂情绪、资金结构、交易约束、政策变化、新闻噪音、风格轮动……\n在这种环境里，Alpha 更像雾里的路灯，而不是晴天的太阳。\n所以量化从诞生到现在，只是在做同一件事的不同版本迭代：\n用统计把噪音压下去 用系统把执行稳定下来 用流程把研究复制出来 用基础设施把迭代速度拉起来 问题没变。 变的只是工具、算力、数据结构和自动化程度。\n二、洗牌不是线性进步，是“优势重算” 第一轮洗牌（1995–2008）：统计量化把“盘感”外包给机器\n新工具是什么？\n计算机 + 基础统计 + 可编程交易。 时间序列、简单回归、均值回归、配对交易……今天这些技术看起来很拉胯，但当年却非常无敌。\n旧优势怎么被摧毁？\n靠盘感、靠经验、靠场内信息吃饭的人，突然发现——机器不一定更聪明，但它更稳定、更纪律、更不受情绪影响。\n人类交易员最强的地方（临场经验）在机器面前会被拉平了。\n因为机器不需要灵感，它只需要执行。\n结果怎么样？\n第一代量化机构赢在两点： 1.能把想法变成代码；2.能长期稳定执行。\n人才定价发生了什么变化？\n会交易的人开始贬值，“会写程序”的研究员开始升值。 数学、物理、CS 开始人才上桌，从此金融背景不再是唯一门票。\n所以第一次洗牌本质上是：\n把“会交易的人”替换成了 “会把交易写成程序的人”\n第二轮洗牌（2008–2018）：因子工业化把灵感变成“流水线”\n新工具是什么？\n更强算力 + 更大数据 + 因子体系 + 自动化回测平台。 这一轮洗牌的关键词不是某个模型，而是工业化：研究变成可复制的生产流程。\n旧优势怎么被摧毁？\n曾经有人靠“手工挖因子”吃饭：“我觉得这个因子有逻辑”或者“我觉得这个能跑”。\n当回测平台更强、数据更全、挖掘更规模化时，个人直觉的边际收益迅速归零。\n你不再是“发现者”，你变成了“流水线上的操作员”。\n因子被大规模挖掘、快速复制、快速套利，优势衰减得更快。\n结果怎么样？\n赢家不是最聪明的人，而是最会组织的人： infra、流程、组织化研究能力，决定了产能和速度。\n人才定价发生了什么变化？\n研究员开始分层：\n顶级：持续产出、能跨阶段复利 普通：因子打工人，替代性强 招聘从“天赋导向”变成“流程适配导向”。 第二次洗牌本质上是：\n把“聪明的人” 替换成了“适合系统的人”\n第三轮洗牌：AI 把“搜索 + 组合 + 验证”也推向自动化（2018–至今）\n到这里，AI 才真正进入主线。\n新工具是什么？\n深度学习、表征学习、AutoML、LLM、Agent。 它们的共同点不是“更聪明”，而是把研究中的体力活也想自动化：\n特征搜索自动化 模型组合自动化 参数优化自动化 实验编排自动化 甚至连代码生成、文献阅读、实验总结都想自动化 我们会发现，AI 的威力不一定来自“单个模型更准”，更多来自：\n它让研究的“搜索空间”变大了，让迭代速度变快了，让人类的体力优势消失了。\n旧优势怎么被摧毁？\n上一代研究员最常见的优势是：手工因子工程、经验筛选、熟练调参。 但当“搜索 + 组合 + 验证”越来越自动化，人的价值会被迫迁移：\n你靠“勤奋跑实验”赢？系统更勤奋 你靠“经验挑因子”赢？系统能给你一万个候选 你靠“调参技巧”赢？AutoML 会把你当成可替代模块 结果怎么样？\n这轮未来的赢家，不是“会用模型”的公司，而是“重构流程”的公司： 能把 AI 融入整个 pipeline，能把研究变成工业系统，能让实验速度指数级提升。\n人才定价发生了什么变化？\n我们逐步的感受已经变成了现实：\n研究员数量会被压缩（尤其是体力型研究） 顶级 AI/系统型人才溢价上升（甚至指数级） 普通研究员上限被压死 第三次洗牌本质上是：\n把“因子工人” 替换成了 “系统设计者和指挥官”\n三、AI 不见得是“一刀切”，而是先干体力活 很多人讨论 AI 替代，喜欢走极端： 要么“AI 全都替代”，要么“AI 只是工具”。\n我现在观察下来更倾向另一种答案：AI 先替代体力活，再重塑脑力活。\n我试图把量化研究拆成一个链条：\n选问题（什么值得做） 取数据（数据是否可信、是否可用） 造特征/表征（信息怎么压缩） 选模型/结构（偏置与能力如何匹配） 搜索与组合（大量试错） 验证与防伪（识别伪 alpha） 交易实现（成本、容量、冲击、执行） 风控与监控（失效边界与应对） AI 最先吞掉的是哪几段？ 通常是 3–5 段：特征/表征、搜索、组合、参数优化、实验编排——也就是“体力型研究”。\n为什么呢？\n因为这些环节天然适合并行化、自动化、规模化，且短期 ROI 高。\n一旦系统把这些环节吞掉，我们可能会看到一个残酷变化：\n研究员之间的差异，从“我做得更勤奋”，变成“我设计得更好”。\n于是，真正值钱的环节会往两头挪：\n上游：选问题、定义搜索空间、设计目标函数、设定边界 下游：防伪验证、交易约束、实盘稳定性、风险控制 AI 对量化研究最深刻的改变，不一定是比“模型更准”，而是把研究员从“做题家”倒逼成了“出题人”。\n这也是为什么第三轮洗牌的核心是“角色重构”。\n四、人才定价在洗牌中的变化 1）Alpha 工程师，数量最多，分化最大\nAlpha工程师往往是传统量化研究员升级，会 ML/DL，会做信号、会调参、会回测。 短期看仍然吃香，但最大风险是：优势最容易被自动化吞掉。\n他们未来会分成两类：\n一类向上升级，变成系统设计者（负责 pipeline 与边界） 一类停在体力型研究，逐步被压缩为“可替代劳动力” 定价趋势：中位数下行，上限靠角色升级。\n2）AI 研究科学家，最容易被高估，最容易出天价\n论文、理论、模型理解深，这部分人选极少数会非常贵。\n但量化里常见错配也非常真实：\n低估非平稳性 低估交易约束 高估模型迁移性 因此这类人选的定价两极分化：\n顶级极少数：天价（因为能带来范式变化） 大多数：高预期、高淘汰率 论文不是 alpha，落地能力才是分水岭。\n3）Quant–AI 翻译官\u0026amp;架构者，稀缺且值钱\n这类人选不是亲手挖每个因子，而是设计系统怎么挖因子。\n他们最值钱的地方在于：\n能判断哪些问题值得 AI，哪些不值得 能设计 research pipeline 的结构 能审核 AI 产出的 alpha 是否真实 这类人选的稀缺，会直接体现在权限、分成、长期利益绑定上。\n4）AI 基础设施架构师，薪酬持续上调\n没有数据管道、训练平台、实验调度、资源治理、回测/验证平台，AI 量化就只存在 PPT。\n这类人选决定：\n迭代速度 资源利用率 规模化上限 其市场特点是：难招、难评估、一旦稳定流动性很低。\n五、为什么量化巨头会“组团”去 NeurIPS 我最近翻 NeurIPS 2025 的赞助商和参展商名单，发现一堆量化巨头都在列。\n仔细琢磨琢磨，这件事肯定不是巧合，而是一个行业信号：\n头部量化在主动把自己放到 AI 产业链里重新定位。\nNeurIPS 2025 的时间是 2025/11/30–12/7，并且采用“双会场”模式（圣地亚哥会议中心 + 墨西哥城）。 在 NeurIPS 2025 Sponsors \u0026amp; Exhibitors 页面中，可以看到多家量化交易公司作为赞助商和参展商：例如 Citadel/Citadel Securities、Hudson River Trading、Jane Street、Jump Trading、Optiver、DRW、IMC、Two Sigma、WorldQuant、G-Research 等。\n参会的表面理由很简单：AI 技术相关，NeurIPS 覆盖强化学习、优化、表征学习、因果推断等方向，这些确实跟新一代量化关联越来越大。\n但更深层的理由是：定价权在迁移。\n第三轮洗牌里，量化机构要争的不只是“某个策略”，而是：\n谁能更快训练/迭代 谁能更快验证/防伪 谁能更快把研究自动化 谁能把研究变成平台能力 而这些能力的上游供应链，就在 NeurIPS 这种地方：\n人才密度最高（尤其是“未来两年会变贵的人”） 技术趋势最早暴露（先在学术里出现，再进入工业） 圈层最集中（导师链、合作网络、实验室谱系） 我们可以把 NeurIPS 看成“人才市场的纳斯达克”：不是每个人都值得买，但价格信号都在那里，量化巨头去那里摆摊，本质上是公开表态：我们要在 AI 产业链里抢上游。\n六、AI 不是把量化干死，是把量化的门槛抬高了 问：“电动工具会不会把木匠干死？”\n答：“电动工具不会把木匠干死，电动工具会把“只会刨木头的人”淘汰，留下来的，是会设计结构、会选材料、会管质量、会做系统的人。”\n同理，AI 不会把量化干死，但会发生两件事：\n体力型研究岗位会被压缩 （大量试错、调参、手工特征、重复验证） 系统型能力会溢价 （定义问题、设计流程、防伪验证、交易约束、基础设施、组织协同） 所以第三轮洗牌，它不只是技术升级，而是把行业拆成两层：\n上层：设计系统的人（拿走定价权） 下层：执行模块的人（被基础设施化） 如果是后者：个人溢价下降。\n如果是前者：个人溢价爆炸。\n所以，在这个时代下，你要怎么选择？\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%AC%A1%E6%B4%97%E7%89%8C%E8%B0%81%E8%A2%AB%E6%B7%98%E6%B1%B0%E8%B0%81%E5%8F%88%E5%B9%B4%E8%96%AA%E5%8D%83%E4%B8%87/","summary":"\u003cp\u003e我最近整理了一下今年头部量化研究员收到offer的薪资情况，又翻了翻这几家海内外顶尖量化团队的招聘动作，琢磨了很久，目前得出了一个结论：量化必然走到 AI。\u003c/p\u003e","title":"量化第三次洗牌：谁被淘汰，谁又年薪千万"},{"content":"又是一本无聊书…还以为得列一列大部分人的生活账单，一起盘盘帐呢。结果就是用了更多专业名词，扯出来一些高大上的伪概念，把你绕糊涂，目标就是让你的钱包更松动一些。\n话说回来，中产对这个社会机器的运行还是很重要的。富人很有钱了，不吭哧吭哧干活了，穷人受技能限制，太复杂的活干不明白，中产有知识有技能，有体力有自驱力，是很合适干活的。\n所以对于整体系统稳定性来讲，让中产成为一块高效率高产出，且不敢停下的电池，是程序设计的重要环节。\n消费主义陷阱给我们套上了沉重的枷锁，房贷车贷构建出了最听话的员工。有很多身边的声音告诉你，只要你够努力，只要你遵循这条既定的轨道，你就能通向幸福。\n但是当你发现越努力陷得越深，跑的越快，越是在原地打转的时候，停下来仔细想想，这什么情况？可能会比继续绕着圆圈加速奔跑更有效。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%B8%AD%E4%BA%A7%E5%AE%B6%E5%BA%AD%E7%90%86%E8%B4%A2%E6%B8%85%E5%8D%95/","summary":"\u003cp\u003e又是一本无聊书…还以为得列一列大部分人的生活账单，一起盘盘帐呢。结果就是用了更多专业名词，扯出来一些高大上的伪概念，把你绕糊涂，目标就是让你的钱包更松动一些。\u003c/p\u003e","title":"《中产家庭理财清单》"},{"content":"量化行业长期以来被视为全球金融市场的皇冠明珠，其薪酬体系因高度不透明和巨大的个体差异而充满神秘色彩。\n我试着基于 Reddit 核心量化社区（subreddit: r/quant）在 2023～2025 年间数百条薪酬分享帖，整理一份行业薪酬全景图。通过对独立薪酬案例的数据清洗、标准化和分析，希望揭示数字背后的市场逻辑、人才定价机制以及行业趋势。\n一、2025 年市场薪酬观察 赢家通吃，天花板再度抬升\n顶级自营交易公司（如 Jane Street、Hudson River Trading 等）为应届毕业生开出的首年总薪酬已普遍达到 $40万+ 美元，部分超级候选人（例如拥有 IMO 金牌或顶级名校 PhD 背景）拿到的总包甚至接近 $70万，这一数字相比两年前大幅上涨。\n例如，2025 届某顶尖公司量化研究岗新人年薪 $27.5万，加上 $25万 入职签约奖和 $25万 年终奖，首年总计约 $77.5万。\n技术岗身价暴涨，策略与科技护城河并立\n长期以来直接产出 PnL 的交易员和研究员占据薪酬塔尖，然而 2025 年出现一个新现象：顶尖量化工程师（尤其是硬件方向）薪酬实现飞跃式增长。\n一位5年经验的硬件工程师 2025 年在纽约某做市商的总包达到 $200万 美元，这一数字过去只有明星交易员或基金经理才能企及，如今技术人才也能匹敌。这表明在当今高频交易竞争进入纳秒级、AI 模型深入量化策略的时代，“技术护城河”的价值正与“策略护城河”比肩。\n全球薪酬版图重组，税收与成本驱动人才流动\n纽约（NYC）仍然是量化薪酬的绝对高地，但欧洲和亚太正在形成各自的优势。欧洲方面，阿姆斯特丹作为期权做市重镇，其头部公司给应届生的起薪可达 €20万（约合 $22万），考虑到荷兰针对外籍人才的 30% 税收减免政策，当地实际税后收入极具吸引力。此外，阿姆斯特丹的生活成本也低于伦敦，使其以更低名义薪酬实现更高购买力。而亚太地区，新加坡凭借超低税率成为资深量化人才的“避风港”。\n例如，一位7年经验的量化开发转投新加坡时 Base 薪酬为 19万新币，首年总包约 24万新币（约合 $17.6万），虽表面不及美国同行，但由于新加坡个税封顶约22%且无资本利得税，一旦其年终奖金提升后，税后净收入将非常可观。也有其他研究员给出反馈，以新加坡的税收环境，应以至少 50万新币 (≈ $37万) 的年薪包为目标，相比之下，纽约同等级别人才税后到手可能还不及新加坡。\n二、量化行业薪酬机制解析 在深入具体数据前，我们先了解量化行业独特的薪酬运作机制。与科技行业标准化的“职级-薪酬带”不同，量化薪酬更像是关于风险、波动率和杠杆的期权定价，高度弹性，且附带复杂约束。\n薪酬构成的“三驾马车”：Base、Bonus 与 PnL 分成\n量化从业者的总薪酬（Total Compensation, TC）通常由三部分组成：基本工资（Base Salary）、签约奖金（Sign-on Bonus）和绩效奖金（Performance Bonus，年终奖）。\n基本工资（Base）：行业存在隐性“刚性上限” 从 Reddit 数据看，即使是7～10年经验的高级人才，Base 普遍在 $15万-$25万 区间，美国顶尖机构也少有超过 $300k 的。\n例如，一位美国顶级量化基金的量化开发 7 YOE，2023 年 Base 约 $20万，Bonus $90万；即使2024年涨到 Base $20万、Bonus $140万，总包 $160万，Base 部分依旧维持 $200k 水平。相反，在传统银行体系，高层Quant Base可能略高，例如某银行MD级别量化7年经验 Base达到 $32.5万，但这相当少见。Base 更像“保底工资”，保证基本生活和跳槽底薪，并非财富主要来源。\n绩效奖金（Bonus）：这是量化薪酬的大头，高度依赖个人或团队创造的 PnL。 对于独立交易员或投资组合经理（PM），奖金通常按公式：Bonus=PnL×分成比例−分摊成本。只有持续创造利润的人才能获得巨额奖金，否则奖金可能为零甚至直接被裁撤。\n例如，一位顶级做市商的资深交易员就说：“要想赚更多，唯一的办法就是创造更多 PnL”。在2024年的一个案例中，一名量化交易员 Base $20万，Bonus $275万，总薪酬达 $300万——其Bonus是Base的10多倍。这种极端绩效导向导致薪酬高度波动：高年景时百万奖金如天降，差年景时奖金锐减甚至颗粒无收。\n在某些公司，初级PM的PnL分成仅 5%-8%，而王牌PM可谈判到 20%-25% 分成。加之机构资金和杠杆支持，不少PM年入数百万乃至上千万美元，但需要注意的是，这种回报伴随高压和不确定性\n签约奖金（Sign-on）：近年新出现的重要部分。 一些顶尖公司为争夺人才，在新人入职时给出大额一次性奖金，以弥补对方放弃的股票或竞争offer差额。\n例如，2025年某顶尖公司为一名新晋量化研究员提供 $25万 美元的签约奖，以击败他收到的另一个offer。再比如，一位从银行跳槽至量化基金的工程师，拿到 $5万签约奖，外加 $12.5万 用于弥补他放弃的当年奖金。Sign-on 提前兑现了未来收入，但也起到“先绑住”员工的作用。\n递延奖励与“金手铐” 量化行业的高奖金往往伴随严格的递延发放和竞业限制，形成所谓“金手铐”。许多公司不会一次性全额发放年终奖金，而是分几年解锁。\n例如，高频交易公司 H*T 通常将奖金在8个季度发放，即分两年付清。一位在 HFT 工作的研究员透露，他的 $60万 年终奖被拆成8个季度发，迫使他至少干满两年才能拿全。如果中途离职去竞争对手，未付清部分将被没收。又如纽约和伦敦普遍对核心员工要求 3～12个月不等的 Garden Leave，期间不得入职新东家。2024年有位量化研究员在跳槽后被强制休假，但原公司继续支付他每年 $42.5万 的基本工资，相当于高薪赋闲。\n此外，合同中常有竞业禁止条款，限制离职人员一定期限内不得加入相似业务的公司。这些机制保证了高薪背后的人才黏性：公司用递延和合约锁定顶尖人才，防止他们轻易带着策略跳槽。因此，拿到百万奖金的同时，也意味着在可预见几年内你“被绑”在公司。\n三、2025 年量化薪酬数据全景 2025年的 Reddit 薪酬分享帖提供了上百个案例。我按照岗位类别（研究员、交易员、开发）进行整理，每类岗位中选取具有代表性的若干案例，包括顶级薪酬、典型水平和低位样本，以拼出去年前沿市场的薪酬全貌。\n量化研究员（Quantitative Researcher, QR）\n角色定位： QR 是量化基金的“大脑”，负责构建模型、开发策略，发掘阿尔法信号。相对交易员，研究员通常不直接下单，而是通过研究提高策略收益或风险调整收益。2025年该岗位的薪酬分化极端：顶尖研究员年薪千万美元不是梦，而普通研究岗可能只有二十几万人民币。\n顶尖案例：\nQR-25-01（顶级Prop Trading公司，纽约，3-5年经验）：年薪 Base $30万 + Bonus 约 $400万，总计 ~$430万。这名研究员自述“自己算表现优秀但并非最拔尖”，他团队里同等资历有人拿到 $1000万 水平！这一案例令人瞠目结舌，显示顶尖做市商对盈利策略开发者给予了近对冲基金经理级别的分成。 QR-25-02（大型对冲基金，伦敦，7年经验）：总薪酬 £120万英镑（约合 $150万），其中相当部分为递延奖金。该研究员表示工作有趣但压力大，目前在为实现财务目标坚持，“等存够了钱再考虑转行”。 QR-25-03（多策略量化基金，美国，PhD + 0-1年经验）：Base $27.5万 + Sign-on $25万 + 年终奖 $25万，首年总计约 $77.5万。这一应届生Offer包含巨额签约奖金，引发了网友好奇：“哪家公司给$25万 Sign-on？”回复指出 Jane Street 等顶尖公司确有类似慷慨奖励。该新人每周仅工作40小时，表示“工作与生活平衡很好”。 QR-25-04（本土量化私募，中国，5年经验）：总薪酬 ~$50万美元。该研究员在中国内地主要交易A股等在岸市场，周工时40-45小时，满意度 8/10。这反映了中国顶尖量化私募对人才也给出与国际接轨的美元薪酬。不过，中国量化市场与国际市场联动有限，外籍Quants极少，本土人才稀缺也推高了薪酬。 QR-25-05（东欧小型量化公司，0.5年经验）：年薪 €3万 + 奖金 €0.4万，合计 €3.4万（约 $3.6万）。这是一家位于东欧的小型交易公司，薪酬远低于西欧/美国产业水平。不过该新人提到在松散环境下学到了基础，但也抱怨“缺少有经验的人带，很多时候像盲飞”。他计划工作一年就跳槽或出国。 数据分析： 2025年，Quant Researcher 薪酬呈现明显的“双峰分布”：少数头部大神拿着百万美金以上的奖金，而大多数普通研究员年薪集中在几十万甚至更低区间。究其原因，“知识溢价”极高：能产出阿尔法的寥寥数人获得了超额回报，而更多人处于辅助或执行研究角色，分润有限。一些对冲基金将研究岗分为直接创造收益的“前台研究员”和提供工具/支持的“中后台Quant”。前者奖金丰厚，后者待遇平平。这一点在数据中表现显著：如某大型基金一位 Data Scientist 10年经验年薪 $20万、奖金 $32.5万——和交易策略无直接关联的岗位，其奖金只有收益相关岗位的一小部分。\n值得注意的是，新兴技能正在改变薪资版图。例如精通非结构化数据、机器学习、LLM 的研究员开始获得溢价。顶尖公司争夺这类跨界人才，不惜用对标硅谷AI公司的价码来挖人。本次分析中没有直接提到LLM，但业界评论指出“大型科技公司里炙手可热的 LLM 研究员收入也疯狂”，与顶尖量化研究员有相似的右侧尾部。\n量化交易员（Quantitative Trader, QT）\n角色定位： QT 站在风险和收益的最前线，直接参与市场交易，制定和执行交易策略。量化交易员通常与研究员协作，但更注重实时决策和风险管理，是盈亏的直接创造者。这个岗位薪酬的波动性和上限都是所有岗位中最高的——既可能迅速崛起年入千万，也可能几年内业绩不佳被淘汰出局。\n顶尖案例：\nQT-25-01（顶级Prop Trading，伦敦，5-7年经验）：年总薪酬 £200万英镑（约 $260万）。该交易员供职于 Jane Street/Jump/Optiver 这类头部做市商之一，自称薪酬“大概在这类公司5-7年交易员的60分位水平”。不禁感叹，这惊人的 £200万年薪在顶级圈子里只是偏上但并非极端。他透露自己每年奖金增长相对线性，并没有某一年暴增，是通过持续开发出盈利策略稳步上涨的。他还提到“真正处在分布右尾的人，有过某些年份奖金跳涨”的情况。 QT-25-02（跨国对冲基金，纽约，6年经验）：Base $20万 + Bonus $190万，总计 ~$210万。他所在公司今年业绩超标75%，因此奖金从目标值 $110万跳到 $190万。该交易员表示自己在同届中属于高百分位，但他同龄同事的收入区间大致在 $40万-$110万之间。这意味着哪怕在同一公司、同等资历，业绩好的交易员收入也可能是表现平平者的 3-5 倍。 QT-25-03（大型多策略基金，美国，10年经验）：Base $25万 + Bonus $275万，总计 ~$300万（2024年数据）。这位交易员所在的是顶尖Prop（暗示 Jump Trading 一类）。他坦言有点“厌倦”了，但又笑称“总包很好让我难以真正感到厌倦”。该案例显示资深交易员（非管理层）在顶尖公司的回报，Bonus远远超过Base且达到数百万级。 QT-25-04（自营量化交易公司，美国，0-2年经验）：Base $17.5万 + Bonus $17.5万，总计 ~$35万。这是一名毕业不久的年轻交易员，他表示“新人现在拿这样的薪水并不罕见，甚至可能更高”。相比2023届，这一水平已经提升很多，不过他也提到暂时还没机会做特别有趣的项目。 QT-25-05（宏观对冲基金，美国，2-3年经验）：Base ~$13万 + Bonus ~$7万，总计 ~$20万。然而他每周工作80小时、高压且极度不满，直言公司今年裁员不断，“简直是个可怕的工作场所”，自己正在寻求出路。这个案例代表了一些大型传统宏观对冲基金中的量化交易岗位：工时长、政治复杂、奖金不如预期。正如这位交易员所感叹的，“每天像在炼狱，但至少实现了投身市场日常的梦想”。 QT-25-06（小型Prop交易公司，伦敦/美国，新毕业）：年薪约 $5.5万（无奖金），总计 ~$5.5万。该新人进入一家规模不大的交易公司，公司缺乏成熟量化人才指导，他认为项目有意思但也发现公司“几乎没有资深量化，缺乏Mentor”。这说明并非每个进入量化行业的新人都能拿高薪，在中小机构起步的新人，薪资可能只是大型公司的零头。 数据分析： 交易员的薪酬数据呈现强烈的右偏分布和高方差。2025年顶尖交易员无疑站上了新的高度：我们看到年薪数百万美元的多个实例。一些顶尖公司在校招时就敢为天才Trader给出超50万美元以上的一年级生包，相当于传统投行分析师的5-8倍。然而，交易员也是“伤亡率”最高的岗位。高收入往往伴随高淘汰率：交易业绩稍差可能就被淘汰或奖金锐减。许多交易员将这份工作视为“搏一把提早财务自由”的游戏，目标是在30多岁攒够“F*** You Money”然后退休或转型。正因如此，交易员的职业寿命整体偏短，烧几年大脑和精力换财富，然后有人选择退出。\n量化开发与工程（Quant Developer/Engineer, QD）\n角色定位： QD 泛指量化领域的技术类岗位，包括软件工程师（SWE）、数据工程师、基础架构工程师以及近年来炙手可热的硬件工程师（FPGA/芯片方向）。他们负责构建和维护交易系统、数据平台、模型框架，是量化机构的技术中坚。长期以来，QD 往往被视为“成本中心”而非“利润中心”，薪酬层级低于直接交易人员。然而 2023-2025 年出现明显变化：顶级量化工程人才的价值被市场重估。\n顶尖案例：\nQD-25-01（美国Prop Trading，5年以上经验，硬件工程师）：年总薪酬 ~$200万。这位硬件工程师在纽约一家顶尖做市公司，从事 FPGA 低延迟交易系统开发。他提到公司非常灵活、人性化，同事也很给力，他对薪酬和工作都“极为满意”。硬件方向以前在金融圈属于冷门，但高频交易对速度极致追求，现在“快10纳秒”就可能胜出，这让硬件高手成为香饽饽。$200万年薪标志着硬件工程师跃升到仅次于头部Trader的薪酬梯队。 QD-25-02（顶级对冲基金，15-20年经验，技术团队负责人）：Base $22.5万 + Bonus $90万，总计 ~$112.5万。这位纽约基金的技术主管表示对薪酬“中等满意”，但对工作环境颇有微词——“要管理一群白痴，还要应对官僚作风，很多人能力不行却霸着位置”。尽管抱怨公司政治，他也承认“论付出和收入，还算划得来”。该案例说明，即便年薪过百万美元，技术主管在金融公司内部仍可能感觉缺乏话语权——这隐约揭示了技术和业务文化之间的张力。 QD-25-03（大型自营交易公司，美国，4-5年经验，软件工程师）：总薪酬 $75万。他每周工作35-45小时，觉得工作有趣但公司官僚气息渐浓，因此正考虑换工作。值得注意的是，他仅4-5年经验便达到了$75万的包，这在几年前几乎不可想象——2020年前后，主流科技公司的5年工程师可能只有20-30万美金/年。这反映出量化行业在2025年对优秀开发的付薪之激进。 QD-25-04（市场做市商，伦敦，6年经验，软件工程师）：年薪 £18万 + 奖金 £15万，合计 £33万（约 $42万）。他每周工作仅 ~40小时，自评“有点无聊但还算满意”，因为“别人比我辛苦很多也只是多拿10%的钱，所以我挺乐意保持当前节奏”。这个案例显示在一些成熟公司，技术岗存在“躺平”空间：高薪酬+适度摸鱼成为可能。当然，这种岗位通常出现在基础架构已相当完善、研发节奏相对稳定的企业中。 QD-25-05（大型量化基金，新加坡，\u0026gt;7年经验，软件工程师）：Base 19万新币 + Sign-on 3万 + 当年 Bonus 2万（入职不久），首年总计约 24万新币（≈ $17.6万）。由于奖金偏低，这个朋友在论坛抱怨“是不是被剥削了”。其他网友纷纷安慰并建议：“兄弟你这待遇算低的，哪怕在新加坡，7年经验怎么也该拿 50万新币 以上”。还有人指出可能因为他刚入职，明年表现好了奖金会补上。这一案例体现了地域因素对薪酬的影响：新加坡由于税低，Base相对美国低一些，但总体市场价资深工程师应该在50万新币（≈ $37万）级别。低于这个数字就可能被视为“underpaid”，需要与公司谈或跳槽。 QD-25-06（大型银行，纽约，2年经验，量化开发）：年薪 $12.5万 + 奖金 $6万，合计 $18.5万。这位开发者表示自己“在当前岗位已学无可学”准备寻求新的挑战。相较对冲基金/做市商，这一薪酬水平显得寒酸，但对传统银行而言已是不错的待遇。银行环境中，技术岗天花板通常低于Buy-side，公司体制也更官僚缓慢。 数据分析： 2025年量化技术岗薪酬整体上扬，头部案例尤为亮眼。得益于过去几年量化公司疯狂扩招工程师（尤其是为打造低延迟系统和机器学习基础设施），QD 薪资水涨船高。在我们的案例中，年薪百万美元的技术人才已不止一个，这在十年前几乎不可想象。硬件工程师作为新贵脱颖而出，HFT业内共识是“速度就是阿尔法”，能让交易快几纳秒的工程师，其价值直接用P\u0026amp;L衡量。这类人才以前大多在芯片公司或通信巨头，如今量化公司开出翻倍薪水将其抢至麾下。一位硬件Quant建议只有对硬件真有热情的人才走这条路，否则“调试电路会把你逼疯”。\n软件开发方向，C++高性能工程师尤为吃香。一些基金甚至尝试将前沿的 C++20/23 标准用于生产，以压榨性能，这需要极高水平的底层开发能力。从数据看，4-5年经验的优秀C++开发在顶尖公司已可拿 50-80万刀年薪。而卖方（银行）同级别可能只有 15-25万。买方与卖方的剪刀差在持续扩大：据统计，2023年买方量化开发薪酬约为卖方的1.5-2倍，而2025年这一倍数或许达到3-4倍。\n尽管薪酬提高，技术岗在金融机构内的地位认同仍是个问题。不少技术人才吐槽在以交易为中心的文化里话语权不足，正如那位年薪百万的技术主管不爽“管理层外行瞎指挥”。这种文化冲突在一些传统基金仍存在。\n四、2023-2024 薪酬回溯与演变趋势 将视角拉长，可以更清晰地看到量化薪酬在近几年飞速膨胀的轨迹。特别是 2023 年、2024 年与 2025 年相比，无论新人还是资深人士，头部收入水平都出现跃迁。\n应届生起薪的“三连跳”\n2023 届： 顶尖自营交易公司给应届生的 Total Package 普遍在 $30万-$40万 区间。当年 Reddit 帖子里提到一个“类似 Jane Street 的公司，QT 4 YOE 拿 $115万”的案例，推算对应的新人offer大约$30万左右。此外，一位1.5年经验Quant在纽约某投行 Base $12万、Bonus 20-25%，合计 ~$15万，直言对薪酬“不满意”。可见 2023 年新人在顶级Buy-side约三四十万，Sell-side则十多万。\n2024 届： 量化行业新人薪资开始分化上扬。reddit网友透露，顶尖公司为了抢夺有限的顶级候选人（如国际奥赛奖牌、尖子 PhD），2024 年为新人开出了 $50万+ 的“超级包”。有消息称某些顶级量化公司甚至愿意给新人 $20-30万的签约奖，抬高总包数字。论坛中直接的例子包括：2024 年某新人量化开发跳槽到顶级量化基金，新Package Base $26.5万 + $5万 Sign-on + $12.5万弥补前公司奖金，总计约 $44万。这比他在银行时 $16万的年薪高出近三倍。另外，2024 年还有新人交易员分享拿到 $35万+ 的首年收入。\n2025 届： $40万 成为顶级公司量化新人“起步价”，而 $60-70万级别的新人包也开始出现。正如上文提到的案例，新人QR首年拿下 $77.5万。虽然这不是大多数，但的确反映出 2025 年新人薪酬上限又被推高了约 50%。就连欧洲这边，阿姆斯特丹某做市商给新人也开出了 €19万-€22万的总包，大约是当地普通CS毕业生的 3-4 倍。据统计网站 Levels.fyi 的 2025 报告显示，全球起薪最高的 7 家公司里有 4 家是量化公司。量化新人收入已经全面超越大多数硅谷科技岗。而且这些公司每年招人极少（有评论戏称“一年就招15个人，跟NBA选秀似的”），竞争之激烈可想而知。\n驱动因素： 量化新人薪资的暴涨，一方面源自量化公司之间的内卷竞争，另一方面也受到AI行业跨界抢人的刺激。近几年，OpenAI、Anthropic 这类AI独角兽为吸引顶尖研究人才，开出了 $50万-$80万甚至更高的总包（很大比例是期权/股票）。量化基金为了留住最聪明的大脑，不得不拿出“真金白银”迎战，用实时的现金bonus对抗科技公司的股权画饼。这种争夺在 2024 年达到白热化，使得量化新人包“一年涨过一年”。\n五、经验岗薪酬的跃升与反差 中高级量化岗位在 2023-2025 年间也经历了快速拉升。这里我们用几个具有可比性的案例来说明：\n量化研究员（QR）中级档： 2023 年某大型pod基金的 QR 4 YOE 年薪 $17.5万 + 奖金 $40万 = $57.5万；到了 2025 年，类似资历在同类基金的QR奖金明显提高。如上文 2024 案例，他的PM据说拿了他10-20倍的钱——换言之，假设他$57.5万，那PM可能 $575万。再看 2025 年案例 3-5 YOE 就拿到 ~$430万，远远超过早几年同期水平。虽然这两个例子所属公司不同，但整体趋势是顶尖业绩者的奖金涨幅惊人。\n量化交易员（QT）高档： 2023 年一位4年经验的交易员在某知名Prop公司拿到 $115万，当时引起不小轰动。而 2025 年类似公司5-7年经验交易员已报出 $260万。甚至2024年有人分享 10年资深QT拿 $300万。资深交易员的薪酬天花板两年间翻了一倍。另一对比是 B案例：他6年经验2024奖金本为$110万，因公司业绩超标实际发 $190万。而他同级同事可能只有$40万-$110万。这表明顶尖交易员的身价涨了，普通交易员并未同步。换句话说，中位数或许提升不多，但极值被不断改写。\n量化开发（QD）阵营： 2023 年顶尖QD开端露苗头。某帖主在 2023帖中分享自己7年经验 QD 总包 $110万（Base $20万 + Bonus $90万），已经令人艳羡。当时就有人评论：“SIG的开发有这奖金我服了”。果然他2024年又贴出数据：8年经验 总包 $160万，比前一年涨了$50万奖金。2025年我们看到了更多QD百万收入的案例。同时，大量银行/小公司开发的薪水则停滞不前——例如纽约某银行2年经验量化开发2023年才拿$18万。由此可见，金字塔尖的量化工程师薪资涨幅远高于底部普通工程师，行业间（买方 vs 卖方）的剪刀差扩大。正如一位7年经验在小基金做QD的网友所求教的：“各位觉得我该明年去面试跳槽去做市商吗？”因为他现在 $22万 Base + $18万 Bonus = $40万 已觉得累，还听说“大型做市商在芝加哥给2-3年经验新人都这个数，压力还更小”。可见大平台不仅薪水高，还可能工作强度相对合理。这加剧了人才向头部流动，中小玩家更难留人。\n综上，2023-2025 两年间，量化行业薪酬呈现“顶涨底不涨”的特征。顶级公司、顶尖人才的收入水准几乎以非线性速度上扬，而普通公司的普通Quant涨幅有限。这导致行业内部的贫富差距拉大，马太效应明显。人才加速向头部集中：新人想进最好的公司，资深的想跳去更高薪的平台。2025年的行情，用一句话概括就是：“没有拿到顶薪的人在眼红，拿到顶薪的人也在寻找更大的下一个舞台”。\n六、地域差异套利与权衡 量化属于全球化行业，但税收、监管和文化的差异造成了各地区量化薪酬的显著不同。\n2025年的数据让我们可以比较几个主要金融中心：\n纽约 vs 芝加哥\n纽约作为全球量化资本中心，汇聚最多对冲基金（如 Two Sigma、DE Shaw、Millennium 等）和高频公司总部，绝对薪酬水准最高。然而纽约的税负极重（联邦+州+市税最高可近50%）且生活成本奇高（房租、物价全美前列）。有人在帖子中感叹：“税交掉一半，但当你收入高到这种程度，其实生活质量并不会因此差多少”。这体现了一种无奈——高收入群体别无他法只能老老实实缴税。而相对的，芝加哥作为众多做市商的大本营（Citadel、DRW、Jump 等总部在此），名义薪酬略低纽约 10-15%，但生活成本和税收友好许多。在芝加哥工作的量化员工经常能享受更大的房子、更低的支出。一位网友对比说：“芝加哥的大型做市商给2-3年经验的新人也是年薪几十万，但工作压力只有纽约的一半”。对于注重生活品质、打算长期定居的Quant而言，芝加哥的性价比往往更高。\n伦敦 vs 阿姆斯特丹\n伦敦作为欧洲金融中心，量化薪酬水准仅次于纽约。但受欧盟薪酬法规和本地市场规模限制，伦敦Quant薪酬一般打个折扣。例如，同样顶尖公司的岗位，纽约给 $40万，伦敦可能给 £25万（约合 $32万）。再考虑英国约45%的高税，实得更少。这也是许多欧洲量化人才想跳到美国的原因。不过英国的金融生态成熟，机会多，仍是欧洲首选。另一方面，阿姆斯特丹近年来成为量化乐土：Optiver、IMC、Flow Traders 等知名做市商的总部或重镇在此。据社区讨论，阿姆斯特丹顶级公司给应届硕士毕业生 €15-20万起薪。而荷兰普通IT工程师起薪不过 €5万左右，这些Quant工资是当地平均的3-4倍。此外，荷兰政府对外籍高薪人才有30%税收减免的优惠（俗称“30% ruling”），相当于前 €30万收入只有70%部分计税。这使得很多在伦敦工作的欧洲量化开始考虑去阿姆，“拿欧元、税更低、生活质量高”。可以说，阿姆斯特丹以小搏大，成为欧洲量化薪酬增速最快的城市之一。\n新加坡 vs 香港\n亚洲传统的量化高薪地区包括香港、新加坡和日本东京。其中香港过去因为投行盛行，给年轻分析师就有年薪百万港币（约$12万）的待遇。香港税率低（最高15%），曾吸引大量欧美金融人才。然而近年地缘和监管因素令香港金融业增长放缓，一些量化资金和人才转向新加坡。新加坡凭借接近零的资本利得税和22%封顶的所得税，正成为全球量化资金和人才的避风港。前文提到，在新加坡，年终奖哪怕发 $100万，个人也几乎全拿，而在纽约估计交税要接近一半。2025年，不少华人Quant选择赴新加坡，享受税优和亚洲时区便利。从数据看，新加坡的名义薪酬略低：例如7年经验开发仅 24万新币包，但考虑晋升空间和税后净额，长期看仍非常可观。如果把纽约$50万收入和新加坡$50万收入相比，新加坡留在口袋里的钱可能多出近20万美金。香港方面，高频交易和对冲基金也有布局，但规模小于纽约伦敦。香港的优势是直接接触中国市场以及作为亚洲金融中心的底蕴，但劣势是金融人才供给没新加坡那么国际化（语言和签证等因素）。总体来说，亚太量化薪酬绝对值略逊欧美，但通过税收洼地可以实现实际收益的套利。这也是为什么一些在美资深PM选择把家庭和基地搬到新加坡或迪拜等地：薪水即便低一点，但税后收益可能更佳，还能规避欧美内卷的生活成本。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E8%BF%91%E4%B8%89%E5%B9%B4%E5%85%A8%E7%90%83%E9%87%8F%E5%8C%96%E8%96%AA%E9%85%AC%E6%95%B4%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%88%86%E6%9E%90/","summary":"\u003cp\u003e量化行业长期以来被视为全球金融市场的皇冠明珠，其薪酬体系因高度不透明和巨大的个体差异而充满神秘色彩。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e我试着基于 Reddit 核心量化社区（subreddit: r/quant）在 2023～2025 年间数百条薪酬分享帖，整理一份行业薪酬全景图。通过对独立薪酬案例的数据清洗、标准化和分析，希望揭示数字背后的市场逻辑、人才定价机制以及行业趋势。\u003c/p\u003e","title":"近三年全球量化薪酬整理与分析"},{"content":"之前看过一个抓野猪的视频，挖个深坑，铺好网子和杂草，上面放上食物做诱饵，旁边设置机关做恐吓。野猪一掉进坑里，行动受限，猎人在外面拿好武器，就这么把野猪抓了。\n陷阱有三个关键： 1.本质上是利用自己和对手的信息不对称达到目的； 2.通过贪婪和恐惧，引诱与逼迫对手进入陷阱； 3.可行性根基在于，你在这个空间内有着超出对手所在维度的优势。\n这本书作者说的也差不多这意思，所谓华尔街圈钱游戏的真相，就是通过复杂性、时间差、话语权，不断的重新分配和转嫁风险。\n所以下次再听到别人说高大上概念的时候，可以琢磨三个问题： 1.这是谁设计的，谁又在卖？ 2.谁是稳赚的，短期确定性收益在谁那？ 3.尾部风险在哪，最坏的情况谁来抗？\n时代在变，产品在变，但是“用复杂掩盖风险，用时间推迟责任”的逻辑没变。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%AF%9A%E4%BF%A1%E7%9A%84%E8%83%8C%E5%90%8E/","summary":"\u003cp\u003e之前看过一个抓野猪的视频，挖个深坑，铺好网子和杂草，上面放上食物做诱饵，旁边设置机关做恐吓。野猪一掉进坑里，行动受限，猎人在外面拿好武器，就这么把野猪抓了。\u003c/p\u003e","title":"《诚信的背后》"},{"content":"一、从“全球顶级量化-刻板印象图”说起 昨天，我在 X 上偶然看到一张图，图里用调侃的方式，总结了全球顶级量化与高频交易公司各自的“人设”：\nJump 是 FPGA 狂魔，Jane Street 像是不小心发明了市场，HRT 是用 GPU 训练一切的数学 PhD，Five Rings像更安静的 Jane Street……\n乍一看，这张图像是在讲差异：\n技术栈不同、风格不同、文化不同、段子不同。\n但看久了，我反而产生了一个完全相反的直觉：\n这些公司，长得太像了。\n不是表面，而是骨架。\n我觉得这张图有价值的地方，不在于“谁更酷”，而在于它无意中暴露了一件事——\n全球最赚钱的量化公司，最终都被压缩到了极少数几种形态里。\n二、海豚与鲨鱼：金融市场的趋同进化 我昨天发了一篇近期观察文章，大致的内容是“试图从生物界【趋同进化】的视角，思考量化私募策略与团队结构趋同现象”主要分析了一下，套利、做市、市场交易，这三大核心模式主导了基金行业长期生存，推测了一下高效协作与工具迭代效率和工具成熟度将成为团队竞争的关键核心\n我们观察自然界，会发现海豚是哺乳动物，鲨鱼是鱼类，这俩祖宗八代打不着关系，但它们几乎长得一模一样：流线型身体、背鳍、尖尾巴。\n为什么呢？这是因为大海的物理法则决定了：想游得快、吃得饱、活得久，这就是“唯一正确”的体型。\n任何试图在海里长成方形、三角形、或者靠“创新造型”生存的生物，早就被淘汰了。\n这在生物学里，叫【趋同进化】。\n而金融市场，本质上也是一片残酷的大海。\n三、赚钱的公司，为什么最后都长得一样？ 我平常喜欢观察头部量化私募，也会进行研究员和基金经理的寻访与推荐，慢慢的，我发现一个规律：\n赚钱的公司，策略描述千差万别， 但底层逻辑，高度相似。\n这不是因为大家互相抄袭，而是因为：\n市场不是一个奖励想象力的地方，而是一个奖励“解决问题”的地方。\n在一个高度竞争、信息快速扩散、近零和的系统里，\n真正能长期赚钱的逻辑，其实非常有限。\n从我一个不懂数学和编程的非投研小白粗糙的看，应该是这三类：\n套利：消除价格不一致； 做市：提供流动性，赚取价差； 市场交易：承担风险，参与价格发现。 无论你包装成多因子、深度学习、AI、另类数据，最终都逃不出这三类之一。\n所以我再看那个戏谑的刻板印象图的时候，才感觉：\n表面上每家公司都很“炫”，但真正赚钱的地方，极其朴素。\n四、不好的公司，在干什么？ 理解了“收敛”，再回头看很多量化私募，可能就会清楚地看到另一类现象。\n最爱讲“创新”的公司，反而往往最危险。\n这里的“创新”，并不是对已有逻辑的工程优化、细节打磨、系统升级，\n而是那种反复强调：\n“我们的方法和别人完全不一样” “这是一个颠覆性的赚钱方式” “这是别人想不到的逻辑” 从演化的角度看，这是一种非常危险的信号。\n原因很简单：真正完成收敛的公司，通常不需要反复证明自己“很特别”。\n因为一旦你真的站在那条主航道上，你更关心的是：\n稳不稳； 能不能穿越周期； 能不能承受规模； 能不能在最坏情况下活下来。 而不是“讲炫酷和不同版本的故事”。\n当一家机构反复用“创新叙事”来定义自己，往往意味着：\n它还没有被市场逼着完成收敛。\n五、策略之外，还有团队结构的收敛 我最近也在思考，策略一旦收敛，组织结构几乎一定会跟着收敛。\n从我粗浅的观察下，活得越久、规模越大、越稳定的量化机构，内部越不怎么英雄主义。\n数据不再是每个研究员各洗各的； 回测、执行、风控开始平台化； 研究员不再包打天下，而是专注一段流程； PM 更多是在管风险和组合，而不是“亲自写一切”。 这种对抗复杂环境的最优分工，\n就像复杂生物一定会出现器官分化；\n而复杂竞争也一定会催生组织分工。\n当你看到一家量化公司，仍然高度依赖“个人英雄 + 全栈研究员”，这如果不是初期或小规模自营的情况，那就要提高警惕。\n六、所以，怎么在量化私募里“避开长方形的鱼”？ 我的结论很简单：\n不要去评估“可行性”，而要评估“适配性”。\n换句话说，不要听别人说：\n这个策略“理论上行不行”，这个创新“有没有可能成功”\n而要问：\n它解决了市场中的什么真实问题？ 是价格不一致？流动性？风险转移？还是只是讲故事？ 它是否站在已经被验证过的三类赚钱逻辑之上？ 还是试图“跳出这三类”？ 它的结构，是否已经被整个行业反复证明？ 如果真那么好，为什么成熟机构没有长成这个样子？ 金融市场不是一个奖励创意的地方， 而是一个奖励顺应规律的地方。\n在大海里，真正危险的不是鲨鱼或海豚， 而是那些坚持要长成“长方形”的鱼。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E5%9C%A8%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A7%81%E5%8B%9F%E9%87%8C%E8%AF%B7%E9%81%BF%E5%BC%80%E9%95%BF%E6%96%B9%E5%BD%A2%E7%9A%84%E9%B1%BC/","summary":"\u003ch3 id=\"一从全球顶级量化-刻板印象图说起\"\u003e一、从“全球顶级量化-刻板印象图”说起\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e昨天，我在 X 上偶然看到一张图，图里用调侃的方式，总结了全球顶级量化与高频交易公司各自的“人设”：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eJump 是 FPGA 狂魔，Jane Street 像是不小心发明了市场，HRT 是用 GPU 训练一切的数学 PhD，Five Rings像更安静的 Jane Street……\u003c/p\u003e","title":"在量化私募里，请避开长方形的鱼"},{"content":"一、生物界的物竞天择 我最近在观察量化行业不同管理人行为和我合作的量化团队结构的时候，联想到一个有趣的现象。\n在自然界里，海豚是哺乳动物，鲨鱼是鱼类，祖宗八代打不着关系，但它们长得几乎一模一样：流线型的身体、背鳍、尖尾巴。\n这是为什么呢？\n因为大海的物理法则，流体力学决定了，在这里面生存，想游得快、吃得饱，这就“唯一正确”的体型，任何试图长成方形或三角形的生物，早就被淘汰了。这就是生物学上的“趋同进化”。\n回头一看，金融市场也是一片残酷的大海。无论你是华尔街的金融大鳄，还是陆家嘴高频自营团队，为了在残酷的竞争中活下来，大家的赚钱模式、团队架构、商业结构最终都会收敛。\n下面这篇文章，我试着通过 “趋同进化”的概念，探讨量化私募行业中策略和团队结构的收敛现象。我尝试整理我观察和理解的，量化私募在激烈的竞争中逐渐收敛出的一些长期有效的赚钱策略和商业模式。\n二、赚钱策略的收敛 作为量化猎头，我每天的工作就是看量化研究员和基金经理的履历与简历，然后完成候选人下一段职业跃升的匹配与推荐。\n粗浅的观察下来，金融市场里能长久赚钱的方法，感觉就三种，不管是多么复杂的算法，炫酷的包装，我用朴素的常识感受下来，是这三样东西：\n套利（Arbitrage）、做市（Market Making）和市场交易（Market Taking）。\n1）套利：倒爷的生意\n朴素场景：你发现楼下便利店的可乐卖3块，隔壁街的超市卖2块5。你立刻跑去超市买空货架，搬到楼下便利店门口卖2块8。\n赚钱逻辑：消除价差， 不赌可乐会不会涨价，只赚那个确定的“差价”。\n核心能力：\n手速：你得跑得比别人快，不然差价就被别人赚走了。 本金：单笔利润低，你要赚钱你就得有钱把超市的货全扫光。 特权：你要是能插队排在结账队伍的第一个，你就是赢家。 2）做市：开小卖部的逻辑\n朴素场景：二手车商和小卖部。\n赚钱逻辑：提供方便，省时间。\n有人急着卖车，车商10万收；有人急着买车，车商11万卖。\n车商不赌车价涨跌，赚的是那1万块的“辛苦费”（买卖价差）。\n承担的风险是：万一车收进来了，三个月卖不出去，这就有库存风险，或者收了一辆事故车。他没判断好，这就有逆向选择风险。\n核心能力：即使在大家都恐慌的时候，他还敢开门做生意。\n3）市场交易：天气预报员赚钱方法\n朴素场景：你看天边乌云密布，掐指一算“10分钟后必有大暴雨”。于是你去赶紧囤一批雨伞。等雨下来了，别人都成了落汤鸡，你高价卖伞。\n赚钱逻辑：预测未来，你利用乌云信息，比别人先一步判断出价格会怎么走。\n核心能力：你的“天气预报”的预测模型必须比大多数人准。\n三、赚钱团队“不是主要靠发明新信号” 我之前一直觉得，量化研究员的工作是“发明新信号”，寻找更多的赚钱逻辑。\n但现在感觉事实上，策略开发、参数优化、系统一致性校验，才是长期持续的工作。\n1）一家无聊但赚钱的饭店\n这就像是你家楼下的快餐店，“发明新菜”当然好，这就跟量化私募天天开发新信号一样。\n但真正决定你能不能长期赚钱的是：\n厨房出餐是否稳定（系统稳定） 食材供应是否靠谱（数据质量） 配方火候要不要调（参数优化） 外卖员路线是否最优（执行/延迟） 前台显示的库存，和后厨真实库存一致吗（生产一致性校验） 赚钱公司，尤其是高频团队竞争最激烈的地方，往往就在这些“看起来不性感”的环节：\n延迟：订单晚 10 微秒，可能就排到队尾了，对做市/套利来说队列位置就是钱。\n一致性：研究系统算出来“应该持仓 100”，实盘系统真实却是“80”，这不是小 bug，可能是大事故。\n头部公司把大量精力放在“把系统磨到极致”，而不是天天追求“创新技巧赚钱圣杯”。\n2）一个不断调频的收音机\n绝大多数策略不是嘎嘎全新的，因为市场上哪有那么多的收益来源。\n大多数策略通常是核心逻辑（如均值回归或动量）的变体。\n可能真正的优势来自于完美的微调。\n收音机：就像是你在听一个遥远的收音机，这信号里面充满了静电噪音。你并不需要发明一台新收音机，你需要的是小心翼翼地将旋钮向左转一毫米，再向右转一毫米，试图最小化噪音，最大化人声的清晰度。\n交易上也差不多：一个策略可能有像“回顾周期”看过去多久的数据，或“阈值”，类似价格变动多大才触发交易这样的参数。研究员会不断花时间运行模拟回测，在历史数据中寻找最佳的设置。\n避免过拟合：你为了去年的天气而定制了一套衣服，做好衣服今年又不合适了。如果你把参数调得太完美，这套衣服可能只能在去年的那一天穿，到了明年的新天气，又是一个未来市场，它就完全不合身了。好的研究员懂得在“合身”与“通用”之间寻找平衡。\n四、团队结构的“趋同进化” 正如生物界的“趋同进化”，金融市场中的量化私募公司，也在生存的压力下，逐渐收敛出几种有效的团队结构模式，向着以下方式靠拢。\n1）跨部门的协作收敛\n就像海豚与鲨鱼流线型体型一样，量化公司在面对数据量暴增、交易频次极高、策略日益复杂的挑战时，集中的数据与技术架构是个更优解。\n很多公司的研发与交易部门，不再像传统“分散式”的silo模式，而是采取了更高效的平台化结构，将数据收集、因子挖掘、策略执行等功能集成在同一个框架内，避免了各部门之间重复劳动和低效协作。\n数据清洗和数据管理：过去很多量化私募的团队数据清洗、因子构建都是由每个研究员独立完成，但现在越来越多的公司开始引入专业的数据管理团队，把数据的收集、处理、存储都集中到一个平台，避免了“自建数据平台”的资源浪费。比如 Two Sigma 和 Citadel 通过专门的技术团队提供数据支持，确保每个团队都能高效使用数据。\n因子与模型的集中共享：在Silo模式下，很多团队会把自己的因子库、回测框架当做商业秘密，并且不允许其他团队共享。但在集中式平台模式下，团队之间的资源共享开始增加，虽然每个 PM 依然保持独立性，但他们可以共享基础的模型和因子库，并在此基础上做更深入的研究。\n2）“高效工具”推动的团队协作收敛\n随着市场竞争的加剧，大家不断迭代升级技术平台，以提高团队协作效率和策略执行能力，也成为了必经之路。\n统一的研究平台与工具：在过去的 “Silo 模式” 下，各个团队独立搭建自己的回测系统、数据管理系统，而在如今的集中化平台模式中，越来越多的量化公司开始提供统一的研究平台，例如 HRT、Renaissance 的研究平台，几乎所有的团队都可以使用同一个基础设施来进行数据分析和回测，进一步避免了重复劳动和资源浪费。\n自动化工具与系统的协同作用：在大多数头部公司，量化研究员更多的是与系统开发人员协作，开发自动化的数据处理工具，自动化的回测系统，自动化的交易执行框架等，而不再是单纯的手动开发策略。这也使得公司能够提高生产力，减少重复劳动，并且保证每个团队在高效协作的框架下 共同开发和优化策略。\n最后，对于选择公司的我们，最终都要回到行业本身的规律和客观事实，单纯探讨短期的“可行性”或“创新性”或者空画大饼可能意义不大。\n金融市场就像一片大海，其中的规则和竞争早已注定，真正能够长期存活的策略和团队，都已经趋同进化，走上了高度一致的竞争路径。任何试图在大海中长成“长方形”或者“三角形”的鱼类都注定要被淘汰。\n我们要做的不是立刻追求短期的“成功”，而是要避免那些不符合市场物理法则的策略和求职机会，就像是避开试图在海洋中成为长方形的鱼一样，避开奇奇怪怪的创新与标新立异。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A7%81%E5%8B%9F%E7%AD%96%E7%95%A5%E6%94%B6%E6%95%9B%E4%B8%8E%E8%B6%8B%E5%90%8C%E8%BF%9B%E5%8C%96/","summary":"\u003ch3 id=\"一生物界的物竞天择\"\u003e一、生物界的物竞天择\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e我最近在观察量化行业不同管理人行为和我合作的量化团队结构的时候，联想到一个有趣的现象。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e在自然界里，海豚是哺乳动物，鲨鱼是鱼类，祖宗八代打不着关系，但它们长得几乎一模一样：流线型的身体、背鳍、尖尾巴。\u003c/p\u003e","title":"量化私募策略收敛与“趋同进化”"},{"content":"Location: Shanghai\n1. Firm Context\nA leading China-based quantitative fund with tens of billions RMB in AUM and a long-standing top-tier performance record.\nThe firm has demonstrated consistent alpha generation across multiple market cycles and operates with institutional-level capital discipline and risk management rigor.\nIt is now expanding into global equity markets and building out a dedicated systematic long/short platform. This hire will join at the formation stage of that global mandate.\n2. Platform Characteristics\nWhat structurally differentiates this platform:\nProven Performance Stability – Sustained, repeatable alpha rather than short-cycle outperformance. Organizational Stability – Significantly lower employee turnover relative to industry peers. Research Continuity – Long-term retention of core researchers enables cumulative intellectual capital. Research-First Culture – High autonomy, minimal internal friction, and limited non-research overhead. The firm combines scale, stability, and research depth — a rare combination within the domestic quant landscape.\n3. Role Mandate\nThe firm is seeking a Senior Quant Researcher specializing in systematic equity long/short strategies to join as a founding member of the global trading team.\nCore responsibilities include:\nDeveloping cross-sectional equity alpha signals Participating in portfolio construction and risk budgeting Designing optimization frameworks and turnover control mechanisms Supporting strategy scaling across global equity markets The ideal candidate will have experience in both:\nAlpha research (signal generation, validation, robustness testing) Portfolio construction (risk allocation, capacity awareness, implementation discipline) This role requires strategy-level thinking beyond single-signal contribution.\n4. Compensation\nCompensation is positioned at the top tier of the industry.\nTotal annual compensation typically ranges from USD 500K to 1.2M, aligned with global systematic standards and structured around performance contribution and long-term strategy impact.\nEconomics are designed to reward durable alpha and scalable platform contribution.\n5. Evaluation Focus\nAssessment centers on:\nDepth and originality of alpha generation Portfolio construction methodology Risk awareness and scalability understanding Research independence and structural thinking Process is merit-driven and decision-efficient.\nContact: donggao129@gmail.com\n","permalink":"https://donggao111.github.io/hiring/senior-quant-researcher/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLocation: Shanghai\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e1. Firm Context\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eA leading China-based quantitative fund with tens of billions RMB in AUM and a long-standing top-tier performance record.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThe firm has demonstrated consistent alpha generation across multiple market cycles and operates with institutional-level capital discipline and risk management rigor.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eIt is now expanding into global equity markets and building out a dedicated systematic long/short platform. This hire will join at the formation stage of that global mandate.\u003c/p\u003e","title":"Senior Quant Researcher"},{"content":"Location: Shanghai\n1. Firm Context\nOne of the most established and consistently top-performing quantitative funds in China.\nThe firm has maintained industry-leading performance since inception and operates at global standards in both research depth and capital efficiency.\nIts High Frequency Trading platform is equity-focused, with expanding coverage across global equities markets.\n2. Platform Characteristics\nThis platform stands out for three structural reasons:\nProven Performance Stability – Long-term leading track record, not short-cycle outperformance. Equity-Focused HFT Infrastructure – Deep expertise in high-frequency stock trading with production-grade execution systems. Research-First Culture – Low internal friction, high research autonomy, and minimal administrative overhead. The environment is known for strong talent density and an efficient, performance-oriented workflow.\n3. Role Mandate\nThe firm is seeking experienced HFT Quant Researchers specializing in equity trading.\nKey responsibilities include:\nDeveloping and deploying high-frequency alpha signals in equities Optimizing signal robustness under real microstructure constraints Collaborating closely with trading and engineering teams Contributing to global equity strategy expansion This is positioned as a core research role within a rapidly growing HFT equity platform.\nIdeal background:\nDemonstrated HFT research experience in equities Strong statistical modeling capability Deep understanding of order book dynamics and market microstructure Proven ability to bring signals from research to production Compensation Total compensation ranges approximately from USD 500K to 1.2M, benchmarked to global pay standards. Compensation reflects:\nCompetitive base Performance-based bonus Potential alpha-linked incentives Economics are directly aligned with measurable research contribution.\n5. Evaluation Focus\nAssessment centers on:\nSignal generation depth Production viability Microstructure understanding Research scalability Process is direct and performance-driven.\nContact: donggao129@gmail.com\n","permalink":"https://donggao111.github.io/hiring/hft-quant-researcher-global-pay/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLocation: Shanghai\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e1. Firm Context\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eOne of the most established and consistently top-performing quantitative funds in China.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThe firm has maintained industry-leading performance since inception and operates at global standards in both research depth and capital efficiency.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eIts High Frequency Trading platform is equity-focused, with expanding coverage across global equities markets.\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e2. Platform Characteristics\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThis platform stands out for three structural reasons:\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eProven Performance Stability – Long-term leading track record, not short-cycle outperformance.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEquity-Focused HFT Infrastructure – Deep expertise in high-frequency stock trading with production-grade execution systems.\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eResearch-First Culture – Low internal friction, high research autonomy, and minimal administrative overhead.\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003eThe environment is known for strong talent density and an efficient, performance-oriented workflow.\u003c/p\u003e","title":"HFT Quant Researcher"},{"content":"Location: Shanghai\n1. Firm Context\nA first-tier quantitative fund in China with a long-standing top-tier performance record and institutional-scale capital base.\nThe firm operates a research-driven platform with strong engineering integration and global-level compensation standards.\nWithin its Strategy Research Division, the firm is further expanding its Machine Learning research capability, with a dedicated long-term mandate.\n2. Research Focus\nThis role focuses on:\nExploring frontier machine learning and deep learning methodologies Advancing modeling frameworks for security price prediction Bridging academic AI research with production-grade systematic trading applications The team emphasizes:\nMathematical rigor Algorithmic innovation Scalable implementation This is not a feature-engineering role.\nIt is a research-intensive mandate aimed at structural modeling improvement.\n3. Role Mandate\nThe Machine Learning Researcher will:\nDesign and develop advanced ML/DL models for return prediction Investigate theoretical foundations behind model behavior Translate research insights into deployable alpha components Collaborate closely with strategy researchers and engineering teams The position sits within the Strategy Research Division and follows similar evaluation standards and process structure as senior strategy researchers.\nIdeal background:\nPhD from a top-tier institution in Mathematics, Physics, Computer Science, or related fields Deep understanding of AI/ML mathematical foundations Strong research track record in machine learning Exceptional programming and implementation capability Team-oriented mindset While PhD is strongly preferred, outstanding candidates with demonstrated excellence in machine learning may also be considered.\nCandidates from leading AI research organizations are particularly encouraged.\n4. Compensation\nTotal annual compensation typically ranges from USD 500K to 1.5M, aligned with top global quantitative platforms.\nCompensation structure mirrors senior strategy researchers and is tied to research contribution and long-term platform impact.\n5. Evaluation Focus\nAssessment centers on:\nDepth of ML theoretical understanding Research originality Production translation capability Programming rigor Collaborative maturity Process is research-driven and merit-based.\nContact: donggao129@gmail.com\n","permalink":"https://donggao111.github.io/hiring/machine-learning-researcher/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLocation: Shanghai\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e1. Firm Context\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eA first-tier quantitative fund in China with a long-standing top-tier performance record and institutional-scale capital base.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThe firm operates a research-driven platform with strong engineering integration and global-level compensation standards.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eWithin its Strategy Research Division, the firm is further expanding its Machine Learning research capability, with a dedicated long-term mandate.\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e2. Research Focus\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThis role focuses on:\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eExploring frontier machine learning and deep learning methodologies\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAdvancing modeling frameworks for security price prediction\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eBridging academic AI research with production-grade systematic trading applications\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003eThe team emphasizes:\u003c/p\u003e","title":"Machine Learning Researcher"},{"content":"这个行业怎么说呢？黑猫白猫，能抓到耗子，就是好猫。\n放在量化猎头这个行业里，其实也成立——别扯那么多，先赚到钱。\n结果导向在这个行业里从来都没错。\n但我自己的体会是，如果我们只盯着“赚钱”和“不赚钱”这两个结果，确实很容易得到结论，但很难找到方向。\n因为结果本身，并不会自动告诉你：哪些事情是可复用的，哪些只是运气和随机事件。赚钱了，不一定知道自己是哪里做对了，没赚钱，也不一定知道问题出在哪里。\n结论是清晰的，但路径是模糊的。\n我目前认为解决这个问题的突破点，在于把注意力从结果往前挪一挪，“看看中间到底发生了什么”。我们到底在做什么判断？依据是什么？哪些判断是在积累复利，哪些只是一次性的消耗？\n很多时候，大家并不是不努力，也不是不上进，而是缺少一套能指引下一步行动的思考框架。\n如果不只用“赚没赚钱”来衡量一个猎头的成长，我们还能用什么来判断自己是不是在变得更专业？我今天试图分享一些我的粗浅思考，这是我在做量化猎头过程中，一些阶段性的理解和尝试，希望能和大家一起交流，共同成长。\n一：认知是唯一的护城河 张一鸣有一个非常深刻的思考，他说：“我最近越来越觉得，其实对事情的认知是最关键的。你对事情的理解就是你在这件事情上的竞争力。因为理论上，基本上所有生产要素都可以构建的：要拿多少钱，拿谁的钱，要招什么样的人，这个人在哪里，他有什么特质等等，你对这个业务本身的认知越深刻，你就越有竞争力。”\n这句话更像是量化行业的标准答案。在这个由算法、数据和顶尖大脑构成的行业里，资金、人员、服务器、办公场地等生产要素，理论上都是可以通过资本构建的。唯独对市场的认知、对策略的理解、以及对人才本质的洞察，是无法简单复制的。\n作为一个量化行业的猎头/HR，我曾经会陷入一个漩涡，往往误以为自己的竞争力来源于手里的简历库，或者微信里加了多少个大佬、PM。但实际上，如果我们对量化业务的底层逻辑缺乏深刻的认知，那么我们手中的资源仅仅是“信息”，而不是“能力”。\n认知的深度，决定了我们职业生涯的厚度。\n二、 警惕“十年工龄，一年经验”的停滞陷阱 在行业里，我们经常观察到一个残酷的现象：许多从业者虽然拥有光鲜的“十年工龄”，但剥开来看，或许只是将“第一年的经验”重复使用了十年。\n这种现象在业内称之为“经验停滞陷阱”。\n许多人日复一日地进行着简历搬运、关键词匹配和简单的沟通协调。\n这种工作模式本质上是“交易型”的。\n其业务的本质依赖于信息不对称和高频次的低效试错。\n这就像是一个纯粹执行性的交易员，只知道不断地听指令买入卖出，却从来没有复盘过自己的策略为什么盈利、为什么亏损。随着时间的推移，这种重复性劳动的边际收益会迅速递减。当年龄增长，精力下降，如果真正的技能没有被迭代，所谓的“资深”往往会变成一种负担，而不是壁垒。这样的话，只是在“做事情”，却很少思考如何“把事情做对”，更别提去想什么是“对的事情”。\n三、解决问题的关键在于“定义问题” 那么，如何打破这种循环，真正地“增厚我的认知和经验”呢？\n我认为最关键的一步，在于如何定义关键问题。\n在学术研究中有一个共识：“提出一个好问题，往往比解决十个普通问题更重要。” 优秀的 Quant 之所以能产出Alpha，就是因为他们具备敏锐的目光，能从纷繁的噪音中捕捉到市场的本质矛盾。\n同样的，如何才能成为一个专业的量化猎头/HR？要做的不应该只是职位的“执行者”，而应是业务的“思考者”。就比如说，我们不应该只是问“哪里有C++开发？”，而应该问“现在的策略在实盘中为什么会有延迟？这个行业里其他家是这样吗？这是一家的问题，还是每家共有的问题？别家是怎么解决的呢，谁家解决的好呢？”。\n当我们开始从定义核心问题出发，并在这些问题上不断迭代我们的认知时，我们的每一次沟通、每一次寻访，就不再是简单的重复，而是一次对行业底层逻辑的拼图完善。\n四、以核心问题为框架迭代知识库 “Develop a company as a product”，我之前看一些字节管理方法论的书，挺受启发。他们认为公司本身的运作方式也应像产品一样不断迭代和优化。公司和组织，本质上是由一连串事件和需要被解决的问题构成的，人和资源只是为了更好的去解决问题而产生的配置，也要随着解决问题的过程做迭代升级。\n量化私募招聘本质上和馒头铺招人没有区别，都是在核心问题上找最优解和迭代。\n馒头店的核心问题：\n在馒头店中，招聘一位面点师也有他们需要解决的核心问题，可能是想解决：\n如何让馒头蒸得松软：精准控制火候、蒸汽量？还是控制面粉的湿度、发酵时间？ 如何提升和面效率：面团的揉捏方法，酵母的比例，甚至是和面温度都会直接影响和面的效率和质量？ 如何保证面粉和蒸笼最大程度被使用：过多过少都会影响馒头的口感与蓬松度？ 同样，在量化招聘中，我们并不是单纯地去找一个“会做策略”的人，而是需要深入了解量化团队实际的核心问题。就像馒头店需要解决的每个环节的问题一样，每家量化团队也面临着一系列不同的具体挑战。\n我们就可以思考：招聘这个角色是解决什么问题？遇到什么问题场景？谁家是成功案例？可以对标谁，可以模仿谁?目前公司内部怎么解决的？行业中解决的水位线是什么？自己公司的定位，和行业的比较？\n久而久之，我就可以依靠行业待解决的关键问题来构建我们的知识库。此外，知识库的构建，并非仅仅是收集信息。它是一个动态更新的过程，每一个关键问题的解答，都成为知识库中的一个模块。这些模块会随着市场环境的变化、技术发展的进步，以及我们积累的经验不断演化和丰富。\n就比如，随着量化领域的不断创新和技术迭代，我们会遇到新的问题和新的挑战。这时候，我们会根据新的问题，调整原有的招聘框架，拓展和更新我们的知识库。\n这种知识库，不仅仅包括对候选人简历的筛选和职位匹配，更涉及到：\n对市场趋势的洞察：哪些因子在不同市场环境下有效？哪些策略在高频市场中优于低频策略？ 对技术工具的掌握：不同基金在执行时使用的核心技术有哪些？各家对哪那些前沿技术有铺设？ 这样我们就可以通过知识库的迭代，来进行行业认知深度的提升，这样就算是八卦，也是个自上而下有关联图谱的八卦。\n我的理想情况是，对每个关键问题都有三个水位：\n目标公司内部水位； 行业同赛道水位； 候选人业绩水位。 这样就可以把复杂的候选人画像问题梳理出一个比较的坐标系，根据具体的需求进行真实的定位，而不是凭借模糊的印象。\n五、从Alpha工厂模式来优化寻访结构 传统的招聘流程是“自下而上”的：\n收到职位描述 -\u0026gt; 搜索关键词 -\u0026gt; 寻访关键人选 -\u0026gt;推荐候选人。\n但这种模式的弊端在于，招聘者往往并不理解职位背后的真实业务逻辑，导致推荐的精准度极低，而且无法为客户提供咨询价值，同质化严重。\n我觉得量化投研的工作模式，非常值得借鉴学习。\n我们可以想象，量化基金本质上是一个生产Alpha的工厂，这个工厂的运作依赖于三个核心要素的协同：数据（原料）、算力与基础设施（机器）、因子、策略与模型（工艺）。\n我不成熟的认为，招聘过程本身就是某种研究过程。我们可以模仿量化研究员构建策略模型一样，构建招聘模型：\n输入端： 不是杂乱的简历，而是结构化的市场数据和人才图谱。 处理端： 并非简单的关键词匹配，而是基于我们对Alpha生成机制和行业需求深刻理解的假设检验。 输出端： 去掉简历轰炸，取而代之的是对市场趋势的洞察和人才标准的迭代。 可以把这几个部分再拆分的细一些，然后每个环节进行优化和迭代，就可以形成一个规范化可深耕的知识体系了，我们也都可以通过推荐简历的匹配度和成交量，来通过数据反推我们在处理端的理解是不是在迭代和进步。\n六、用 CIO 视角做自我检视 前面说了这么多知识库、核心问题等等，但是在执行的过程中也会遇到迷茫，那就是：“我是不是真的懂？这些东西是不是真的有用？\u0026quot;\n我后来慢慢意识到一个问题：\n认知这件事，如果不能被检验，其实很容易变成自我安慰。\n很多时候，我会觉得自己“已经很懂这个候选人了”“这个方向我很熟”，但一旦让你解释清楚他为什么好，好在哪？你真的可以再说自己很懂这句话吗？\n如果回答不出来，那大概率只是“信息多”，而不是“认知深”。\n对我来说，一个非常有效的自检方法，是想象自己用 CIO 的视角，完整审视一次简历推荐。方法论不难，但是因为我不是真的懂，所以做的过程非常难。\n你就别站在猎头“促成交易”的角度，而是假设：我是CIO，这人就是我来拍板，我要为三年后的结果负责，我要回答什么问题。\n我觉得从投研端需要回答四个问题：\n他在量化体系中，试图解决的是哪些核心问题？ 我认为这是最重要、也是最容易被忽略的一步。\n不再先看他“做过什么模型”“用过什么技术”，而是先问，他当时面对的，到底是什么问题？\n是 Alpha 衰减？挖更多非同质化因子？是实盘和回测偏差太大？还是执行、交易成本优化？\n得出这个问题的答案，也就得出了“他为什么会出现在这里”。\n他采用的手段是否合理？价值在哪里？ 他用了什么方法处理了前公司的问题？解决了吗，解决的怎么样？真正创造的价值是什么？在同阶段中，他的解决方案效果排名在靠前吗？\n他的成果，放在行业对比下，处在什么水位？ 这个就是前面写的，在三层对比框架里看：\n公司内部水位：他在原团队里，是 top、平均，还是补位水平？同赛道行业水位：同样方向、同样周期，行业里大概是什么水平？可迁移水位：这些成果，换一个平台、换一套约束，还能不能成立？\n这个确实是非常非常有难度的，但当开始强迫自己做这种对比时，就会倒逼我不断更新自己的行业知识库，否则根本没法判断。\n这个候选人，真正适合做什么，不适合做什么？ 其实最后一步就是自己说清楚两件事：他最适合放在什么样的环境里？他在哪些场景下，大概率会失败？\n比如：适合研究型组织，不适合强 PnL 导向的 Pod；适合做因子和模型，不适合承担更多短期绩效责任；适合高频博弈环境不合适大锅饭权限限制。\n七、最后的关键还是好问题 写到最后，我觉得不管是做量化研究，还是做量化招聘，真正拉开长期差距的，不是掌握了多少“方法”“简历”和“因子”，而是你习惯问什么样的问题。\n我目前认为，好问题通常有三个共同特征。\n第一：指向本质，而不是表象\n把“这个策略最近赚不赚钱”，换成“这个策略的 Alpha 假设，在当前市场环境下是否还成立”； 把“这个人背景好不好”，换成“他过去成功所依赖的条件，在这里是否还能复现”。\n第二：能把复杂问题往前推一层\n把“要不要再招一个研究员”，换成“问题究竟出在研究、执行，还是风险约束”； 把对“这个人行不行”的问题，思考为“如果他一年后失败，最可能失败在什么地方”。\n第三：可以被反复使用，不是一次性消耗\n一个好问题，不是用来得出一个答案就结束的，而是可以随着环境变化，被一遍遍重新审视、不断修正。这类问题，才是真正能沉淀进认知、进入知识库、产生复利的东西。\n最后，我现在理解的专业的量化猎头，也不是比别人知道更多名词，认识更多人。而是在面对纷繁复杂的信息时，能更早地意识到：哪些问题值得花时间，哪些不值得。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%8C%8E%E5%A4%B4%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%9E%84%E5%BB%BA%E8%A1%8C%E4%B8%9A%E9%95%BF%E6%9C%9F%E7%AB%9E%E4%BA%89%E5%8A%9B/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e这个行业怎么说呢？黑猫白猫，能抓到耗子，就是好猫。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e放在量化猎头这个行业里，其实也成立——别扯那么多，先赚到钱。\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e结果导向在这个行业里从来都没错。\u003c/p\u003e","title":"量化猎头如何构建行业长期竞争力"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：距离2025年结束还有不到3周，大家又到了复盘过去一年成果，展望明年的关键时刻。根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n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.交易所新规定对股票T0以及转债高频的影响？3.模型优化及对底层因子的要求？4.不同文化的公司做出来的产品有什么不同？5.2026年有哪些值得关注的赛道，Senior QR、PM、自营的成长与发展路线。\n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11位，目前在量化行业实习的伙伴4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与头部自营机构。\n活动反馈 很开心能与大家交流，大家对于股票T0与日内截面的见解让我受益颇多，同时也惊叹于K老师的行业经验与W同学的哲理洞察。——Quant流浪者\n本次小聚收获颇多，印象最深刻的还是听到了很多优秀的前辈工作创作的经历，以及在行业赚得盆满的历程，同时也听到了小伙伴们分享的一些工作干货，收获满满。——某QR\n今天听了K老师的10年量化背景和经历的分享，备受鼓舞，原来真的有大佬可以独立在家做高频，有了这样的例子，自己做研究更有动力了。——Winter\nK老师和I老师的分享都很有帮助。K老师以独立交易者的视角，分享了十年以来参与国内市场高频交易的感受，有关方法论、硬件设施、收益变化情况等细节非常干货。——某QR\nK老师和C老师的解答对我有非常多的启发，W同学偏哲学方法论的内容也让人眼前一亮。公募的某位大佬对市场的理解非常透彻。感觉量化小聚真的是门槛很低的了解市场前沿内容的站点。下次还来，赞美高总！——QR\n今天W同学的发言对我很有启发。作为即将入行的应届生而言，筛选公司、团队的方法论有助于我们真正去实现个人价值的最大化。——某算法实习生\n今天K老师、C老师和K总的发言让我收益很多，开阔了我对高频交易的理解，以前不怎么做，也了解不多。非常感谢有这样的机会与大家共同交流，相互学习，祝大家越来越好！——某公募QR\n今天在场的几位老哥大发言都比较有启发，尤其是关于外资的share文化，以及讨论不同公司文化带来影响的部分。——K\n今天W同学的发言对我有很大启发！他对量化行业的公司格局、氛围、方法论的分享和体会给我很多选择公司的帮助。——某私募实习生\n今天有量化十年的老人对量化行业的分享让人很有启发。让我感受到做一个很复杂的模型和做一个长期沉淀的量化人思路是很不同的。——某QR\nW同学的发言对我有启发，一些新兴市场比如，有一些easy money的机会可以尝试赚钱。还有别的老师的发言对我也有启发，比如如何把一些老因子经过一些改进经过AI可以提升收益能力。——QR 今天很高兴更够参加这次小聚，印象最深刻的是K老师关于自己十多年量化经验的分享，很有启发！——某QR\n今天C师兄的关于因子筛选的方法论分享启发我很多，以及W同学分享的关于量化私募“兴与落”的公司架构与发展路径的思考也对实习生很有帮助。——实习生QR\n今天L前辈的发言对我有启发，看到了有内外资工作经验的QR对于不同文化的理解，了解了其它类型的工作模式。很开心今天能和各位同伴讨论学习。——某百亿实习QR\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC31.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"第30期主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：距离2025年结束还有不到3周，大家又到了复盘过去一年成果，展望明年的关键时刻。根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第31.5期」量化行业主题小聚（上海站）feedback"},{"content":"围棋是一场较量“均衡”的游戏，不管是实地还是外势，只要对弈过程中过度偏重一方面，那么离成功的道路也就越来越远了。\n你在左边落子，左边就会强势，然而右边就空虚，等你要回过头来争夺右边的时候，刚才的优势反而直接转化为劣势。所以得、失、先、后，这都是相对的概念，你的每一步都是在攻守之中，在当下和未来之间寻求一种平衡。\n生活也是这样，充满了非线性。有节节高升也有物极必反、福祸相依，在事业上有所得，可能在别的地方有所失，在短期占了点便宜，在长期可能会吃个大亏。所以不是有便宜就一定要去占，不是有比较就一定要争赢，今天得到的越多，明天不一定会更好。\n不过分，不透支，不变形，围棋竞技和生活一样，要时刻保持头脑清晰冷静，避开各种诱惑，认清自己，从而发挥自身的最大潜能。在保证安全和健康的前提下，力所能及的去做正确的事，最终，胜利属于少犯错的那一方。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%B8%8D%E5%BE%97%E8%B4%AA%E8%83%9C/","summary":"\u003cp\u003e围棋是一场较量“均衡”的游戏，不管是实地还是外势，只要对弈过程中过度偏重一方面，那么离成功的道路也就越来越远了。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e你在左边落子，左边就会强势，然而右边就空虚，等你要回过头来争夺右边的时候，刚才的优势反而直接转化为劣势。所以得、失、先、后，这都是相对的概念，你的每一步都是在攻守之中，在当下和未来之间寻求一种平衡。\u003c/p\u003e","title":"《不得贪胜》"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2025年12月20 14:00~17:00\n地点：上海市虹口区四川北路盛邦国际大厦\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：距离2025年结束还有不到3周，大家又到了复盘过去一年成果，展望明年的关键时刻。根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？2025收官回顾，2026新的一年，我们应该通过什么方式不断提升自己的行业竞争力？\n活动费用：50元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC31%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"第31期主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2025年12月20 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：上海市虹口区四川北路盛邦国际大厦\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：距离2025年结束还有不到3周，大家又到了复盘过去一年成果，展望明年的关键时刻。根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第31期」量化行业主题小聚（上海站） 报名开启"},{"content":"段永平有一段采访，对做生意的理解说的非常清晰。他说：生意说到底，就五个字，“消费者导向”。\n这个听起来不能再简单了，但真的这样做的企业，非常少。\n为什么呢？\n因为，大多数人做生意，其实是“赚钱导向”，就是你看到一个行业火了，就冲进去，看到一个赛道热了，就赶紧去布局。\n这不是在“解决某群人的问题”，这只是想在“某个市场里快速分一杯羹”。他们不是在关心用户，而只是在关心自己能不能赚到钱。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%B7%9F%E6%AF%9B%E6%B3%BD%E4%B8%9C%E5%AD%A6%E5%88%9B%E4%B8%9A/","summary":"\u003cp\u003e段永平有一段采访，对做生意的理解说的非常清晰。他说：生意说到底，就五个字，“消费者导向”。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这个听起来不能再简单了，但真的这样做的企业，非常少。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e为什么呢？\u003c/p\u003e","title":"《跟毛泽东学创业》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：距离2025年结束还有不到4周，大家又到了复盘过去一年成果，展望明年的关键时刻。根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n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.股票次高频策略讨论？3.期货与crypto策略构建与方法论思考？4.量化因子、模型的一般研究方法？5.2026年有哪些值得关注的赛道，研究员早期成长与发展路线。\n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16位小伙伴参与，从事量化行业全职工作的伙伴12位，目前在量化行业实习的伙伴4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与头部自营机构。\n活动反馈 今天的分享会中收获了一些关于风控方向的insight，针对黑天鹅多发的市场，因子和模型都有可能失效，更多时候还是要靠一些主观经验来规避。——某QR\n启发：八仙过海，各显神通。听完感觉量化行业确实卷，黄老师和周老师发言比较有启发，大概了解了宏观的方法论。——QR\n研究员中长期发展的可行方法论，高性价比路径get！例子：在头部公司的小众赛道获得高“权限”。——某百亿QR\n今天有关crypto的讨论很有新意，之前对这个市场了解不多，今天的分享很有启发。能感觉到这个市场的方法论和其他市场不太一样，不用市场的思考感觉很有启发作用。——某百亿QR\n听到了大家很真实的分享，有一些关于大家对于crypto\u0026amp;端到端方向的分享给了很多启发。关于自己工作的发展\u0026amp;未来都有很多启示。——QR 端到端能行得通。——7H\n今天的收获还是很大的，清晰了研究员提升自己的规划与路径，以及对于长期职业发展路径的安排，今天东哥的发言让我收获很多，除了上述思考还有一些具体的例子，给之后的行为提供了很好的样例。——某QR\n今天了解了职业发展的路径，东哥关于Agent整理知识的分享非常有用。——QR全职参与者 今天H前辈和Z前辈的发言对我帮助很大，确实可以通过判断策略本身的脆弱性程度来选择应对crypto市场黑天鹅冲击的方法论。——QR\n从高老师以猎头视角对研究员发展路径的阐述为我打开了新的视角，比如在股票策略竞争日益激烈的当下，成为一名在自己相对更擅长的因子研究领域的资深研究员比急于成为独立PM，是更适合自己的道路。——某百亿因子研究员\n启发：今天某百亿在职的分享对我很有启发，他向我讲解了挖因子模型和方式的区别，和如何利用好这些区别。同时，主持人和某位在职的关于职业生涯的讨论也加深我对这个行业的理解和关于职业规划的思考。——CTA实习生\n高老师关于Agent记录市场价值的分享。——某US QR\n收获：QR研究流程，例子：crypto策略关于风控避免爆仓，脆弱/反脆弱策略，及时提现而非复利的思考，crypto model simple，stock model 复杂。——某QR\n今天GD的分享对我很有启发，无论从职业发展、策略改进、消息互通等方面都带给了我诸多有用信息，尤其在看待从QR-PM-Qwn Business的全流程上，为处于intern/QR的诸位同仁都带来启发。——某自营团队QR\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC30.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"第30期主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：距离2025年结束还有不到4周，大家又到了复盘过去一年成果，展望明年的关键时刻。根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第30.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2025年12月7日 14:00~17:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：距离2025年结束还有不到4周，大家又到了复盘过去一年成果，展望明年的关键时刻。根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？2025收官回顾，2026新的一年，我们应该通过什么方式不断提升自己的行业竞争力？\n活动费用：50元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC30%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"第30期主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2025年12月7日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：距离2025年结束还有不到4周，大家又到了复盘过去一年成果，展望明年的关键时刻。根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第30期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":"—— 写给不是天选之子、没有超强背景、没有完美开局，却依然想变强的你\n量化行业永远在讲天才：\n奥赛金牌、藤校博士、HRT/Jane Street/Jump、百万年薪开局……\n但真实世界里，99.9% 的量化研究员都不是这种背景。\n大家的起点往往是：\n二三梯队私募 脏数据、烂系统 项目方向混乱、资源不足 有时甚至半研究半运维 如果你不是天才，那你的路该怎么走？怎么在不完美的环境里找到能让你赢的路径？\n今天我想试着分享一些我的观察，讲讲我对量化研究员职业发展的三个小思考：\n1）普通研究员如何做“现实最优解”？\n2）“熬碰蹭抢”：普通人的 Alpha 从哪里来？\n3）为什么“脏活累活、农村市场”反而更能成为你的护城河？\n一、职业选择：普通研究员如何做“现实最优解” 很多研究员喜欢问：“我是不是一定要去头部公司才算成功？”\n这也是我之前一直在思考的问题，我现在得出的结论是：\n头部平台本身不一定更适合普通研究员，适合你的，往往是那个能让你“成长速度最快”的位置。\n因为不同阶段，研究员需要的东西不一样：\n1）刚入行：需要“让你明白你在干什么”的地方\n这个阶段最容易出现两个极端：\n自信心爆棚：觉得自己随时能进头部、做出策略、拿到 PnL。\n信心不足：觉得自己啥也不行，身边人都比自己强，就自己纯菜鸡。\n但现实往往介于两者之间。\n我觉得入行第一年，最重要的不是证明“你是不是天才”。\n而是：\n你有没有持续在做事情 你有没有真正理解自己在做什么 你的代码是否越来越干净工整 你是否开始有自己的判断和审美 我见过很多第一年就想跳头部的同学，但我总觉得其实他们更需要的是：\n一个可靠的 mentor、一个真实能接触实盘的环境、一个可以犯错但能修正的空间。\n第一年不是“做出成绩”，而是“形成，成长速度”。\n2）职业中期：需要“能产生真正成果”的地方\n这个阶段研究员的分化是最大的，很多 Quant 在这个阶段开始真正成型。\n但也有人陷入一种危险状态：做了一些东西，但没有“真正能够证明自己的成果”。\n这个阶段我分析有几个常见的问题：\n技术不错，但没有体系：写代码可以，但策略碎片化。 做过项目，但无法解释项目：重复别人的框架，但没有自己的理解。 可以复现，但缺乏创新性：在“不断过拟合”，不是解决“真实问题”。 我觉得这时候关键不是跳槽、不是涨薪，而是能不能找一个地方，让你：\n把一个方向打穿打透 形成一套自己的工作方法 对一个项目从头到尾负责 如果没有做到这些，单纯的跳槽薪资上浮30%，我觉得并不是最优解，因为这不会让你本质变更强，但却会让你越来越浮躁和焦虑。\n3）对顶尖公司的理解：这不是“好地方”，而是“需要准备好才能去的地方”\n因为越是头部：审核越严格、失败成本越高、专业分工越细、压力越大、容错率越低、资源和权限分配也越谨慎。\n它不是“成长的地方”，它是“成熟的人去贡献价值，然后变现的地方”。\n职业路径最终不是看你进哪家公司，而是你能不能在某个地方积累出属于自己的“不可替代性”。\n我觉得普通研究员的职业选择逻辑： 不能只盯着“最光鲜的地方”，而是选择 “能让你产生复利的位置”。\n二、“熬碰蹭抢”才是现实世界的 Alpha 生成模型 天才靠天赋跑赢，普通人要靠策略跑赢。“熬碰蹭抢”不是功利取巧，它是一个真实可执行的职业算法。\n1）熬：你能不能在一个方向上形成复利\n咱熬的不是熬时间，而是：\n你的判断能力能不能复利？ 你的经验和知识库能不能复利？ 你的策略直觉能不能复利？ 很多人看着很努力，但其实每天在做的都是完全不可复用的事：\n改需求、跑流程、救火……仔细想想，三年下来其实什么都没留下。\n熬的关键不是坚持，而是积累沉淀，把经验转变为个人资产。\n2）碰：你要主动走到“信息密度更高的人”附近\n量化行业里差距最大的差距，我觉得不是竞赛经历、学历背景、全职起点，而是：你有没有在正确的人身边学过东西？\n和行业里真正做策略的大佬接触十分钟，可能胜过你读十篇论文和做一堆回测。\n你遇见谁，和谁一起合作，这会改变你未来的轨迹。\n所以没事碰一碰，这不是赌运气，而是你让自己尽可能出现“在正确的投研场景里”。\n3）蹭：进入圈子之前，你不可能拥有圈子\n蹭，是一种很奇特的策略，它确实只专属一些特定的E人。这种职业策略可以让自己出现在机会和信息流动的地方。\n技术和 Quant 群 行业 coffee chat 量化研究员聚会 小范围内部讨论 你不在这些地方，就拿不到这么多元的信息，信息越多，你可以用来综合判断产出职场 alpha 的稳定性就越高。\n之前听过一句话，普通人的进阶路径，从来不是天才的复制，而是：“站在哪个圈子，就看到哪个世界”。\n4）抢：资源稀缺，不争取就是放弃\n量化里最稀缺的东西是什么？\n不是工资，不是名头，这些只是核心事件的外显表现，真正稀缺的是：\n实盘权 数据权限 策略归因 项目所有权 一次能证明自己的机会 你如果不争取，这些机会都很难随机轮到你。\n“抢”也不是要去算计别人，而是当机会出现时，你要敢于说：\n这个我来做。\n这就是普通研究员能拿到的 Alpha。\n三、脏活累活才是好活 现在各家中小私募的实习和应届招聘宣传话术，都不断在向外资和头部私募看齐，说我们这没有 Dirty work，这甚至这都成了研究员入行时候，判断一个岗位要不要去的重要标准。\n我有时候真的很摸不到头脑，外资和头部私募百千号人，数据、开发、部署、交易、策略岗位分工细致，所以他们招 QR 确实可以说没有 Dirty work，因为这些早就被分出去了，这很合理。\n但是，其他私募是怎么做到没有脏活的呢？如果没有这些，大家靠什么去产出呢？靠那些高屋建瓴的论文复现和新潮模型吗？\n很多量化研究员会抱怨：“我做的事情很杂，很苦，很脏，没有价值。”\n但是不是实际上恰恰相反：\n脏活累活，才是普通研究员的 Alpha 来源呢？\n因为脏活累活：\n别人做不深 别人看不上 别人做不了 但这些东西在真实交易和让你理解市场与行业，可能是非常重要的。\n就像是：\n高频数据能不能洗明白 风控逻辑到底为什么这样设计 异常监控和实盘执行怎么做最好 这些完全是策略能不能赚钱的基石，你把这些做透了，你的职业壁垒没准比在任何中小私募做一些 fancy 模型都要高。\n四、超额都在农村 量化世界里：\n城市＝热门大票、沪深300\n农村＝中小票、冷门资产、长尾机会\n城市里的价格非常有效，你难以靠聪明获得便宜。\n但“农村”反而：\n噪声多、竞争少 错误定价更多 机器比散户强 系统优势发挥得更好 量化在“农村”更能降维打击。\n那一套逻辑平移下来，在量化私募里有没有早期的“农村”呢？\n普通研究员最初在“农村赛道”，是不是也能形成降维打击。\n长期看，农村的冷门 Alpha，恰恰是普通研究员的成长跳板，而且那还几乎没有竞业。\n这才是普通研究员真正能建立“不可替代性”的地方。\n五、普通人的 Alpha，是一种路径，而不是一种天赋 天才的 Alpha 在天上，普通人的 Alpha 在地下：\n在真实问题里 在脏活累活里 在冷门方向里 在执行力和细节里 在你愿不愿意把一件小事情做到极致里 你不是天才没关系，你没有完美开局也没关系。\n你手上的牌不是决定你能走多远。\n而是你怎么打？才决定你能不能赢。\n熬，积累底层能力；\n碰，遇见信息密度更高的人；\n蹭，让自己进入资源信息流动的地方；\n抢，争取能证明自己的机会；\n用脏活累活，积累底层壁垒；\n找农村市场，实现职场前期超额收益。\n这可能是我见到的普通量化研究员，职业前期最现实和可执行的 Alpha 路径。说到最后，顶尖公司永远存在，只要你不断积累结果，有独特竞争力，顶尖公司的大门随时向你敞开。\n这些是我目前的一些小思考，供大家参考，之后有新的想法我随时更新。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%91%98%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%9C%A8%E7%83%82%E7%89%8C%E5%B1%80%E9%97%AF%E5%87%BA%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84-alpha/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e—— 写给不是天选之子、没有超强背景、没有完美开局，却依然想变强的你\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e量化行业永远在讲天才：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e奥赛金牌、藤校博士、HRT/Jane Street/Jump、百万年薪开局……\u003c/p\u003e","title":"熬碰蹭抢，量化研究员如何在烂牌局闯出自己的 Alpha"},{"content":"距离 2025 年结束只剩 33天了，又到了各家整理年终奖的时候。在写这篇文章之前，我想了很久，要怎么系统的思考和整理量化基金年终奖机制？\n因为量化行业最典型的特点就是一人一价。各家都有不同的薪资体系和绩效评估标准，如果单纯的罗列不同的个例薪资结构，比如：各家结构里 base 和 bonus 的比重是多少？奖金是怎么与 PM/QR 的 PnL 或贡献挂钩？公司分红和奖金池怎样设置？对关键策略贡献者设置什么样的激励？业绩提成、长期跟投、分红？\n这种盲人摸象式的思考方式很难把这个问题聊明白。\n今天，我想试着站在量化私募创始人的视角，推演薪资激励制度的底层逻辑。\n回归本质思考一个问题——\n“作为 Founder\u0026amp;CEO，到底在用什么心智模型去设计分钱方式？”，沿着这个方向探索，记录一些我的观察与思考。\n一、薪酬体系绝不是“谁表现好，谁多拿钱” 很多量化从业者把目光放在某家私募的某个 QR 年终开奖的数额上，但如果我们是 CEO 的话，思考方式可能就会发生转变。\n从“年终奖是对员工一年贡献的奖励”，变成了“用成本可控的方式买到人才，并用激励结构锁住组织的长期生命。”\n因此，薪酬体系绝不是“谁表现的好，谁今年就多拿钱”，而是：\n一种组织结构的外显形式 一种风险转嫁工具 一种防止公司死亡的机制 一种人才竞争策略 这也就为什么，美国、中国、甚至同在国内的不同基金，钱也完全不是一个分法——因为组织形态、策略容量、费率结构、监管环境都不同，所以导致“最佳分钱方式”也就完全不同。\n二、CEO 要思考的三个问题 作为 CEO，首先关心的不是“公平”，而是“公司是否能活下去”，几乎所有的激励制度，最终都会被一个问题决定：“为了让公司长期活下去，我应该把多少钱花在谁的身上？”\n要回答这个问题，CEO 必须处理三个维度的平衡：\n1）人才风险：谁的离开会造成不可逆损伤？\n一个成熟量化基金内部，核心人才呈典型的「指数分布」：\n10% 的人决定公司能不能活 90%的人是替代性的，用“变动最低价格留住即可”\n因此，薪酬不是“按贡献给钱”，而是用最少的成本，确保公司不会因为失去关键贡献者而死亡。\n在这个组织生存问题的框架下，就演变成：\n顶级 PM、极少数核心 QR、超稀缺开发者，激励无上限 中层普通 QR、QD、Trader，激励形成天花板\n2）成本风险：激励池到底来自哪里？\n我们从第一性来思考 CEO 设计薪酬的考量：“我到底能拿多少客户的钱来发给员工？”，在这个问题下，中美的商业模式差别巨大，这也就导致激励池规模完全不同。\n美国：Pass-Through 模式\n在这个模式下，薪酬池稳定 \u0026amp; 无限大，因为把所有成本，包括员工奖金转嫁给了客户（当然他们也产出了高质量的收益）\n结果我们可以看到：\n无论赚钱与否，都有数十亿美元可分 可以锁定全球最强人才 PM 失败了换人即可，不会影响薪酬池 这是顶层激励结构最关键的差异，利润不是奖金的来源，AUM 才是。\n中国：传统 2+20 模式\n在这个模式下薪酬池不稳定，甚至会“干枯”。通常管理费 1%–2%（股票型一般 1.5%–2%，CTA 1%）但到公司口袋的“净管理费”远小于合同费率，常见的数字是 0.7% 甚至 0.5%，在后端又有高水位线分润压住业绩提成、市场波动剧烈，净值很难长期保持新高、管理费要覆盖大量运营成本。\n所以我们会发现：\n很多机构奖金池一年甚至两年“无水可抽”\n分配口径极容易引发争议\n3）治理风险：激励设计好不好，决定公司能不能规模化\nCEO 的视角关心的是，激励结构是否让公司越做越强，而不是越做越依赖个体？\n因为不同激励哲学背后，是完全不同的组织愿景：\nPod 模式（Citadel/Millennium）：组织要可复制、可扩张，所以激励结构必须“可公式化、可审计、可替换”。 高频/自营：策略容量小、市场不稳定，所以激励结构往往极端依赖个人能力，“高风险合伙制”更常见。 国内私募（指数增强）：容量大、策略稳定，激励结构必须“均值化”，以避免内部短期博弈。 所以我们通过自上而下的视角可以看到：激励结构就是组织设计，你想构建什么样的组织，就必须采用什么样的激励结构，同样也可以通过结构设计反推出组织愿景。\n三、PM激励“公式化”，QR激励“政治化” PM 是短期决定公司盈亏的人，QR 是长期决定公司能不能活下来的人\n1）PM = 微型CEO\nPM 的激励永远是公式：\n奖金 ≈ GMV × 回报 × 分成比例（15–25%）\n特点：\n对公司可控 对老板透明 对 PM 强绑定 可规模化（Pod扩容） 在 CEO 视角下，PM 的激励就是：你给公司赚钱，公司把一部分利润返给你，固定成本你自己承担。\n2）QR = central 信仰\nQR 的激励为什么“模糊”呢？因为 CEO 的目标完全不同：\n对 PM 的激励是“按贡献给钱” 对 QR 的激励是“按战略价值给钱” 如果 center 部门激励完全透明，那么：\nQR 会要求“按贡献给钱” 研究会变成短期项目制 组织会被 PnL 逻辑摧毁 所以公司文化如果可以让 QR 形成一种“对组织的长期信仰”，这样会更利于组织形成平台长期的战略积淀。\n四、关注激励方向是否正确 激励制度不是人力资源问题，而是一个 CEO 最核心的战略问题，作为从业者如果只盯着薪资来安排工作节奏，反而不容易拿到高激励，而是要反推公司想鼓励什么。\n思考的方向：\n1）激励能不能让公司规模变大？ 如果激励太偏向个人，组织会碎片化。 如果激励太偏向 central book，PM 会变成“大厂打工人”。\n2）激励能不能让员工做对公司有益的事？ PM 不能为了奖金做高波动产品。 QR 不能为了拟合需求写无用模型。\n3）激励能不能减少冲突？ 激励需要减少“贡献争议”，否则年终必吵架。\n4）激励能不能长期绑定关键人才？ 所谓“天价薪酬”，可能本质是 5~8 年的锁定结构。\n最终，一个完美的激励制度必须做到：\n组织有增长空间（靠结构） 关键贡献者被锁住（靠激励） 团队能稳定运转（靠分配） 五、中国私募收入方式思考分钱空间 1）常见业绩报酬分类\n绝对收益型-高水位提成\n客户赚钱才能提成 单人单户单笔高水位 通常 20% 分成 超额收益型-高水位提成\n比如“跑赢沪深300超额部分提成” 但国内一个普遍现象是：跑赢指数不等于可以提成\n如果净值没有超过历史最高点，依然无法提成\n2）为什么有的干活却不赚钱？\n资金净流入时间和策略赚钱时间不匹配\n策略赚了 20–30%（alpha 贡献），但资金量小\n资金大规模进入，alpha 却贡献不大\n新钱只吃到了市场上涨（beta），而不是策略前面赚的 alpha\n最后会发现，公司赚的钱大部分是 beta，不是策略的 alpha，研究员的奖金比例自然有调整。\n3）分仓模式很难在公司层面追踪单策略贡献\n股票多因子合并进一个大盘子\n多策略叠加、换仓时序不同、指增+中性+行业模型混在一起\n一个策略到底带来多少收益，没有公司愿意花巨大精力精确拆分\n因此可能会采用：“估算式分奖”+“看贡献稳定性 + 整年行为 + 公司整体结果”\n4）选择团队与预估奖金总结\n先判断公司今年有没有赚到“可分的钱”\n看业绩高水位\n看资金流入节奏\n看今年 alpha/beta 分解\n能分钱的来源 = 业绩报酬 + 一小部分管理费\nAlpha 分给团队，Beta 归公司\n分账是否透明 = 公司成熟度\n大公司会相对于更偏透明，中小私募差异大，需要前期约定清晰\n上面这些探讨，并非一套可以照搬的“分钱手册”，更多是基于观察的一些不成熟思考与小推演。量化世界的规则与边界始终在动态变化，希望这些零散的思考，能为大家提供一个不一样的视角。愿量化从业的朋友，无论身在校园还是职场，都能洞悉规则，在属于自己的赛道上游刃有余，收获丰硕。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E7%AB%99%E5%9C%A8%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A7%81%E5%8B%9Fceo%E8%A7%86%E8%A7%92%E6%8E%A8%E6%BC%94%E5%A5%96%E9%87%91%E5%88%86%E9%85%8D%E7%9A%84%E5%BA%95%E5%B1%82%E9%80%BB%E8%BE%91/","summary":"\u003cp\u003e距离 2025 年结束只剩 33天了，又到了各家整理年终奖的时候。在写这篇文章之前，我想了很久，要怎么系统的思考和整理量化基金年终奖机制？\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e因为量化行业最典型的特点就是一人一价。各家都有不同的薪资体系和绩效评估标准，如果单纯的罗列不同的个例薪资结构，比如：各家结构里 base 和 bonus 的比重是多少？奖金是怎么与 PM/QR 的 PnL 或贡献挂钩？公司分红和奖金池怎样设置？对关键策略贡献者设置什么样的激励？业绩提成、长期跟投、分红？\u003c/p\u003e","title":"站在量化私募CEO视角，推演奖金分配的底层逻辑"},{"content":"量化开发工程师的困境不是“技术岗待遇低”或“岗位流动性大”，甚至在入职 2 年内，我遇到的 QD 朋友职场幸福度是很高的，但在聊天的过程中，我隐约感到有一种和量化业务模式深度绑定的结构性困境，但大家不爱聊这件事。就像是房间里有一只沉默的大象，它一直在房间里，越长越大。大家绕着它走、跨着它走、假装没撞到它，觉得这是未来的问题，现在不用管，其实也有不满意，但也没人动。\n今天，我想试着聊聊对“量化开发工程师职场困境”的一些观察与思考。\n一、中低频 QD 的5个困境 1）量化业务结构决定了总是在食物链下游\n在大多中低频量化公司里，研究是“老板的核心资产”，开发是“支持资产”。\n奖金由策略驱动，授权由研究员决定，一年赚到的钱， QR 拿大头，大部分量化私募的团队构成是一个研究员 + 两个开发。\n2）策略 IP 高度保密，研发和开发强制隔离\n国内大部分机构采取的思路是，alpha 不让 QD 看，QD 不碰组合与风控，所以大量 QD 做了好几年接口、数据、回测框架、监控脚本、对账、自动下单系统，但对策略本身一无所知。\n这导致跳槽时能写在简历上的项目差异化低，而且经验随着年限的增加逐渐趋平。\n3）技术栈锁死，跳槽涨薪难度高\nQD 干着干着很容易变成“公司系统的配套工程师”，系统和业务方向都是公司定制的，离开公司后，可能会遇到技术栈不通用，价值无法复用，在市场上可迁移性低的问题。\n你能维护现在公司的撮合系统，不代表你能进入另一家量化私募照样玩得转，结果就是一个公司干久了，会成为这个系统的专家，但会失去成为行业专家的机会。\n4）缺乏 mentor + 缺乏经验\n中国量化的研发环境“快、乱、急”，公司和 PM 招人是为了立即解决问题，所以开发团队容易没人带，没文档，API 改了没人通知。\n一些 QD 前 3 年一直在改 bug、修脚本、写接口、救火，没有什么机会做真正有技术含量的系统设计，大家会觉得 3 年经验等于做了 3 年重复劳动。\n5）晋升路径模糊，职业天花板不详\nQD 在中国的路径一般是，初级开发 → 开发老兵 → （然后就不知道了）\n所以 QD 的长期困惑是：我能不能做到 lead？能不能影响策略？能不能向上走？还是永远打杂？很多 QD 也不知道，自己未来 5 年到底能成为什么人才画像。\n二、自上而下权力结构思考 业务模式本身决定了“开发工程师位于食物链的哪个环节”，这不是公司偏心，而是利润模型决定的自然结构，我们要思考谁决定资源？谁创造即刻收益？如何才能拥有不可替代性？ 量化公司到底在看重什么？不同时间尺度的策略团队，本质上也是不同的“业务”。\n1）高频，看重的是基础设施优势\n盈利核心是先于别人更快看到、撮合、撤单、反应行情。\n收益 \u0026gt; 技术 = 研究\n研究员虽然提供策略，但真正的利润杠杆在 Infra、系统、底层框架，因此算法效率、延迟优化、撮合逻辑、网络协议、都是关键武器。\n因此在这样的模式下，量化私募更像是技术公司，权力在 Infra 和 Core Dev 与 Quant 之间平分秋色。\n2）中低频，买的是组织能力与研究 pipeline\n盈利核心是因子模型、数据覆盖、组合管理、稳定迭代节奏。\n收益 \u0026gt; 研究 \u0026gt; 技术\n策略研究是权力核心，开发工作常常变成投研赋能工具，因此技术对结果的边际贡献没高频那么陡峭，权力还是在 研究员 / PM 这边。\n三、谁离钱越近，谁越重要 谁掌握了投研系统，谁就是“利润决策者”，谁对 pnl 的边际贡献最大，谁就最稀缺，最后人才供需结构会进一步放大差距，从而决定资本往哪里流动。\n1）HFT 权力结构：技术统治一切\n为什么高频开发工资高、地位强？因为在这个结构下，每一毫秒都等于钱。\n你写的撮合订单簿逻辑影响当天 PnL，你写的网络延迟优化影响交易优先级，开发作用不是“辅助”，而是“直接打仗”。\n并且 HFT 是高度保密系统，迁移成本巨大，一个高频核心开发离职意味着，带走系统逻辑，带走市场微结构理解，带走优化经验，替换周期可能需要半年以上。\n我们会发现，策略研究员无法绕开高频系统，PM 无法直接下单，所有权力流向架构核心，高频 Dev 本质是“核心生产部门”。\n2）中低频权力结构：研究团队占主导\n低频策略的核心不是系统，而是 alpha 发现和验证，研究员决定策略盈利，PM 决定资金用途，Dev 和 Infra 做工具进行增强。\n你做一个更好的回测系统，一个更快的分布式框架，不能直接增加收益，需要研究端挖出新的 alpha，在这个结构下公司更愿意在研究员身上下本。\n高频那种“毫秒带来直接资产”的事情在低频里表现不明显，所以低频 Dev = 赋能角色，而不是利润决策者，尽管角色不可或缺，但权力依然在研究端。\n四、多数 QD 为什么只能做“执行层” 因为大部分 QD 只懂“怎么做”，不懂“为什么这么做”，而只有“为什么”才更接近权力本身。 你想在量化团队里往上走，靠的不是辛苦，不是时间——靠的是你对业务的理解、你的抽象能力、你的全链路把控能力。\n原地踏步可能是因为：抽象能力不强、系统视角单一、业务洞察较浅，视野局限在工具而不是流程。\n于是多数 QD 发现陷入了一个循环：没人推，不敢动；没人教，不会动；没人带，一直等。\n如果，你不知道你在帮谁赚钱，也不知道自己怎么能多赚，那你怎么能涨工资呢？\n五、破局的 5 个小建议 1）不要把自己困在“螺丝钉”定义里\n主动把你的角色往“业务”上靠，绝大多数 QD 原地踏步的原因不是技术差，而是你默认自己就是工具，所以别人也默认你就是工具，你做得越快、越稳、越安静，可能就越危险。\n试图把自己从“螺丝钉”变成“结构承包商”，你告诉我为什么要这样交易，我来告诉你怎么让它更赚钱。\n2）全栈不是一个技能，是你的护城河\n虽然量化研究员有几个挣得特别多，但 alpha 是老天赏饭吃，而全栈是有就有、没有就没有。\n全栈让你具备的是，你能看懂 alpha 的 true quality，能判断策略预期是不是幻觉，能在面试中讲清楚“为什么这么做”。你不需要会“做策略”，但需要懂，这个策略为什么能赚钱？为什么能亏？它在市场里到底碰到什么？”\n3）多练结构化复盘\n每一个你做过的功能，都要能讲出：背景，目标，输入输出，trade-off，final impact，如果重来一次你会做什么不同的决定？做到这些，你的跳槽简历会立刻从工具辅助者变成系统 owner。\n4）别怕 alpha 的数学公式，多了解思路\n很多 QD 总觉得真正赚钱的秘密在 alpha，那些都是不能告诉你的。确实，有些核心是 confidential，但你看久了就发现——很多 alpha 根本不是秘密。\n原来觉得谁懂 alpha 谁牛，现在发现 alpha 倒是其次，能把 alpha 之外的所有东西都弄明白，从 test 到 monetize 到 portfolio construction 和各种细节怎么处理，这些要是都明白，那知道不知道 alpha 也就不太重要了。\n“Alpha is optional, monetizing alpha is the real skill.”\n5）接近钱，接近权限本身\n尽量去做高频 QD，更接近钱，延迟就是钱，系统就是竞争力，写得越好、懂得越多，你越不可替代。\n其次，去大团队里的空白地带，大团队本身提供职业稳定性，你越早进一个空白子地带，你越容易成为：系统 owner、架构 owner、execution owner，当整个体系都是你铺的，你在团队里自然拥有话语权和决策权。\n最后，很多人以为量化是一个看能力的行业？但是我们会发现如按这个逻辑推论，在很多事情上结果相关性并不高。我目前的思考是，量化相比于能力，更是一个看“你能理解哪里在赚钱”的行业。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E9%87%8F%E5%8C%96%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%88%E5%9B%B0%E5%A2%83%E4%B8%8E%E7%A0%B4%E5%B1%80%E6%96%B9%E6%B3%95%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%E6%80%9D%E8%80%83/","summary":"\u003cp\u003e量化开发工程师的困境不是“技术岗待遇低”或“岗位流动性大”，甚至在入职 2 年内，我遇到的 QD 朋友职场幸福度是很高的，但在聊天的过程中，我隐约感到有一种和量化业务模式深度绑定的结构性困境，但大家不爱聊这件事。就像是房间里有一只沉默的大象，它一直在房间里，越长越大。大家绕着它走、跨着它走、假装没撞到它，觉得这是未来的问题，现在不用管，其实也有不满意，但也没人动。\u003c/p\u003e","title":"量化开发工程师困境与破局方法的一些思考"},{"content":"在创立超级量化猎头公司之前，我做过三家量化私募的HR，我见过非名校的intern成长为PM，也见过王炸开局归国后泯然众人。我经常会思考，都是顶尖背景，为什么有的研究员事业蒸蒸日上，有的却夕阳西下？如果跳过专业技能，回归常识，我们如何快速判断哪类量化研究员未来能做出成绩？\n今天，我想试着聊聊对量化研究员“核心能力”的一些观察与常识思考。\n我觉得，一个量化研究员最终能不能做出成绩，往往不取决于他高考多少分，是 CMO 还是 NOI，还是之前掌握多少技术，这些只是事物的表现而已。\n真正的核心取决于他是怎么思考这个世界。\n量化投研，看上去是关于“预测”的游戏，但其实更像一场“理解复杂系统”的修行。 我观察下来，大家谈到的，策略、算法、模型、代码，这些也都只是载体，如果穿透表象，本质是这个人背后的那套思维习惯和认知行为。\n因为，创造alpha这件事，只是这个人思维习惯和认知行为在“量化职场”维度下的一种投射，我们不能只观察投射后的形态，而是要思考构成投射的本体是什么？\n我觉得有四种能力至关重要：\n信息收集能力：你看到的世界有多宽 复杂判断能力：在模糊和噪音中，谁能看得更清楚 决策谋划能力：怎么把复杂问题拆解得有条不紊 落地执行能力：把天马行空的想法变成兜里真正的钱 一叶落而知天下秋，很多事情都是通的。\n总有人以为量化是个纯技术行业，但其实，技术只是思维的通道，我们完全可以试着从一个研究员的工作选择、策略风格、甚至是日常沟通中，看出他内在的思维习惯。\n因为策略是人做的，因子模型也是人想的，而世界的逻辑和真实收到的结果，是不会骗人的。\n一、信息收集能力 你看到的世界有多宽？能否收集比别人更多、更快、更准确的信息，这是不当“睁眼瞎”的能力。 在量化里，这往往体现为一个研究员“从哪里获取信号”。\n有的Quant天天翻论文、读别人写的研报；有的人会去关注上市公司财报，理解经济数据；还有人会观察市场里那些微小行为，比如成交簿里的异常延迟、交易对手的下单节奏……\n很多时候，成功都源于他们看到的是别人看不到的细节，所以做出了更准确的判断。\n这类研究员一般在生活中也有共性：好奇心强，不容易被表象糊弄，愿意为了达成目标，搜集和检索更多信息。\n这些在生活和工作上，很容易看到思考方式的投射：\n他在过往校园经历中，在一些核心重大事件上，有没有远超竞争对手一个数量级以上的信息获取量？ 他在量化从业中，对同类型公司的了解程度，对组内其他人工作的理解程度，这些有没有远超同级别者一个数量级以上的信息获取量。\n确实，大家会用信息保密当做获取信息少的挡箭牌，但事实是，越是在信息稀缺的情况下，获取真实信息数据越多，越代表了能力和未来成功概率。\n二、复杂判断能力 在模糊和噪音中，谁能看得更清楚，面对相同信息，谁能得出更精准的结论。\n各式各样的量化策略，本质上都是在“预测一个概率世界”。\n现实生活中也是这样，充斥着垃圾信息、谎言和噪音，我们会发现判断能力强的人，不是那些能掐会算的天才，而是能在不确定里找到方向的人。\n因为唯有逻辑，才能够对抗噪音。\n这类研究员身上通常有一种冷静的“怀疑精神”，他们不轻信，不盲从。你在问他们很多选择背后动机和利弊判断的时候，总可以听到一些硬逻辑。\n就像下棋时，高手不会被眼前一两步的得失绊住，而是会看五步之外。\n我们通过回看他过往的抉择，也可以推测这种思考方式在未来的重演：\n当时这么多offer下，你为什么会选择这家呢？你现在进来后，你期待的达成了吗，真的和你在公司外的观察判断一样吗？ 这么多同业和领导，你是怎么判断听谁的，不听谁的呢？你怎么分辨谁说的是黄金，谁是想用狗屎骗你呢？ 三、决策谋划能力 怎么把复杂问题拆解得有条不紊，聪明是能把复杂问题讲简单，愚蠢是能把简单问题讲复杂。\n量化研究员每天都要面对成千上万个变量，能否在混乱中建立秩序，我觉得其实考验的是“谋划能力”。\n比如，有的研究员每天的工作就是一股脑儿往模型里塞各种因子，最后越调越乱。而有的人，会先搭一个清晰的逻辑树，最后像搭积木一样，层层递进。\n生活里，这类研究员通常对自己行为规划也有很强的逻辑感，他们知道自己想成为什么样的人，知道自己为什么进这家公司、做这方向。\n这是一种“自上而下”的思维方式——能把未来拆成一连串当下的能力。\n在一些具体事件上，我们也可以观察这种思考方式：\n观察他一些特别想做的事情，最后办砸了的案例。这个我觉得非常有效，因为只有特别想办+办砸了，才可以展示，他在处理超过能力的复杂事务中的极限拆解能力。 观察他工作中被别人拜托的次数，或者是被请教复杂问题的次数。因为大部分的人不愿意思考和拆解复杂问题，但是大家求助问题时一般都知道谁更靠谱。 四、落地执行能力 把想法变成兜里真正的钱，聪明不是核心竞争力，转化聪明才是。\n量化里最常见的陷阱是“脑子里的策略回测全是大钱，银行卡里却没见到体现”。\n比如，能不能把模型工程化，让回测能跑得稳；能不能盯住异常再持续深耕；能不能在压力下保持一致性，不乱改代码，不乱上线。\n这些细节，决定了一个研究员是“idea man”还是“P\u0026amp;L maker”，这拼的就是执行能力。\n现实中，这类人往往办事有章法，而且总有阶段性成果，不乱换方向，知道什么时候该交付，什么时候该停下来，也更知道行动比幻想更重要。\n这种思考方式的投射，可能比较粗糙和直接:\n你就看他目前挣多少钱？薪资每年是否有提升。 不需要别的指标了，到手的钱是最直接的投票器。 五、策略与选择的共性 大部分国内研究员的主要做的是截面上的因子挖掘，也就是说不是去预测 “市场整体明天会涨还是跌”，而是不断在同一时间点把几千只股票排个队，研究“哪只更值得买，哪只值得卖”。\n这个游戏的核心，可能很直白——比较与选择。\n截面研究，靠的是一种稳健的、持续的“比谁更懂得选”的能力，你要能在海量信息里辨别真信号、在同类变量里挑出更可靠的那条线，在微小的排序差异里找到长期的边际收益。\n换句话说，量化策略是把“判断力 + 执行力”的复利化。\n我们观察持续高质量产出的研究员，会发现他在其他关键事情的判断上，一定不糊涂。\n人的思考惯性和认知能力，在生活中，会落地为关键事情的结果，在量化策略上，这玩意就会放大成钱。\n一个研究员的策略风格，其实就是他认知风格的投影。一个人的择业路径，其实就是他世界观的表现，你不用问太多，只需要观察他如何在日常中做选择，也由此推论他是否能在量化市场上比别人多分一杯羹。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%B8%B8%E8%AF%86%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%91%98%E6%8B%89%E5%BC%80%E5%B7%AE%E8%B7%9D%E7%9A%84%E5%9B%9B%E9%A1%B9%E8%83%BD%E5%8A%9B/","summary":"\u003cp\u003e在创立超级量化猎头公司之前，我做过三家量化私募的HR，我见过非名校的intern成长为PM，也见过王炸开局归国后泯然众人。我经常会思考，都是顶尖背景，为什么有的研究员事业蒸蒸日上，有的却夕阳西下？如果跳过专业技能，回归常识，我们如何快速判断哪类量化研究员未来能做出成绩？\u003c/p\u003e","title":"回归常识，量化研究员拉开差距的四项能力"},{"content":"在创立超级量化猎头公司之前，我做过三家量化私募的HR，有见过量化风起云涌的大年，也有见过小微盘24年初崩盘时候，各种量化群里的冷清。我有时候经常会思考，量化这门生意，到底怎么赚钱？我们到底该怎么衡量一个量化团队的能力？\n今天，我想试着聊聊对量化“生意模式”的一点理解。\n一、看团队不能光盯着夏普看 刚开始接触交易团队的时候，大家都只看收益率。谁赚得多，谁就是大神。 后来慢慢地，大家发现不能只看收益，因为收益背后还有风险，于是开始讲夏普率——风险调整后的收益，夏普越高，说明单位风险赚得越多。\n于是新的信仰就诞生了：\n“高夏普=高手，高夏普=真功夫”。\n但后来我听说一个挺反直觉的事，一些超高频团队，策略的夏普率能到 30 以上，但他们的公司居然整体不赚钱。\n这件事让我开始思考：我们平时用的这个夏普率，真的是衡量一个团队赚钱能力的好指标吗？\n二、真正的“成本”到底是什么 夏普率的定义是：\n（策略收益率 - 无风险收益率） ÷ 策略波动率\n听起来很科学，但问题是——现实里的生意比这个复杂多了。\n可以把夏普率抽象成一个更简单的结构：\n“收益 - 成本” ÷ 风险\n传统的夏普率只减掉“无风险利率”，可在真实的量化私募里，你要让一个策略跑起来，事情也远比想想的复杂。\n因为成本远不止资金成本。\n还包括：\n人力成本（研究员、开发、交易员、风控、合规）\nIT 成本（服务器、GPU、低延迟硬件）\n交易成本（佣金、交易所费、数据费）\n管理成本（行政、合规、报表、外包服务）\n资源成本（券商、交易所、外部数据资源）\n以及容量限制带来的“隐性成本”。\n这些才是把一个“策略”变成一个“生意”要付出的真成本。\n我们举个例子：\n一个高频策略，年化收益率 50%，听起来超棒。\n但资金规模只有 2 个亿。\n要维持研发、机房、带宽、硬件更新、人才，\n每年运营成本五六千万起步。\n这么一减，再除以波动率，\n你会发现——所谓的“高夏普”其实并不高，甚至可能是负的。\n确实挺可怕的，细想想，很多团队其实是在“高夏普、低利润”的幻觉中烧钱。\n三、真正稳定的团队，赚的是“效率的钱” 所以我后来更认可这样一个思路：\n一个团队的核心目标，不只是“赚更多”，而是要以更少的波动、更低的成本赚到钱。\n不能是只要夏普率高，而是单位成本回报高。\n换句话说：\n不光要提高策略的收益率；\n还要降低收益的波动；\n更要想尽办法，压低每赚一分钱的综合成本。\n四、策略不在于“做什么”，而在于“什么时候做什么” 我有时候总是觉得，一个好的量化团队，最重要的不是你做什么策略，而是——你在什么时候做什么策略。\n有很多管理人可能太依赖过去的经验，沉浸在自己熟悉的赛道里，却没看到竞争对手、市场环境、投资人需求都在变化。\n低头搞投研是重要，但更重要的可能还是，\n你是不是在“正确的时间”做了“正确的事情”。\n五、分散风险就全是风险 现在很多团队小团队，钱还没挣到多少，就天天说要多元化，要多条腿走路，想通过东边不亮西边亮的策略来运行一家企业。\n但没有一个企业是一上来就做多元化的，甚至苹果、特斯拉、茅台、这种世界巨无霸，产品貌似都能双手数的下，业务单一貌似并不等于挣得少。\n与其折其十指，不如断其一指，找到一个能做好的方向，猛攻。站稳了脚跟，实在有花不完的钱，再去扩线。\n一家公司所有策略都有、但都不突出，那等于没策略。\n六、最后说说募资 我有时候发现，其实很多量化团队并不是“投研不行”，而是产品和募资没想明白。\n我甚至都觉得，他们做产品到时候，压根没想过这个东西要卖给谁？\n为什么行情好的时候，小私募依然募不到钱？\n因为这个时候拼的早就不是“收益率”了，贝塔向上的时候，竞赛路线变了，这时候谈收益率没意义了，比赛项目变成了各家“搞钱的能力”。\n就像是：\n私募A 今年收益100%，但只有 1000 万资金； 私募B 今年只挣了 20%，但有 5 个亿资金；\n那谁更有钱？谁现金流更稳？\n毕竟：做生意，核心就是规模和现金流。\n现实的是，钱不是你业绩好了就会自动来。\n私募募资渠道五花八门——直销、代销、券商、FOF、银行，各有门槛。\n代销的钱来得快，但也走得快，真正稳定的钱，是信任你、懂你的钱。\n所以很多团队其实输在这：\n行情好时赚到收益，但没募到钱，没现金流，没规模。\n好不容易有了规模，都是高点募的……一轮过去，又要重新来过。\n七、量化，不只是策略，更是经营 说到最后，我越来越觉得，量化其实不是“数学游戏”，而是一门“生意”。\n策略只是产品，真正的护城河在于：\n成本控制 募资能力 产品设计 资金留存 团队效率 和持续创新能力。 这篇文章作为一个曾经的量化HR和现在的猎头，扯点纸上谈兵的话……\n但真的希望优秀的量化团队都可以，搞钱、留住钱、让贝塔和资金都和你站在一起，不做只是赚波动钱的团队，而是长久做生意的团队。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E6%88%91%E5%AF%B9%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A7%81%E5%8B%9F%E7%94%9F%E6%84%8F%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E7%9A%84%E6%80%9D%E8%80%83/","summary":"\u003cp\u003e在创立超级量化猎头公司之前，我做过三家量化私募的HR，有见过量化风起云涌的大年，也有见过小微盘24年初崩盘时候，各种量化群里的冷清。我有时候经常会思考，量化这门生意，到底怎么赚钱？我们到底该怎么衡量一个量化团队的能力？\u003c/p\u003e","title":"我对量化私募生意模式的思考"},{"content":"量化行业的薪资，总是笼罩着一层高级神秘感。\n不同机构、不同岗位、不同城市，在网上讨论的数字可能差距高达数倍。\n有人说“Citadel 研究员普遍年薪百万美金”，也有人说“Two Sigma 开发岗 25 万美元 base 很正常”，更有很多千万美金的大包晒出…众说纷纭，很多时候听的一头雾水。\n写这篇文章，希望可以给大家分享一些我对量化行业的薪资分析方法和思考，试图系统分析美国量化研究员与量化开发工程师的薪资构成、数据分析方法、信息来源渠道，以及如何使用公开数据（如H1B与Pay Transparency）来判断薪资真实水平，最后再贴出一些从reddit摘录的个例汇总，供大家参考。\n一、研究薪资数据的三种渠道 量化薪资信息大部分都是朋友间的口耳相传，公开信息来源其实非常稀缺，我用到的三种数据来源是：\n1）美国劳工部 H-1B 薪资数据库\n官方强制披露的外籍雇员申报薪资。 最能反映 Base Pay 区间。 不含奖金、分红。 2）Pay Transparency Law（薪资透明法）下的招聘页披露\n纽约、芝加哥、加州公司在招聘官网上必须列出 base 区间。 反映公司“真诚预期”的范围。 与 H1B 数据高度吻合。 3）Reddit、eFinancialCareers、QuantNet 等平台的从业者匿名晒图\n能看到 Total Compensation 的真实结构。 展示奖金比例、递延分配机制。 数据分布广，样本量大，但需辨别噪音。 二、从数据到薪资结论的分析 我经常会分以下三步走，最后再从人选端和企业端两头双重印证，网络信息更新频率更高，样本量大，人选和企业端准确性高，我就用这两种做叠加。\n1）建立薪资数据基线 用 H1B 数据建立一个“入职底薪分布”：\n结论：\n对应岗位的 H1B Base 基本上和公司公开区间几乎重合。 Base 就是总薪酬结构的“锚点”，其他奖金浮动在此之上。 2）观察奖金结构与递延机制 数据内容来自 Reddit 、eFinancialCareers 、QuantNet和小红书等平台的匿名从业者个例，通过历史帖子和评论区评价准确性\n海外QR/QD薪资示例：\nQuant Researcher（QR）：Base 20–30 万美元，奖金通常 1–3 倍 base。 例：某 Citadel QR（4 年经验）Base 17.5 万 + Bonus 40 万 = TC 57.5 万美元\nQuant Developer（QD）：Base 稳定在 18–25 万美金，奖金为 base 的 0.5–1 倍。 例：某 HRT 前台 C++ 工程师 Base 22 万 + Bonus 18 万 = TC 40 万美元\nTrader / PM 层级：收入分成制或递延支付。顶级团队 PnL 分成可达 20–40%。 实际上：H1B 看到的是冰山一角，真正的 Total Compensation 取决于策略盈亏、资金 规模与风险敞口。\n3）地域经济等综合项\n地域效应：\n纽约 ≈ 芝加哥 +10–15%，旧金山略低但补贴多，迈阿密快速上升。 经验效应：\nJunior QR：$200k–$250k Senior QR：$280k–$320k QD 通常低一个层级。 策略风险加成：\n高频策略 \u0026gt; 中频 \u0026gt; 低频；Trader 直接挂账风险回报更高。 三、5个网络匿名热帖的薪酬案例 例1） 公司：HF\n地点：纽约\n角色：QR\n基本工资：20万美元\n奖金：37.5万美元\n工作年限：约5年\n工作时间：每周 30-50 小时，视需要而定。\n总体工作满意度：同事们都很棒，工作氛围很好。我参与的项目基本符合我的预期。工作之余，我还在努力寻找自己真正喜欢的爱好，也希望能结识一些志同道合的朋友。这或许有助于缓解压力。\n例2） 公司：HRT/JS/SIG/CitiSec 之一\n职位：Senior QR\n工作经验：8年\n总收入：20万美元+奖金140万美元\n每周工作时长：50小时\n总体工作满意度：今年压力很大，要兼顾很多新职责，感觉筋疲力尽，但对今年的业绩还算满意。不知道自己还能坚持多久，奖金比去年多了50万美元。\n案例3） 公司：很出名的做市商\n地点：美国\n角色：QT\n工作经验：5-6年\n薪资：25万美元\n奖金：80万美元\n每周工作时长：约 50-55 小时\n总体工作满意度：一般。我觉得现在努力工作带来的边际收益已经不值得了，在我们公司，年薪从100万美元涨到200万美元，需要运气和再拼命工作几年，我打算再干一两年就离开，但也许只是个白日梦。\n案例4） 公司：一家大型自营交易公司（Jane/CitSec/Jump/Optiver/SIG/HRT/DRW中）\n地点：伦敦\n角色：QT\n工作年限：5年\n总收入：150万英镑\n每周工作时长：50-55小时\n总体工作满意度：我很喜欢我的工作，一年中 90% 的时间都不觉得压力太大，剩下的 10% 虽然有压力，但也有足够多的事情让我感到愉快。\n案例5） 公司：高频交易公司\n地点：美国\n角色：从开发人员转型为QR\n工作经验：6年经验\n薪资：25万美元\n奖金：60万，分8个季度发放\n每周工作时长：40-50 小时\n总体工作满意度：今年总体来说比较平静，感觉短期内（甚至可能永远）都不会升职，正在考虑跳槽到一家顶尖公司。\n四、总结 想对所有在路上的QR、QD说一句：\n了解行业，也是职业成长的一环。\n量化行业的壁垒，不只是算法、模型和算力，对行业脉络的理解、对薪资体系的感知，都是你职业竞争力的一部分。\n在深耕自己专业领域的同时，别忘了偶尔抬头看看市场在往哪走、同岗位的薪资水平如何。\n这些信息，能帮你在下一次谈薪、转岗、甚至做职业规划时，更从容、也更有底气。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E7%BE%8E%E5%9B%BDqrqd%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E8%96%AA%E9%85%AC%E5%88%86%E6%9E%90%E6%96%B9%E6%B3%95/","summary":"\u003cp\u003e量化行业的薪资，总是笼罩着一层高级神秘感。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e不同机构、不同岗位、不同城市，在网上讨论的数字可能差距高达数倍。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e有人说“Citadel 研究员普遍年薪百万美金”，也有人说“Two Sigma 开发岗 25 万美元 base 很正常”，更有很多千万美金的大包晒出…众说纷纭，很多时候听的一头雾水。\u003c/p\u003e","title":"美国QRQD基本薪酬分析方法"},{"content":"从策略逻辑底层：所有优势，都是“不公平”的 我不是Quant，我也不懂这些艰深的策略细节和数学知识，但随着接触的研究员和基金经理越来越多，我就发现，如果你把整个量化投资世界拆开看，你会发现它的底层逻辑，就是通过不对称信息与不均衡能力的系统博弈。\n换句话说——量化行业本身，就是在利用“不公平优势”赚钱。 所以，咱聊一个研究员的方向是不是靠谱，我就听听这里面有多少竞争中，有多少结构上的不公平？比如什么：机器打人工、高频打低频、微观打正常、批发打零售…这玩意一听，不需要太多技术，上场先赢一半，看着就踏实。\n跳槽升职加薪，底层框架也是一回事\n我总结，和候选人聊天其实绕不开三个问题：\n1️⃣ 你现在挣多少钱？\n2️⃣ 你想挣多少钱？\n3️⃣ 你凭什么能挣到这些钱？\n听起来像是“谈钱伤感情”的问题，但其实，我觉得这三个问题正是检验一个量化从业者——是否真正理解自己“市场竞争力”的核心框架。\n一、你现在挣多少钱？ ——衡量候选人过去的“被市场验证”的价值\n在量化行业里，因为组织简单，绩效明确，所以薪酬就是产出的信号。\n它不是单纯代表“公司给得多”，而是你在特定量化市场体系里，被市场认可的结果。\n举个例子：\n如果你在国内百亿私募拿 120w 人民币，说明你在一个资源密集、团队合作型的结构中有不错产出； 如果你在 prop shop 拿 250 万美金，那往往说明你能直接创造可衡量的 alpha 或交易利润。 但问题在于，很多人被薪资麻醉了。\n有些人只看到数字，却忽略了这个数字背后的逻辑：\n“我是因为个人不可替代性高而被定价高？还是因为我在一个‘好赛道’中搭上了顺风车？”\n在我作为猎头视角看，这个问题背后其实是在问：\n“你的不公平优势在哪里被验证过？”\n有的人靠学校成绩排名，有的人靠策略业绩，有的人靠稀缺技能…\n但最终，薪资是市场的投票结果。\n二、你想挣多少钱？ ——衡量你是否真正理解市场\n很多候选人回答这个问题时，会“拍脑袋”：\n“我觉得我应该值翻一倍。”\n但你一追问为什么，就开始语塞。\n其实，这个问题想问的是市场认知力。\n量化行业的薪酬带有极强的“信息溢价”：\n了解自己在哪个层级的公司、在哪个策略线、哪个盈利模型中的产出 才能判断“不同梯队的公司能为这类目标画像的人才付多少钱”。 这不是比谁更聪明，而是比谁更清楚地理解自己在整个行业系统中的位置。\n有的候选人不会说“我想多赚”，而是会说：\n“我现在在一家50亿的中高频策略线产出占比达到xx%，排在整个团队的前x，未来想往哪个梯队，哪种模式的公司转，我知道这种转型在业界平均溢价是+50%。我愿意为此投入学习和迁移。”\n这样的表达，让人一眼就看到两个东西：\n对行情的认知，\n对自身的定位清晰度。\n这，比单纯说“我想拿更多”有说服力太多。\n三、你凭什么能挣到这些钱？ ——这个衡量的是你的“可被买单性”\n这其实是核心问题。\n你能拿多少钱，最终都要回到这句：\n“公司为什么要为你买单？”\n真正能在市场中拿到高薪的人，往往清楚地知道：\n“我不是靠运气赚到的，而是因为我有别人暂时还复制不了的优势。”\n比如：\n有人因为能理解股票市场的微结构变化，模型独到； 有人对机器学习应用中的防止过拟合问题的处理精妙； 还有人因为能把学术模型快速工程化，成为策略落地的关键人。 这就是问第三个问题的意义：\n“你凭什么能让别人掏钱？”\n——这个答案，就是你真正的不公平优势。\n最后 我遇到的一个候选人曾经和我说，“不要试图让世界变得公平，而是要让不公平对你有利。不靠努力讨好市场，而是靠认清自我，放大独特。\n所以，希望大家未来都可以清楚回答那三个问题：\n现在挣多少钱？\n下一段想挣多少钱？\n凭什么能挣这些钱？\n这时候，可能你不仅仅是一个求职者，\n而是一个拥有定价权的候选人。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/quant%E6%B6%A8%E8%96%AA%E7%9A%84%E4%B8%89%E4%B8%AA%E9%97%AE%E9%A2%98/","summary":"\u003ch3 id=\"从策略逻辑底层所有优势都是不公平的\"\u003e从策略逻辑底层：所有优势，都是“不公平”的\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e我不是Quant，我也不懂这些艰深的策略细节和数学知识，但随着接触的研究员和基金经理越来越多，我就发现，如果你把整个量化投资世界拆开看，你会发现它的底层逻辑，就是通过不对称信息与不均衡能力的系统博弈。\u003c/p\u003e","title":"Quant想涨薪，绕不开的三个问题"},{"content":"【Scientech Research 2023年进入中国交易市场后一直是国内量化人才市场关注的焦点，实习薪资行业超一线水准、80%实习转正率、N对1的导师团队…更是不断引发顶尖Quant牛人们的好奇与向往】\nScientech Research 作为一家全球领先的量化对冲基金，以核心高频策略为壁垒，结合不断迭代升级的中低频策略，致力于发展成为一流的国际资产管理品牌。\n目前公司自营及管理的交易资产规模超十亿美金，自营策略Sharpe 6以上，现有投资人均是世界最大的投资机构或家办。\n团队成员部署在纽约和上海，他们交易全球40多个市场，包括股票，期货，期权等电子化交易产品，成员有国际奥赛领奖台上的天才少年，有来自Citadel、Two Sigma等一线对冲基金的资深大牛，30余位极客用代码重新定义市场边界。\n在公司的快速上升黄金期，我很激动地采访了Jacob——Scientech的核心研究员（PM tracking），我和Jacob的上次见面还是2年前的量化小聚上，那时候他还是某百亿的实习生，这一眨眼都要变成PM，太快了！\n本文提纲：\n校园经历与求职\n量化实习与思考\nScientech的面试与考核\n实盘感受与思考\nPM tracking过程思考\n投递Scientech的建议\n感谢Jacob的分享，以下是高东和Jacob的访谈实录整理。\n一、校园经历与求职 高东：哈喽Jacob，可以简单介绍一下你的求学和过往量化经历吗？\nJacob：我本科和研究生都是在某211读的统计。\n在Scientech全职工作之前有过3段量化实习，当时主要的工作都是 focus 在Machine Learning 的 combo 上面，虽然这些经历和我在Scientech这边做的工作不太相同，不过也给我在量化研究上面打了很多基础，让我对量化产生很多兴趣。\n高东：你的三段combo的工作，是一开始实习就找到的吗？我感觉现在量化实习并不好找呀！\nJacob：我最开始其实是在某互联网大厂做实习，当时也是误打误撞对量化产生了一些兴趣，觉得量化研究可能会更有趣，一个是反馈更加直接，一个是相比之下也会更有挑战。所以就从互联网转到量化。因为互联网转量化，比较直接对口的就是做Machine Learning相关的项目，所以最开始也是通过这个角度切入的量化行业。\n高东：我记得你的毕业学校其实不算是量化行业的重点目标院校，相比清北这些而言，校友比例还是很小的。在最初量化求职上，你会觉得在这方面是个很大的阻力吗？\nJacob：当然。这个感受还是很明显的，其实直到去年而言，我觉得有些公司把一些目标院校作为严格筛选标准，都还是一直伴随我的比较大的求职阻力。\n高东：比如最开始的筛选，你可能更需要在简历中体现比别人更多，更出色的项目经历，才能把这道坎迈过去。你觉得在进入量化第一段迈坎过程当中，是过往哪个经历帮助了你？或者说让面试官有了更多期待，希望你可以加入并尝试做Machine learning的combo部分？\nJacob：对，因为我觉得既然在教育经历上面有短板，那就需要其他方面来证明你是有能力做事的。主要有两方面，一个是过往的大厂实习经历，我做过比较多Machine learning 相关的 project，另一方面，我在kaggle上打过一些量化相关的竞赛，也取得了一些成绩。\n我觉得这些经历在简历中可以证明的是，起码在这个方向上我有比较多的经验，然后确实有一定的能力，可能这对于过第一段量化实习的简历门槛就够了，剩下的就是进入后的具体产出了。\n高东：你还记得在找第一份量化实习的时候，你投递了多少份简历吗？\nJacob：起码大几十份是有的，很多很多，但是具体的已经记不太清了。\n高东：很多QR会在研究或求职过程中陷入短暂的迷茫和低沉，你会有这样的经历吗？那段时间是怎么度过且改善的呢？\nJacob：我遇到的还是挺多的，尤其是因为量化求职，其实竞争一直非常激烈，难免会遇到挫折和低谷，另一个是在实习中可能会担心自己做的事情不够有价值。\n我觉得可能需要两点吧，一个是就像是做alpha一样，你首先得知道这个alpha是短期回撤呢，还是它彻底就失效了？你看自己做的事情也是一样，你是真的很适合这行，确实有能力但只是暂时没做好，如果是这种类型的话，那就需要忍受这个短期的回撤，继续坚持就可以了。还有一个小建议，就是多培养一些其他的爱好并注重生活，这个也可以抵御很多不美好的心情。\n高东：很多同学会纠结不同量化offer怎么选的问题，你当时对不同的规模、投研模式有什么自己的理解与选择考量吗？\nJacob：首先公司规模的话，管理规模更大的团队可能稳定性会比较高，然后小一些的团队upside比较高，如果你加入一家正处于快速成长阶段的团队，那么你本身的upside也会比较高，所以针对规模大小的问题其实和每个人的风险偏好有关，看你是想追求相对稳定的工作还是做一些更有风险回报比的工作，这每个人的选择都不一样。\n其次关于投研模式，在模式上无非就是centralized book 和PM制这两种，他们两者的区别在于你的exposure和你职责cover范围有所不同，我会偏好centralized book 更多一些。一个比较直观的感受是，在这个模式下大家的合作交流会更多，这样的话，其实你能尝试的方案也会比较多。如果你在一个PM组的话，可能你做事情的范围就是跟随PM，他做的事情就是你的大致范围，但是centralized你可以cover的范围和市场都会变的更多，比如交易不一样的市场，然后研究各种各样的alpha，你可以在里面切换自己感兴趣的方向。\n当然，不管是规模还是投研模式，我觉得最主要的还是你的老板和manager，他们的人品以及技术，这可能是最需要被重视的。\n高东：我非常认同找工作就是选老板！感觉选组和选manager是一个研究员进入这个市场里面寻找alpha的第一步，这直接反映了QR本身的直觉和审美，你觉得这个要怎么选呢？\nJacob：对于QR来讲，大家都是同事，相处一段时间是很容易看出水平的，如果水平特别特别高，你可能会看不懂，因为实在是深不可测…你理解不了他的很多想法。\n但是如果是水平不行的话，那还是很容易就能看出来的。\n水平高低是个重要因素，但还有一点也同样关键，那就是老板和manager对于帮助你成长的意愿程度，有的老板可能是单兵作战单打独斗的类型，可能对下面QR的引导不会特别多。\n如果你遇到水平很高，并且愿意帮助你成长，还给你充分的信任让你放手去做的manager和老板，那还有什么犹豫的呢！、\n二、量化实习与思考 高东：你可以简单描述一下这前面的三段量化经历吗？\nJacob：OK，我在前两段实习中做的都是纯匿名因子的combo，其实和打kaggle差不多。这两段经历接触不到前后端，处于比较黑盒的状态，就是你对着一通匿名数据戳做研究，但是我个人还是非常喜欢和数据打交道的，所以即使它是纯匿名的，也让我从中获得了很多乐趣，当时每天考虑的就是怎么优化模型，把模型做得更好一点。\n但是我也在思考，如果未来的工作光靠这种黑盒的方式一直优化，可能不太行，如果想把整个组合做的更好，可能需要我对前面的alpha了解的更多，包括自己也要做一部分，或者说了解alpha的收益来源，再包括这个东西需要怎么用？因为不同的模型训出来的表现也是不同的，有不同的适用性，再包括模型自己本身的特征用到策略里面也不同…考虑到这些，在第三段实习的时候，我就比较主动地去尝试拓展前面和后面的研究内容了。\n然后在第三段实习中，很幸运的是老板也给了比较大的权限和支持，让我有自主权去探索，相当于我稍微能把整条链路打通一些了。\n高东：你为什么很想接触combo研究的前面和后面环节呢？是当时遇到了很多疑惑吗？\nJacob：就是从单独这一个环节的成果来说，当时确实已经有比较好的产出了，确实做的还可以。但是当时让我想寻求改变的一个点是，我完全不知道我这个东西做出来是怎么被用的？或者说它能不能真的被用在赚钱上？我只能通过某个metric来衡量它，比如ic等某些指标，我非常好奇这个究竟是什么样的，和能不能在市场中赚到钱。\n高东：我之前就听一些产出非常好的朋友说，他们都是在研究有小闭环的时候，在之后接触到市场真实反馈的时候，才一下子想通了研究中的很多事情，通过这些直接反馈再回过头来思考自己的投研框架和思路，据说就更清晰了。\nJacob：这是非常有帮助的！我回想当时这种感觉的时候，就是在来到Scientech之后，才让我逐渐感受到的，可以体会到最直接的市场给的反馈，也就是你说的那种真的策略在市场中赚到钱的感觉。\n高东：我遇到的QR朋友大致分成两类，一类是非常执着死磕困难的类型，会花很长时间攻坚一个难题，另一类是遇到难题先跳过去，可能解决别的问题的时候突然有了思路，再回过头解决过去的问题，你是哪一类呢？\nJacob：这是非常有趣的问题，我想应该属于后者。我会跳出这个问题，到别的idea上，因为我经常感觉有非常多idea都是可行性，没必要死磕一个。当然这也需要一些在选择上的取舍，究竟跳过哪些问题，攻坚哪些问题？这是需要一个研究员深耕多年后，才会有的sense了。\n我个人感觉对于研究员来说最重要的能力之一就是选择方向和问题。现在的我相比一年前，在这个方向上确实进步了很多，但当我把同样的结果和老板讨论的时候，他们就总能给出更准确的洞见，帮我引导出更好的研究方向。\n三、Scientech的面试与考核 高东：是怎样的机缘促使你选择加入Scientech Research?\nJacob：最开始对公司的了解是通过一些网上平台和公众号宣传，比如公司在全球40多个市场都有部署，而且业绩还这么好，再加上我一直想尝试做一些更高频的东西，就这样选择了接触和投递简历。\n高东：我知道Scientech的实习与全职日薪都是国内头部梯队的，这就会促使竞争也非常激烈，我身边就遇到金牌选手和学术大佬都有投递，你觉得是哪些特质让面试官对你很看好，并且顺利拿到了offer呢？\nJacob：这我倒是没有直接问过反馈，不过我觉得可能是因为在聊过往经验的时候，还算比较solid？再加上一些数学和编程方面的考核，我完成的也还可以。\n高东：在Scientech求职的过程中，你有做什么具体的准备吗？可以分享一些准备的经验与建议吗？\nJacob：我觉得要多去积累自己在量化上的竞争力，一个很重要的体会就是实习经历中的项目不要贪多，要尽可能的做深入。在简历的项目描述上和面试的沟通过程中，至少体现出来这个实习项目是做的比较solid。\n高东：你可以详细解释一下solid的判断标准吗？\nJacob：嗯嗯，就是项目做得够不够深入。比如我们在面试中经常听到的回答是，我做了一个项目，它的效果是什么什么样的，可能很好，也可能不太好，但是你如果问他，是什么地方导致的不太好？或者怎么样去提高，让它变得更好？这可能就答不上来了。\n总结来说，就是处理过很多螺旋式上升的问题。碰到项目的难点，分析并解决，然后再往前推进，不断遇到和分析处理新问题。这个过程不是绕着一个浅层项目打转，而是不断推动和前进的过程，就是我想说的把项目做深。\n高东：我遇到过两种研究的类型，一种是重复迭代的路径，比如说已经有别的研究员或者别的公司试验后发现这个路径是work的，那就有很多研究员在这上面不断迭代和卷，另一种是研究一些看着略显粗糙但比较独特的方法，追求差异化挣钱，你更偏向哪种呢？\nJacob：我听下来第一种不像是个选择，反而像是你如果做不出一些独特的正交alpha，你只能选一些相对容易想到的，那些已经被别人做过的，去做的更卷，然后拿到一些卷来的收益。第二种如果是可以拿到alpha的话，可能大家都选择后者，但我理解门槛会更高，就是你做出一套市面上大家都不太做过的东西，同时它还能赚到钱，这是个非常难的事情。\n高东：你在Scientech的研究会更侧重哪方面呢？\nJacob：老板还是很鼓励我们做一些独特的尝试，在有一定积累后，会鼓励有余力的情况下多做一些创新，或是尝试一些没那么常见的方向，再加上我可能稀奇古怪的idea也很多，尝试了一些也都还能work。\n高东：我听说Scientech的实习是10周，由一系列递进式的阶段性小项目组成，你觉得是什么表现或产出，让你当时获得return offer的？\nJacob：我其实一进来就是全职加入的，经过了一个试用期，差不多也是10周，会给一个相对简单的project，根据你的表现评估是否可以拿到转正。\n高东：你当时在Scientech都负责什么工作呢，一天的节奏是什么样的？\nJacob：我当时加入的时候先做的是A股某个品种的高频 alpha。\n我们的工作时间挺灵活的，一般是早上9点上班，下午6点下班，但是这行其实不是一个固定时间或者可以通过堆时间就有成果的行业，所以大部分也都是时间追着灵感跑。有时候可能晚上灵感来了，我也会爬起来写一下实验一下，如果状态不佳没有灵感的话，我也会适当的休息一下。\n工作内容的话，因为我之前没接触过这个品种的研究，所以会先看一些paper，或者直接去观察市场数据，来找alpha的灵感，另一个就是写代码实现这个alpha或去迭代之前的idea。此外就是每周会和老板还有manager开两次会，来及时更新进度与讨论一些想法。\n高东：在Scientech投研团队中，你们的沟通频率是什么样的呢？\nJacob：我们是3对1，老板和manager，两个人或者三个人和我一起开会，频率是一周两次。\n高东：3对1，然后1周两次吗？老板花在你身上的精力和成本真的好高啊。\nJacob：不单是我，我们老板花在每个Quant身上的时间都会很多，所以大家工作体验和项目进展都会很不错。\n高东：你说之前没做过类似高频，过往工作都集中在中低频的股票模型研究上，那么最开始用这个高频品种project来评估表现，你会有压力吗，这个过程顺利吗？\nJacob：还挺顺利的，因为在初期我的manager给我了很多帮助，所以这让我上手很快，同时我也对这方面的研究很感兴趣，所以迭代也比较快。\n再加上公司已经有比较成熟的相关策略了，我当时也没有太用机器学习的方法，更多是基于市场逻辑手搓一些因子，大概三周时间就有一些明确产出了，然后第一个月过完，我就收到了正式的转正通知。\n高东：1个月就提前转正了吗？这也太快了，那你后面的两个月还是做这个项目吗，和转正前有什么变化吗？\nJacob：做的事情变化不大，还是继续做这个高频的project，可能在权限上相比转正前更加拓宽了一些。\n高东：你刚刚说，在这期间manager给了你非常多帮助，你可以简单描述下吗？\nJacob：一个是我们一周两次的讨论，这个给我的研究思路与研究方向提供了很多帮助，再有就是我之前没太写过C++，manager也给我了非常多细致的指导，包括整套公司的C++框架与注意事项，还包括一些高频alpha研究方法上经验传授，最后就是项目的推动与实盘的部署，他真的是不遗余力的提供了非常详尽的帮助！\n四、实盘感受与思考 高东：你在Scientech大概多久就上实盘了？\nJacob：不到两个月吧，一个多月的时候就有一些因子上线了，这也是我第一次做从idea到实盘的完整链路。\n过程还是比较顺畅的，比如从一个逻辑出发，我想这个应该能赚钱，然后我就去写和测试，回测效果确实不错之后，再和同事合作，把它部署上去，之后实盘跑了一个月，确实效果也挺理想的。再就是进行后续的实盘数据分析，比方说知道这个什么时候赚的好，什么行情表现一般，整体还是比较流畅。\n高东：我之前遇到一些高频QR朋友说，回测系统还是很重要的，要不然就算回测很漂亮，上了实盘还是不行？\nJacob：是的，Scientech就非常看重回测的建设，你可以明显感觉到的是，在内部回测和上实盘之后差异性非常小，这主要是得益于老板们在高频领域这么多年的深厚积累，这让公司的高频回测系统做的非常好。\n高东：你之前的工作都是集中在深度学习在量化领域的应用，就这个课题来说你觉得有没有哪些有用或是有推广性的tips？\nJacob：我觉得有一个还挺有推广性的，深度学习里确实有一个范畴很有意思，就是如何防止过拟合？如何评估你的信号，哪些是赚钱的哪些不是？这个事我觉得是对所有的研究员都是非常有价值的。\n因为不管是我们用深度学习还是人工挖掘，都是要去拟合这个市场。那我怎么去评估它，可以更好地防止过拟合？这个确实是我之前在深入学习的工作中得到的一些很有启发的，还是挺有通用性的。\n高东：听下来这个非常值钱，在金融数据里面噪音本身就非常非常多，是不是在研究上很容易就拟合到噪音里去了？\nJacob：是的，因为深度学习里面很核心的一些技巧就是避免或者防止过拟合，本身深度学习它一整个就是用相对比较复杂的模型去拟合一个目标。因为它的拟合能力非常强，所以你不可避免的就要用一些手段去防止过拟合，这个在量化领域去怎么评估自己的信号是真正的alpha还是过拟合，这事是非常核心的，要好好研究。\n五、PM tracking过程思考 高东：1个月提前通过试用期考核，然后2个月不到就有了实盘的体现，到现在1年多从全职研究员到PM，这真的进展飞速！你认为可以推动你的研究项目一直有产出的原因是什么？\nJacob：就像咱们刚刚聊的，在观察市场和数据的过程中，确实就会不断有灵感出现，这个事情其实也不是说非要刻意去寻找灵感，而是在每天的工作中就会有idea浮现，然后有一定比例的想法会转化成实际产出，在这个过程中，包含了很多老板和同事们相当多的支持。\n最后就是从idea到产出到落地的过程，公司的链路是非常快的，在scientech的研究过程中，可以做到Quant只要有想法，他马上就能知道这个想法到底是怎么样的，接下来的部署和反馈都非常迅速，像是上面提到的回测和实盘对的很齐，这可以让从回测到实盘不需要做太多改动，我们只需要把研究做好做细，之后就有很成熟的开发同事帮我们做后面的事情，这也都是得益于我们内部系统的成熟积累。\n高东：从成为Scientech的全职QR，再到PM tracking，你的工作和权限有发生怎样的转换吗？\nJacob：成为全职后工作内容上，在前期没有特别大的差别，还是继续在做高频alpha。\n权限上有比较大的区别，在成为全职后，首先你可以看到更多的公司代码，尤其是策略层面的代码。这个的指导意义就是说，当我知道策略是怎么运作的时候，我评估我自己的alpha，就不是通过一些简单的指标，而是通过它怎么给策略带来一些增益，这样就可以更好的指导怎么做好alpha，我觉得这是最大的区别。\n高东：alpha的判断标准不单是一些规定指标，而且基于策略本身的提升，听下来这个权限和能看到的东西真的很大？\nJacob：这也是我一直说的，我们公司老板对每个研究员充分的信任，也是一个很开放的研究和交流的氛围。\n高东：在成为PM后，你看待工作的视角相比之前有什么变化吗？\nJacob：我觉得视角上最直接的转变就是从老板认不认可我的工作，变成了市场认不认可我的工作。\n当我在试用期或者是一开始做Quant的时候，评估判断一个 alpha 或者一个idea有没有价值更多是通过老板给我的反馈，如果老板说ok这个挺好的，那就在上面多做一做，在这个视角下的工作本身更多是获得老板的认可。\n但是现在更多的去独立管理策略或市场以后，可能我对自己的工作评估就转变到了，它是不是真的能给当前在跑的策略带来增量的价值，市场反馈认不认可我的工作？\n这算是一个更大的挑战吧，就是当你面对的是市场真实反馈的时候，这对投研本身的推动还是非常非常直接且明显的，你就得更加小心地对待自己的工作。\n就像是防止过拟合问题，如果你是个实习生或研究员，因为你可能不对pnl负责，所以对是否过拟合这个事情不是那么在意。但是承担起这个责任后，你就要加倍小心，我不希望我的东西加进去以后反而让我们的策略变差或亏钱，这是我觉得在心态发生的很大转变。\n高东：你从原来做实习生，到现在自己要带实习生，这个过程感觉如何？\nJacob：这挺有挑战的，因为我们需要设计给实习生的project，这需要我把比较分散的工作抽象和管理起来，需要从我们的角度来评估，哪些事情是优先级更高的，更可能带来价值的，把这些提炼出来变成project交给实习生去做。\n高东：你说的抽象起来，是指研究脱敏工作吗？\nJacob：不是的，我们对实习生开放的信息还是非常多的，不会那么保密。\n这里说的抽象是指，很多时候研究过程是比较繁琐和琐碎的，比方说有些从原始数据清洗什么的，这些东西的整体链路很长，肯定不能让实习生在很短的时间里做这么多琐碎的工作，所以我们需要给大家包好一些易于上手，且可以看出来工作能力及产出的工作，提炼出这一块让实习生们专注地用10周时间研究。\n我们总说自己是个服务型企业，服务于实习生哈哈哈。因为Scientech的大部分全职都是来自于实习生转正，所以现在的实习生他们将来也很可能加入我们，成为我们的同事，我们希望让大家有更好的实习感受与收获。\n高东：之前就看Scientech非常牛的业绩表现，比如自营策略Sharpe 6以上、日均交易额逾数十亿元、从无到有拓展到全球40多个市场，从纯自营到目前自营及管理的交易资产规模超十亿美元等等，你觉得公司哪些优势是推动快速发展并不断取得成果的重要原因呢？\nJacob：首先就是我们senior同事的积累是非常深厚的，包括研究以及开发的积累，其次是沟通合作的氛围都非常开放和平等，最后还有一点，就是我们每个同事在精神上都有一个快速迭代的文化，所以基本上大家各自的project迭代都非常积极，很快合在一起推动了公司的发展。\n高东：我遇到很多QR或者量化私募其实画像都很趋同，这也导致了非常多的内卷和同质化竞争，你觉得这是必经之路的常态吗，还是也有不同的解决思路与心得呢？\nJacob：我觉得这确实对求职的同学们来说是个挺大的困境，因为很多时候你的方法论或者说研究习惯，都是来源于你的mentor和过往工作，大部分量化私募其实本身在方法论上也有一些趋同的理解，可能高频大家的做法会有一些不一样。\n如果说我的建议的话，可能就是在这套东西之外再去多尝试一些，可能不那么常见的思路和方法，可能你知道它不一定能赚钱，或者不一定是最好的，但要保持开放的尝试的心态，久而久之就可能会避免一些过度的同质。\n高东：在Centralized book 的模式下，每个成员都有深耕自己负责的模块，但经常会听到两种困扰，一个是发展空间受限的问题，一个是思考维度局限在模块化而非基于全局的考量，在未来职业道路的个人竞争力提升上，你有思考过解决方式吗？\nJacob：在职业发展空间上，我觉得更多主导因素还是公司，根源还是对于公司本身模式和文化的选择。\n就我个人来说，我会不断去尝试拓宽我的能力边界，包括我原来没太做过的东西，我也会积极的提前学习，然后我可能会和老板提，我想尝试某个方向。在Scientech里，大家的文化是提倡这种积极性的，可能这样也可以解决你所说的这种受限。\n高东：在这一年多的工作过程中，你觉得同事和老板身上有什么闪光点是值得你持续学习的呢？和他们的交流合作中，有什么理念上的收获吗？\nJacob：首先我觉得大家都是优秀、聪明，而且都是非常谦逊的人，这点让共事变得非常简单愉快。\n有一个理念是我加入后学习到的，大家总会强调说，做量化研究是一个螺旋曲折上升的过程，这个过程有很多事情是难以避免的，有一段时间你就是在走下坡路，或者一段时间你就会卡在那里做不出来。在遇到这种问题的时候，你心态上要接受原地踏步，接受研究中的挫折，保持良好的心态和节奏持续研究，慢慢就会又回到上升阶段，我觉得这个给我很大的收获。当然，在这个过程中老板也会给大家鼓励和心理按摩哈哈。\n六、投递Scientech的建议 高东：作为面试官，你觉得什么样的人才画像是适合你们投研团队的？\nJacob：一些最基础的特质可能各家量化团队都类似，比如扎实的数学能力和优秀的coding能力，然后很聪明很富有热情。\n在此之外，我们还可能更看重，是否有清晰的沟通能力，这个特质可以更方便大家未来合作共事。还有一个就是快速试错能力，从过往的实习经历中总会遇到一些失败与挫折，这时候的反应就会体现出很多人选对待问题的心态与行动能力。\n高东：对于投递Scientech，你有什么作为过来人的小建议吗？\nJacob：好好准备代码，因为这个确实对于Quant来说是非常重要的能力，算是核心的考察项目，更好的使用C++也是个加分项。另一个就丰富自己的project经历，尽量的做精做细，多去思考。\n高东：最后如果有学弟妹想进入量化行业，你有什么硬核书籍或课程推荐吗？\nJacob：我会推荐一些统计相关的课程，比如像《统计学习方法》和《统计机器学习》，中低频启蒙的话可以读读《因子投资：方法与实践》。\n最后希望有更多志同道合的小伙伴加入Scientech Research，共同交流，一起进步！\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E5%AF%B9%E8%AF%9Djacob%E5%9C%A8src%E4%B8%80%E5%B9%B4%E5%81%9A%E5%88%B0pm-tracking%E5%BF%83%E5%BE%97%E4%B8%8E%E6%84%9F%E6%82%9F/","summary":"\u003cp\u003e【Scientech Research 2023年进入中国交易市场后一直是国内量化人才市场关注的焦点，实习薪资行业超一线水准、80%实习转正率、N对1的导师团队…更是不断引发顶尖Quant牛人们的好奇与向往】\u003c/p\u003e","title":"对话Jacob，在SRC一年做到PM tracking心得与感悟"},{"content":"市场波动加剧，行业洗牌加速，随着25年小微盘牛市，越来越多量化私募远超百亿，曾经被冠以“小而美”称号的长期小型量化私募，正面临前所未有的生存考验。\n规模和体量虽然不是一口吃个胖子，现在的大百亿私募也是从当年的小而美快速发展起来的，但是如果有私募很多年停留在小而美，或许求职的量化研究员可以多问几个为什么？\n什么样的人不适合读这个文章？\n相信公司只是一颗被市场遗忘的宝石，在底部介入未来可以收益最大。 不想频繁面试、谈薪、了解行业信息，有个mentor愿意带自己就很满意了。 能有offer就谢天谢地了，先进入量化行业再说。 相信公司有了自己的加入，可以一改之前文化风格，翻天覆地。 什么样的人适合读这个文章？\n总觉得聊下来感觉不对，但也说不出具体哪里怪怪的。 想最大化自己利益和职业发展，有这个耐心，也愿意牺牲自己时间寻找更好的机会。 坚信公司大小和前景由市场供需决定，而不是老板的愿景和许诺。 相信base虽然占总包的小范围，但base低却饼大兑现总有点问题。 一、量化私募强者恒强现象 2025年截至9月，国内百亿级量化私募数量已达45家，这一数据背后，是资金与人才向头部机构的高度集中。上半年，有业绩展示的33家百亿量化私募平均收益率达13.54%，且全部实现正收益，相比之下，20亿以下小型私募虽然数量高达几千家家，占比超过整个行业的84%，但它们中的大多数在业绩和规模增长上面临瓶颈。\n我遇到这样的情况总会问自己：\n10亿公司和top4的业绩跑的差不多，你作为投资人你买谁？ 你持有头部量化5000万产品，有家中小私募的产品突然跑的很猛，你会赎回头部私募的产品转投这家吗？ 小私募要比头部私募跑的业绩好多少，大家才会作为配置项？10还是30%？如果真的跑的这么好，还会规模不增长吗？ 私募行业“强者恒强”的马太效应愈发显著。私募客户认购产品不只是看短期业绩，更看重策略的稳定性、团队的可靠性和公司的治理结构，这也是头部机构越来越强的原因。而小机构如果在业绩表现、投研和策略特色方面不具有很强的说服力，在规模方面可能很容易掉队。\n所以募资难是小型私募面临的首要难题，私募行业募资端也呈现“冰火两重天”的局面。\n头部量化私募发行的产品备受资金青睐，这种分化现象在2025年变得尤为明显，头部私募规模一年增长100亿轻轻松松，甚至有私募开始暂停接钱，稳步发展，而小私募可能一年增长10亿都是个难题。\n另一重压力来自于运营成本变高和产品设立标准的提高，行业监管新规的实施使得规模较小的私募机构面临产品清盘、存续规模下滑等挑战。此外，产品发行门槛的提升也会加剧头部效应，更有募集能力的管理人和渠道才能拥有持续发行新产品的能力。\n一家公司如果业绩持续优秀，在信息高度透明的今天，规模会迅速增长。长期保持小规模，除了老板确实想实在低调、就想舒服纯自营以外，往往有着业绩不稳定、策略容量有限或团队构成等问题。\n二、研究员职业发展困境 对于量化研究员而言，选择长期处于小型规模的私募机构，可能会面临一些未来发展的职业风险。 （当然，也不是所有研究员的求职质量都顺风顺水，都会第一段就去一家最满意的，很多人在最初的中小私募作为过渡项，厚积薄发之后去了外资和百亿。也可能在某一家管着一个book就非常舒服，想更多的顾一些生活家庭，不想再卷。我下面说的是我目前观察的哈）\n薪酬与前景\n基础薪资：国内头部私募junior研究员中位数大概在120w年包上下，大部分中小私募量化研究员的base都在3w/月上下浮动，可能会有6个月上下的年终奖，最后总包大概在50w上下。因为公司要控制人员薪资预算，来保证公司现金流，所以砸钱挖人或者愿意给出高于头部私募的年包竞价情况非常少，观察下来，大部分量化研究员很难在中小私募获得满意的薪资。 职业发展空间：公司整体规模不大，会导致人多蛋糕少+1个人当3个人用的情况出现。比如策略上实盘，分规模，分年终奖，还有实盘cut等问题，这些在中小私募可能更为明显。然后大部分人做的工作可能也不是太细化，这就导致小规模下方法论同质化，项目差异化小，加速策略以求上线所以做的相对粗糙，在跳下一段的时候，大私募觉得边际贡献低，过往经验已经和公司内部撞型，导致求职不太顺利。 投研资源支撑：资源支持不足也会影响研究员的工作效能，比如有没有足够的QD和c++工程师来负责投研支持，一个研究员可能还需要兼并数据开发和QD的工作一起做。对研究员的研究工作而言，高质量的数据、强大的算力和先进的研究平台，而这些都是非常重要的选项，时间和精力的聚焦，决定了研究员未来的投研技能长期发展。 三、一些案例和建议 中小型私募为吸引人才可能承诺更高的绩效分成，但实际总收入稳定性可能远低于大型私募。\n因为构成研究员薪酬的不但仅有绩效分成，还有坚实的底薪、约定的固定年终奖、配合完善的福利体系、顶格交的五险一金、报销制度和软性文化。选择有明确的薪酬架构和绩效评估体系的私募更为重要，不然则会因为当年业绩波动或资金流出而大幅削减甚至取消年终奖，这样薪酬的波动性太大，不利于早期投研。\n选择前期的筛选项：\n先看它有没有稳定的中层（3~6年的senior quant）：这部分qr构成坚实，证明的是每年承诺的兑现情况和公司发展的平稳性。 再看投研支持的薪酬情况：QD和工程师的薪酬情况，也可以证明未来投研工作的顺畅度和管理层对于做精做细的态度。 最后前员工的发展：职业变动或许有很多原因，比如薪资、权限、个人生活等，但是大概率前同事的发展状态也可以反映现公司投研项目的同业市场认可度。 已经在中小型私募：\n做一些小闭环的策略，最好和市场主流相关性低，比如ETF套利、转债类策略、高频商品股指等，这样容易创造下一段的边际效益，也容易进行成果归因。 避免身兼多项目，找准一个单点做精做细，定期更新简历看看是不是真的有成果可以落实在简历中，再去人才市场看看大家对项目的认可度，辅助自己进行判断。 ","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E8%AD%A6%E6%83%95%E5%B0%8F%E8%80%8C%E7%BE%8E%E9%99%B7%E9%98%B1%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%91%98%E5%BA%94%E8%B0%A8%E6%85%8E%E9%80%89%E6%8B%A9%E5%B0%8F%E5%9E%8B%E7%A7%81%E5%8B%9F/","summary":"\u003cp\u003e市场波动加剧，行业洗牌加速，随着25年小微盘牛市，越来越多量化私募远超百亿，曾经被冠以“小而美”称号的长期小型量化私募，正面临前所未有的生存考验。\u003c/p\u003e","title":"警惕“小而美”陷阱：量化研究员应谨慎选择小型私募"},{"content":"Jump Trading 相比于华尔街巨头们的热衷曝光，Jump Trading 则选择极致低调，其内部信息也很少公开，本文只能从公开招聘信息、网络员工分享以及金融媒体报道综合而成。如有信息不实，也感谢朋友们可以指出，我加以改正。\nJump Trading 基金经理（PM）薪酬结构详解\nJump Trading 是全球顶尖的 Private Prop Trading Firm（自营交易公司），总部位于芝加哥，因极致的高频交易（HFT）能力和技术驱动文化而著称，不管理外部资金，全部使用自有资本进行自营交易。\n1. 平台性质与组织形式 2. 薪酬概括估算 基于公开资料（谈不上极其详尽，但可作参考）来观察 Jump Trading 在 QR／QT 方向上的薪酬结构及特点。\n1. Annual Base Salary Range\n对于 Quantitative Researcher | Trading Team，Full-Time，Chicago or New York City，在官网显示，其Annual Base Salary Range：$300,000 - $300,000 USD 对于Deep Learning Researcher | Trading Team，Full-Time，Chicago、New York、 London，在官网显示，其Annual Base Salary Range：$200,000 - $350,000 USD 对于 Software Engineer | Core Development，Full-Time，Chicago、New York、Austin，在官网显示，其其Annual Base Salary Range：$200,000 - $250,000 USD 对于 Quantitative Developer，Full-Time，New York，在官网显示，其Annual Base Salary Range：$152,339 - $200,000 USD 2. offer薪酬结构（网帖估算）\n例1：Software Engineer（YOE 3）：NYC ，base 200K， first year 225K proratedbonus，50K sign-on 例2： Quantitative Researcher（YOE 4）：NYC ，base 200K，first year 300K proratedbonus，200K sign-on 例3：Quant trader （NG）：pkg500k 3. 关于竞业\n核心组是2年，其他组9个月 3. PM 到手能拿多少钱（PnL Cut） 实际应用举例：\n若你是一个新晋 PM，平台分配你 $300M 资金，你第一年做出 6% 回报：\nGross PnL：$18M Cut Rate：25%，即 $4.5M 扣除团队支出（Analyst、自己工资、保底工资抵扣等）后，最终实际净收入 $3M–$4M 4. 从公开资料看 Jump 的投研模式 下面这些是从官网媒体、行业报导里能看到的特征：\n研究 +基础设施驱动 Jump 网站明确表示：“We’re traders, builders, engineers, and researchers obsessed with improving the models, tools, and systems that power everything we do.”\n它在其加密／链上研究子公司 Jump Crypto 的研究页面有发布论文／短 note (“Invariance Properties of Maximal Extractable Value”, “A Short Note on Setting Swap Parameters” 等) 在基础设施层面：提到“quant analysts are encouraged to operate independently and innovate… the firm’s lack of central control removes the rigid bureaucracy of traditional firms” 所以，Jump 的研究模式强调技术/基础设施（高频、算法、机器学习/AI）+ 从“第一性原理”出发建模型。\n分组／小团队 (“pods”／独立交易团队) 制度 一篇老报导中提到：“Jump rents out computers and other infrastructure to its traders, who are organized into independent trading teams … The groups operate as separate cost centres … Some groups trade across markets while others focus on one.”\n也就是说，研究＋交易，是多个小团队／策略组各自负责，具备“自己做研究／自己交易／自己承担成本＋收益” 的倾向。\n快速模型迭代 +强调“做出来／落地” 从 “research outcomes drive more than superior risk-adjusted returns. We … deploy technologies that change our world.” （媒体摘录）\n也就是说，Jump 看重的不只是研究报告，而是“从研究到代码／系统部署到交易”这一条龙流程。同时其团队结构允许“快速实验/快速失败”这种节奏（如自主团队、小团队制）也暗示这一点。\n5. 业界哪些机构比较类似与有可比之处 Citadel Securities / Citadel LLC：大型对冲＋做市机构，研究＋交易＋工程高度融合，但相比 Jump，其规模更大、募集外部资金＋对外投资业务更多。 Jane Street：虽然更偏做市／流动性提供，但其研究／交易／系统一体化程度也高。对于流动性套利、跨资产、全球化交易有很强特色。 Two Sigma：虽然以量化基金著称（对外募集资金）而非纯专有交易，但其研究+机器学习+系统工程投入非常深，某些模式（研究→模型→交易）可作参考。 Tower Research Capital：也是高频／专有交易机构，在高频／算法交易环境中其投研/交易模式有重叠。 所以，如果候选人做背景匹配，“Jump‐式”投研人才，可能也适合在 Jane Street、Tower Research、Two Sigma 的背景（尤其具备系统／工程技能＋研究能力）。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/jump-trading-%E5%9F%BA%E9%87%91%E7%BB%8F%E7%90%86%E8%96%AA%E9%85%AC%E7%BB%93%E6%9E%84%E8%AF%A6%E8%A7%A3/","summary":"\u003ch3 id=\"jump-trading\"\u003eJump Trading\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e相比于华尔街巨头们的热衷曝光，Jump Trading 则选择极致低调，其内部信息也很少公开，本文只能从公开招聘信息、网络员工分享以及金融媒体报道综合而成。如有信息不实，也感谢朋友们可以指出，我加以改正。\u003c/p\u003e","title":"Jump Trading 基金经理薪酬结构详解"},{"content":"Citadel LLC 本文试图梳理，Citadel（以及其资产管理子公司 Citadel Global Equities / Citadel LLC）的基金经理（PM）和研究员（QR）薪酬结构，其风格和 Millennium 一脉相承，但在细节上有所不同。\nCitadel 基金经理（PM）薪酬结构详解\nCitadel 是全球最大、最成功的多基金经理（Multi-PM Pod-based）对冲基金之一，资产管理规模超过 500 亿美金，以其超强的基础设施、风险控制体系、技术驱动著称。与 Millennium 类似，Citadel 也采用“加盟商”模式，每个 PM 管理独立资金并对 PnL 负责。\n1. 基本运营架构 2. PM 收入结构拆解 Citadel 和 Millennium 类似，但区别在于 更高的初始门槛，更强的运营干预，以及更集中式的数据技术平台。\nPnL 分成结构（Profit Sharing）\nBase Salary（基本工资）：通常为 USD 250k–600k Performance Cut（业绩分成）：通常 PM 从净利润（Net PnL）中提取 10–20% 作为个人分成，Citadel 会根据策略类型、波动率、资金量、风险系数调整 公司留存部分 用于：团队支持（数据、开发、清算成本）、风控及技术平台开销、以及留给公司自有资本收益 PnL Cut 基础结构\n举例说明：\n若某 PM 年度 Net PnL = $100M\n公司先扣除成本（约 15%） 剩余 $85M 按 80/20 分成 PM 获得 $17M（可能再分给自己团队） 3. 成本与费用结构 相比 Millennium，Citadel 对成本划分更严格、透明度更高，但容忍度更低（即亏损时公司不兜底）。\n4. 新人保障机制：Guarantee \u0026amp; Trailing Cost Citadel 会给优秀的新 PM 提供 一年保底工资（Guarantee）+ 设置 KPI 考察点：\n5. 与 Millennium 的差异 若你是一个新晋 PM，平台分配你 $800M 资金，你第一年做出 5% 回报：\nGross PnL：$40M Gross Charge：$10M 左右（例如交易、技术、人力等） Net PnL：$30M Cut Rate：15%，即 $4.5M 扣除团队支出（Analyst、自己工资、保底工资抵扣等）后，最终实际净收入 $3M–$4M 6. 案例拆解 例如：某 PM 年赚 $40M\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/citadel-llc-%E5%9F%BA%E9%87%91%E7%BB%8F%E7%90%86%E8%96%AA%E9%85%AC%E7%BB%93%E6%9E%84%E8%AF%A6%E8%A7%A3/","summary":"\u003ch3 id=\"citadel-llc\"\u003eCitadel LLC\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e本文试图梳理，Citadel（以及其资产管理子公司 Citadel Global Equities / Citadel LLC）的基金经理（PM）和研究员（QR）薪酬结构，其风格和 Millennium 一脉相承，但在细节上有所不同。\u003c/p\u003e","title":"Citadel LLC 基金经理薪酬结构详解"},{"content":"Millennium Management 本文试图梳理，关于Millennium Management 这类多基金经理平台（Multi-PM Pod Platform）下基金经理的薪酬结构、盈利模式与实际收入机制。\nMillennium 基金经理（PM）薪酬结构详解 Millennium 是全球最知名的多基金经理对冲基金平台之一，采取 Pod-based 的加盟式管理制度。\n每个 PM 团队（Pod）独立管理一部分资金，平台统一提供技术、交易、合规、基础设施等支持，并从 PM 的盈利中抽取费用与分成。\n1. Pod 基本结构参数 2. PM 如何为平台赚钱（Gross PnL 与 Net PnL） 以单 Pod 举例： 理解区别：\nGross PnL：Platform Top-of-Line（平台总营收，未扣成本） Net PnL：Pod Top-of-Line（Pod 真正创造的净利润，已扣 Gross Charge） 如果 Gross 要求是 5%，Net PnL 通常会折算后变成 3.5%-4.5% 左右。 3. PM 到手能拿多少钱（PnL Cut） 内部拆分参考：\nPM Bonus：约 $3M Analyst Bonus（2-3人）：约 $1M – $2M 保底工资、未来抵扣项：若第一年有 Guarantee Bonus（签约金、保底年薪），需要从未来的 Cut 中抵扣。 PnL Cut = Pod Bottom of Line（总部再分账） 类似“加盟商缴纳品牌使用费”，PM 赚的钱要再交一部分“抽成”给 Millennium 总部。\n4. 费用体系：Gross Charge / Net Charge 拆解 平台支持并非免费，Millennium 会从 PM 的 Gross PnL 中按资源使用情况收取费用，主要分为两大类：\n5. 实际应用举例（汇总） 若你是一个新晋 PM，平台分配你 $800M 资金，你第一年做出 5% 回报：\nGross PnL：$40M Gross Charge：$10M 左右（例如交易、技术、人力等） Net PnL：$30M Cut Rate：15%，即 $4.5M 扣除团队支出（Analyst、自己工资、保底工资抵扣等）后，最终实际净收入 $3M–$4M 6. 总结： Millennium 基金经理的收入主要取决于 Gross PnL、Cut Rate、平台费用与团队规模四个维度。表现优异者 Cut 可高达 20%，部分优秀 PM 年入上千万美金，但同时平台对风控、回撤、稳定性要求极高。\n最后，作为候选人的视角，如果选择大平台公司下面成立的新组，去之前应该打听一下组里人数、老板水平和人品、最重要的是过往历史表现如何。新组一般风险比较高，而且风险组合可能和其他组高度重合，这导致平台大公司的高层对于新组的风险管控比较严格， 一个小的回撤就可能要减仓，极端情况下甚至会命令停止交易，所以除非是去业绩异常耀眼优秀的新组，否则不如去其他成熟组或自营团队。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/millennium-%E5%9F%BA%E9%87%91%E7%BB%8F%E7%90%86%E8%96%AA%E9%85%AC%E7%BB%93%E6%9E%84%E8%AF%A6%E8%A7%A3/","summary":"\u003ch3 id=\"millennium-management\"\u003eMillennium Management\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e本文试图梳理，关于Millennium Management 这类多基金经理平台（Multi-PM Pod Platform）下基金经理的薪酬结构、盈利模式与实际收入机制。\u003c/p\u003e","title":"Millennium 基金经理薪酬结构详解"},{"content":"职场最亏的事，不是没能力，而是有能力却没赚多少钱。\n很多研究员找工作时，要么羞于谈薪，觉得“要钱太贪婪”；要么盲目谈薪，最后把offer谈崩，错失良机。\n其实谈薪从来不是“贪心”，而是对自己能力的尊重——尤其是反复谈薪的底气，这里藏着你未来几年的收入上限和未来职场生存与发展。\n同样的背景、同样的岗位，有人入职就比别人少拿5万，有人却能通过谈判，每年多赚10万+。差别从来不是运气，而是你是否找对了谈薪的逻辑和方法。\nNegotiation 是一种非常重要的skills，重要性不亚于刷题、大数据、机器学习经验等，应该从职业早期就开始培养。\n什么样的人不适合读这篇文章？\n觉得谈判工资是种贪婪的表现。赤裸裸要钱之后，还是继续要钱、反复要钱，感觉这样不好。 不想承担任何风险。讨价还价是个微妙的过程，再圆滑的处理手段，也存在谈崩了的可能性。 能有 offer 就谢天谢地了，没什么资本讨价还价。 相信：工资由能力决定，公司会公平对待。 什么样的人适合读这篇文章？\n类似的职位，类似的背景，凭什么我的收入要低？为什么我没拿到最高工资？这不公平！ 我想最大化自己利益，我有这个耐心，也愿意冒一定的风险。 我坚信：新工作的工资应该由市场供需决定，而不是我目前的工资。 相信：尽管我要了公司不一定给，但是我不要公司必然不会给。 这二者之间会有什么差别？\n你的第一份工作，有可能差别不大。因为应届生背景类似，尤其是去同一家公司，年收入差别可能只有一两万，甚至只有几千。大家平常里看到的 offer 数字，应届生往往是大差不差的。当然，即使你是应届生，即使空间不大，你也应该努力争取！大佬们都是反复强调：negotiation 是一种非常重要的 skills，重要性不亚于刷题、大数据、机器学习等，应该从职业早期就开始培养。\n对于经验丰富的人来说，讨价还价之后，在已有 offer 的基础上，平均每年多拿个十几万并不难，而且工作年数越久、经验越丰富，谈判的空间越大。\n有些人可能会说，我很年轻，既然 offer 数字差别不大，那等将来再说。\n不过我在这里真诚的提醒你：收入高低是长期积累的结果。\n一、谈薪的两大要点 首先，合理安排面试，争取同时期拿到多个 offer。\n这样一方面，讨价还价有资本，公司之间如果竞价，对你最有利；另一方面，即使某个 offer 谈崩了，你也有其他选择。\n如何合理安排面试，需要考虑公司招聘速度，比如一些量化大厂进展很慢，要早点投；有熟人的公司，尤其是小私募或者自营公司，可能很快就面试，那不要着急，除非你打算拿来练手。\n这里也说一下为什么公司愿意竞价？\n如何保证招来的员工的确能干活，能满足职位的要求？这个其实很难。每家公司面试都有多轮考察，都在想法改进招聘过程，但没有哪家公司的招聘是完美的。每家公司都有招来了但是不出活的员工，最终只能直接 fire 掉。即使面试表现完美的求职者，入职之后表现也未必很牛。\n如果你拿到了多家公司的 offer，得到多家公司的认可，这就是一个很强的信号。假如你有 5 个知名公司的 offer，每家公司 4 轮面试，那加起来 20 轮面试应该考察的很全面了，所以，公司愿意高价招手握一把 offer + 大家都说好的求职者。\n其次，轻易不要说你目前的工资。\n很多人在网上问，求职期间公司让填写表格，问目前工资，是否如实填写？\n有些人会告诉大家：反正 recruiter 都知道行情，你就说了吧。或者虚报一下，至少要把当前的工资 * 1.1。\n这细想都不是很划算！\n第一条，读书那么多年，刷题那么辛苦，最后还要被 low ball！\n第二条，撒谎对不对、有什么后果，我们暂时不谈，关键是没必要啊。\n如果你挣扎着苦求一个 offer，没有这个 offer 你就浑身难受，生活受限，那么你出于求稳心理，所以别人问什么，你就回答什么，这种做法虽然无奈但能理解。\n只要你还有选择，尤其是骑驴找马的朋友，凡是问到工资，最好模糊处理。\n从道理上来说，难道，你的工资不应该按照你的背景和经验来给吗？很多公司职位描述里号称 “compensation commensurate with experience”，那为什么还要你目前的工资来做参考？如果你目前工资太低，不合理，那下一家公司凭什么以此为理由，继续打压你？\n保持这种不透明度，让对方开出合理的价位，你才有可能最大化自己的利益。\n如果大家前面聊得很不错了，那你可以说一个非常粗略的数字，对方付不起的话，大家就不要谈了。\n二、4 个谈薪小技巧 假设公司已经给了你具体的工资数字了，下面如何继续讨价还价呢？\n1. 双方保持兴趣是基础\n如果你没兴趣加入这家公司，甚至对其前途多方面质疑，那你再强再牛，对公司来说，没有任何价值，公司应该果断取消 offer。\n你对公司有强烈的兴趣，公司才会继续 “追求” 你，甚至加价。即使最后因为待遇谈不拢，公司也能理解，双方没有坏印象，过几年，有了更合适的职位，大家可以再谈。\n所以，即使你对 offer 不满意，也要表现的对公司兴趣十足。这个不光是言语上的，如果某家公司你严肃考虑，那可以线下参访一下公司，或者跟更多的组员了解情况。这个过程，你要投入非常多的时间，甚至了解工作细节，这也证明了你的兴趣。\n其实对于很多人来说，去个什么样的组、公司环境和发展机会如何，都是很重要的因素。也有人入职之后，发现新公司很坑，所以入职前，从不同的角度看待公司，从多个渠道了解信息，也许你会有意想不到的发现。\n2. 不要当场答应\n无论对方给了什么数字，即使是惊喜，即使是 dream 公司，即使是你唯一的 offer，也最好不要当场答应，因为必然有讨价还价的余地。\nRecruiter 也不期待你当场答应，他们做好了你要讨价还价甚至拒掉这个 offer 的心理准备，有些时候，为了促使你接受 offer，recruiter 甚至会主动加价。所以，沉住气，你有可能每年多拿好多钱。\n3. 书面确认工资数目\n有的公司给你 offer letter，里面有详细的数字。\n有的公司不给，而是在电话里通知，只有你口头答应了，才会发放。为了防止自己理解有误，也为了防止将来反悔，建议你在电话之后，发个邮件，说一下具体数字，声明：I just want to confirm I have the right numbers。对方的邮件回复，照样有法律效力。\n4. 按照你的节奏来\n很多时候，Recruiter 会逼着你接受 offer，比如 48 小时之内必须接受。\n你要很清楚的回复： 我不可能在这么短的时间内做出如此重要的人生决定，我需要更多时间仔细考虑，才能做出承诺。\n如果你有家庭，那更是需要他们的意见： 我需要更多时间与我的家人 / 妻子 / 丈夫讨论此事，因为这涉及到从外地搬家，那卖房子、子女上学、配偶工作，等等，都是需要深思熟虑的事项。\n你明确说了不会这么快做决定，对方如果还想要你的话，就得让步了。如果你提到了家庭原因，对方还逼你，那就显得这位情商太低了。\n有些时候，你甚至可以主动提出：你手里有多个 offer，或者你在等某家的 offer，所以你需要时间考虑。\n特殊情况下，如果你不尽快接受，offer 有可能会没了。比如公司有其他的候选人也很强，或者公司发 offer 连续被好几个人拒的麻木了，谁接 offer 最快谁了… 等等。前面说了，谈判有风险，而且，也要看你的同岗位竞争对手情况如何。\n总之，牢记一个原则：你是人才，你在选择更好的职位，并不是求碗饭吃，公司想把你招揽过去，就得拿出足够的诚意和耐心。\n三、最后要说 这个过程中，你的心理压力会很大：\n结果迟迟未决 患得患失 Recruiter 不停的催你…… 如果本职工作也比较忙，更是身心俱疲，如果压力过大，可以找能启发你的朋友，找他们聊聊，寻求点不同的思路，这个过程中你也可以看清楚：\n哪家公司最有诚意。 哪家公司最适合你 公司看重什么技能。 自己什么地方欠缺。 最终拿着满意的工资入职，明白自己努力的方向，你也更有动力做好。\n诚然，要把结果从 80% 优化到 90% 甚至 100% 满意，很难，很多人可能没有太大的 negotiation power；此外，工资也许不应该是找下一份工作的第一甚至唯一标准。\n但是很多研究员，问题在于压根就不试图去优化，或者想要去优化，最后处理的比较糟。\n大多数人的谈判，是这样处理的：\nrecruiter 要你目前工资数字，你就给。 recruiter 给了你一个 offer，你斗胆提个新数字，加些钱，对方取个中间值，然后你就接受了。 结果很多人入职以后，会很懊悔自己被 low ball 的要死。\n最后，前面说了这么多钱的问题，这虽然非常重要，但我们也要知道工作内容和权限前景是最关键的！自此基础上，薪资是超级加分项哈，大家先看长期，再谈短期。\n希望大家求职都可以深思熟虑，祝大家都能有理想的offer！\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E8%B0%88%E8%96%AA%E6%8C%87%E5%8D%97%E5%8F%8D%E5%A4%8D%E6%8A%AC%E4%BB%B7%E6%98%AF%E8%81%8C%E5%9C%BA%E5%BF%85%E5%A4%87skills/","summary":"\u003cp\u003e职场最亏的事，不是没能力，而是有能力却没赚多少钱。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e很多研究员找工作时，要么羞于谈薪，觉得“要钱太贪婪”；要么盲目谈薪，最后把offer谈崩，错失良机。\u003c/p\u003e","title":"谈薪指南，反复抬价是职场必备 skills"},{"content":"Location: Hong Kong\n1. Firm Context\nA newly launching hedge fund platform in Hong Kong, backed by multi-billion USD capital commitments from leading Wall Street institutions.\nThe fund will operate a global systematic equities strategy under a centralized book structure, initially focused on Asia and Europe.\nThis is not an incremental expansion.\nIt is a full platform build — capital secured, infrastructure being formed, core team under construction.\nThe firm is currently assembling its early core Quant and technology leadership team, offering competitive economics and meaningful long-term upside aligned with platform growth.\n2. Platform Vision\nThe mandate is to build a globally scalable systematic trading and AI research platform from 0→1.\nKey characteristics:\nCentralized book, global systematic equities Architecture-first build Deep integration of quant research, execution, and AI infrastructure Founding-level technical ownership This is a structural build phase, not a maintenance environment.\n3. Role Mandate\nThe firm is hiring a Senior Quantitative Developer / QD Lead to take ownership of trading system and research infrastructure build-out.\nScope includes:\nDesigning high-performance trading systems (C++) Building scalable research and backtesting frameworks (Python) Establishing distributed ML / AI training and production pipelines Defining technical standards and engineering roadmap Participating in early team build and leadership decisions This role directly impacts:\nResearch iteration velocity Execution stability Infrastructure scalability Long-term technical moat deal background:\n5+ years hands-on engineering experience Deep proficiency in C++ and Python Proven production-level quant platform experience Open to: Technical leads from top-tier Chinese quant funds Senior engineers from leading tech firms with 0→1 distributed ML / AI platform build experience CTO-caliber candidates willing to operate hands-on On-site presence in Hong Kong required.\nBudget is flexible for the right profile.\nCompensation Compensation benchmarked against top-tier global funds. Structure typically includes:\nCompetitive base Performance bonus Meaningful PnL participation Long-term upside aligned with fund growth Economics are designed to reward structural contributors.\nEvaluation Focus Assessment centers on: Architecture depth and system design capability Production-grade quant infrastructure experience AI/ML platform engineering maturity Leadership capacity in early-stage build environments Decision process is direct and efficiency-driven.\nContact: donggao129@gmail.com\n","permalink":"https://donggao111.github.io/hiring/technology-lead-open-to-cto/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eLocation: Hong Kong\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e1. Firm Context\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eA newly launching hedge fund platform in Hong Kong, backed by multi-billion USD capital commitments from leading Wall Street institutions.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThe fund will operate a global systematic equities strategy under a centralized book structure, initially focused on Asia and Europe.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThis is not an incremental expansion.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eIt is a full platform build — capital secured, infrastructure being formed, core team under construction.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eThe firm is currently assembling its early core Quant and technology leadership team, offering competitive economics and meaningful long-term upside aligned with platform growth.\u003c/p\u003e","title":"Technology Lead (Open to CTO)"},{"content":"以微信为例，每天诞生的微信群至少有200万个，更别说小红书、抖音、微博，人们不断的被各种事件和关系联动，表现为数以百万计的每日群聊的新建与凋亡。\n尽管社群形态在当下还是以各种方式绽放光芒，但数据趋势告诉我们，现在已经不是运营社群的时代，而是用好社群的时代，“做”群，不如“用”群。\n爆火话题和百人群聊或许可以带来一波短期流量，但一周热乎劲过后，人们很快就不爱在大群说话了。数据显示，大部分用户长期活跃在4-8个群聊，那大多数是由亲友、同学、同事、同好构成的各种不足20人的小群。\n人人都想加入大群，但人人都想在小群中活跃，从而也就呈现出了“大群松散沉默，小群紧密活跃”的特征。\n我现在可以想到的两点是： 1）做内容不如整合内容； 2）组建群聊不如加入群聊。\n小型个体讨论生存发展问题，其实就一句话，靠山吃山靠水吃水，抓着什么用什么，先不生产，更别创新。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%B0%8F%E7%BE%A4%E6%95%88%E5%BA%94/","summary":"\u003cp\u003e以微信为例，每天诞生的微信群至少有200万个，更别说小红书、抖音、微博，人们不断的被各种事件和关系联动，表现为数以百万计的每日群聊的新建与凋亡。\u003c/p\u003e","title":"《小群效应》"},{"content":"世界是一场场相互嵌套的游戏合集，就看你想在游戏的边界内玩，还是想在游戏的边界上玩。\n边界内的游戏是戏剧性的，有剧本有角色有提前设定的框架，玩家自愿参与，同意遵循一套先于游戏而存在的固定规则。就像书中说的“规则并不构成游戏，而是构成游戏的边界”。同样，在游戏的边界内，一个人并非通过权利来获得头衔，而是通过头衔来获得权力。\n像搭台唱戏，你脸谱画好的同时，角色也就确定了。80岁的小生，演的也是儿子，20岁的老生，演的也是爸爸。台上无大小，进了角色，他不管多大岁数，你都得喊他一声爹。\n身份、规则、环境都是改变行为和心态的变量。你想让他低头进门，就把门框设的矮一些，你想让被人仰视，就形成高低位差，你想让大家把羽绒服脱了，就把屋里温度调成35度…\n有限游戏以取胜为目的，而无限游戏以延续游戏为目的。\n事实上，无限游戏的唯一目的就是，通过改变规则和边界，阻止游戏结束，让每个参与者都可以一直参与其中。\n王兴是个很有趣的人，美团也是一个无限游戏的制定者。仔细观察会发现，美团的存在不是为了取得胜利，而是为了把更多的参与者都带到美团中来。\n就像标语中写的：“美团，帮大家吃的更好，生活更好”。吃喝玩乐交通文旅衣食住行，美团将更多的玩家带到了游戏中，商家和用户丰富游戏的内容，美团不断变化规则，将这场游戏无限地玩下去…\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%9C%89%E9%99%90%E4%B8%8E%E6%97%A0%E9%99%90%E7%9A%84%E6%B8%B8%E6%88%8F/","summary":"\u003cp\u003e世界是一场场相互嵌套的游戏合集，就看你想在游戏的边界内玩，还是想在游戏的边界上玩。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e边界内的游戏是戏剧性的，有剧本有角色有提前设定的框架，玩家自愿参与，同意遵循一套先于游戏而存在的固定规则。就像书中说的“规则并不构成游戏，而是构成游戏的边界”。同样，在游戏的边界内，一个人并非通过权利来获得头衔，而是通过头衔来获得权力。\u003c/p\u003e","title":"《有限与无限的游戏》"},{"content":"玩游戏，就是自愿尝试克服种种不必要的障碍，通俗也叫吃饱了撑的，自己找事干。\n我之前没深入观察过游戏领域，现在细想起来，这其中确实有股非常贴合人性的力量。就以魔兽世界来说，这款游戏的玩家累计投入时间已经高达593万年，相当于人类物种演进至今的时长。就说中国当下，也有600万人每周至少玩22个小时的游戏，这时间和强度都相当于做了一份兼职。\n我之前一直认为越轻松越舒服的事是大家越喜欢做的，但仔细想来，现实还真不是这样。很多人会觉得现实很无聊，原因往往是现实工作不够艰苦，而大脑和感官神经其实喜欢挑战，做容易的事情会让人觉得没有充分利用自己的大脑，觉得自己没有受到重视，在浪费生命。\n游戏可以让人们开心，这是因为游戏是我们主动选择要从事的艰苦工作。事实也证明，几乎没有什么能比出色而艰苦的工作更让我们感到开心的了。村里的老奶奶，你让她算点数，那真是要她命了，但是她可以玩10个小时的麻将，记牌算账比谁都积极，你给她降低难度，她还反而觉得无聊失望。\n这就是主动找活干的力量，我们如果可以在现实工作中找到一个领域有游戏体验，那么你要做的只是寻找挑战和享受其中，剩下的就交给时间就好了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%B8%B8%E6%88%8F%E6%94%B9%E5%8F%98%E4%B8%96%E7%95%8C/","summary":"\u003cp\u003e玩游戏，就是自愿尝试克服种种不必要的障碍，通俗也叫吃饱了撑的，自己找事干。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e我之前没深入观察过游戏领域，现在细想起来，这其中确实有股非常贴合人性的力量。就以魔兽世界来说，这款游戏的玩家累计投入时间已经高达593万年，相当于人类物种演进至今的时长。就说中国当下，也有600万人每周至少玩22个小时的游戏，这时间和强度都相当于做了一份兼职。\u003c/p\u003e","title":"《游戏改变世界》"},{"content":"干什么事都别较劲，干得顺就多干点，不顺就停下来想想，是什么情况？别自行车都卷着孩子脚了，你还站起来蹬。庖丁解牛，人家干了十九年，刀还像新的一样，就是因为顺着规律来，不玩命较劲。\n昨夜江边春水生，艨艟巨舰一毛轻，向来枉费推移力，此日中流自在行。这是朱熹一首诗，昨天江边水涨了，平常推也推不动的大船，现在根本不用推，轻的像羽毛一样在水中自在航行。“合道”，把行为嵌入规律中，不用费力也能日行千里。\n见过大道，不走小路啊。静下心来，观察这个世界的运动，在客观规律的绝对力量下，自己的那点小聪明，往往是不堪一击的。\n身体养的棒棒的，再顺着规律做事，做成没做成的搁一边，先别跟自己较劲。\n婴儿刚出生都是紧紧攥着拳头，好像总想要抓住点什么，但一辈子最后离开这个世界的时候，却放手了，可能他知道，其实什么也都抓不住。\n三个字，“都会死”，没事琢磨琢磨，什么事也都能过去。说白了，神仙无他法，只生欢喜不生愁，就是高高兴兴开开心心的活着，谁让你生气了，你就离他远点。招你生气的话不听，让你生气的人不见，惹你生气的事不干。\n人一辈子，哄着自己高兴，是天下第一大智慧，天天自己找气生，那就是天下第二大缺心眼。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%81%93%E5%BE%B7%E7%BB%8F%E8%AF%B4%E4%BB%80%E4%B9%88/","summary":"\u003cp\u003e干什么事都别较劲，干得顺就多干点，不顺就停下来想想，是什么情况？别自行车都卷着孩子脚了，你还站起来蹬。庖丁解牛，人家干了十九年，刀还像新的一样，就是因为顺着规律来，不玩命较劲。\u003c/p\u003e","title":"《道德经说什么》"},{"content":"这本书从一个电梯故事开始，说雷龙大厦有70多层，最近遭到租户投诉，说电梯不够用，如果不尽快改善电梯服务，他们就要集体退租。\n常见的解决措施是很容易想到的，比如提高电梯速度；加装内外部电梯；给员工上下班分流；限制入楼总人数…这些都是我们跟着习惯思维走，可以直接提出的解决方案。\n但问几个问题后，再去给答案可能会更理智。这遇到的是什么类型的问题？谁碰到了问题？问题的本质是什么？解决这个问题是想让谁满意？\n换个视角可能会得出不一样的答案，如果从让房东满意的角度，作者也提出了一些甚至都像是开玩笑一样的解决方法。比如，提高租金，保证总收入不变但明显减少租户，这样也没人投诉了；再比如给租户宣传拥挤是个好现象，正说明大厦抢手，这样就算抱怨也不会被投诉；还有一些更扯的，放把火把大厦烧了，领取火灾保险；把大厦建筑商告上法庭，让他们处理；或者外面搭一个通道，蹭隔壁大厦的电梯…\n当然这件事最后的处理是，大厦在电梯门口装了很多仪表镜和涂鸦墙。这样大家等电梯的时候会看自己的穿搭和涂鸦，分散了精力，反而不会一直关注电梯是否慢了。\n很多时候比起依照习惯给出解决方案，更重要的是如何去定义问题，和弄清楚当下的处境与周围的关联环境。\n故事的后续是，多年后，作者真的遇到了隔壁大厦的房东，大家笑着开玩笑说，那时候真的焦头烂额，我们当年甚至都想蹭你们的电梯了哈哈哈！\n隔壁大厦的房东突然严肃的说，真的要借用的话也不是不行！因为我们的百货公司也正在为没有人流量而苦恼，搭个外部通道也正好可以解决我们的烦恼…\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%BD%A0%E7%9A%84%E7%81%AF%E4%BA%AE%E7%9D%80%E5%90%97/","summary":"\u003cp\u003e这本书从一个电梯故事开始，说雷龙大厦有70多层，最近遭到租户投诉，说电梯不够用，如果不尽快改善电梯服务，他们就要集体退租。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e常见的解决措施是很容易想到的，比如提高电梯速度；加装内外部电梯；给员工上下班分流；限制入楼总人数…这些都是我们跟着习惯思维走，可以直接提出的解决方案。\u003c/p\u003e","title":"《你的灯亮着吗》"},{"content":"蔡澜之前说过一个故事挺有趣，他看到一个老人在钓鱼，就发生了下面的对话。\n蔡澜：“老兄，河那边有更大条的鱼，为什么要在这里钓？” 老人：“先生啊，我现在钓的是早餐…”\n庄子说，鹪鹩巢于深林，不过一枝，偃鼠饮河，不过满腹。小鸟搭个巢，用不了几根树枝，小老鼠喝水，敞开了喝也喝不了多少。其实很多时候，静下心来想想，哪些需求是别人强加的，哪些需求是自己真的需要的，远比不断的奋斗更重要。\n小草不会为没有大树粗壮而悲伤，鲸鱼也不会因为不能像海鸥翱翔而焦虑，因为大家本身不是一个物种，为什么要自寻烦恼呢？但人和人的差别与所处环境条件更是一人一样，自己过得舒服就可以了。还是那句话：不要拿别人的尺子，去丈量自己的生活。\n你胃口大，吃三个馒头才能吃饱，他胃口小，一个馒头就够了，那就都依着自己舒服了来，本来大家就不一样，互相比着也没意义。\n庄子说，有人害怕自己的影子，厌恶自己的足迹，就通过拼命奔跑来摆脱它们，可是跑的越快，影子跟的也越快，跑的越多，留下的足迹也就越多。\n还不如躲进树荫中，靠大树的阴影消除自己的影子，安静下来休息，使足迹不再出现。平静下来观察，休影息迹，比不知目的飞快奔跑强的多。\n有时候休息也不是为了更好的奋斗，单纯就是为了…休息一下。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%BA%84%E5%AD%90%E7%9A%84%E6%99%BA%E6%85%A7/","summary":"\u003cp\u003e蔡澜之前说过一个故事挺有趣，他看到一个老人在钓鱼，就发生了下面的对话。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e蔡澜：“老兄，河那边有更大条的鱼，为什么要在这里钓？”\n老人：“先生啊，我现在钓的是早餐…”\u003c/p\u003e","title":"《庄子的智慧》"},{"content":"这本书的意思就是说，在历史表象之下，有一种“结构性力量”在起作用，历史事件和人物只是表层现象，真正决定社会走向的，是底层深刻的制度逻辑和结构性矛盾。\n历史研究就像是看电视剧，不能只是看人物本身的起伏，更要看到编剧给剧本的核心逻辑。就像是家里的电灯泡老瘪，如果是电路有问题，那么换灯泡也只是时间问题，调整电路才是核心。\n中国历代封建社会的循环就是，当无组织力量增大到一定程度，地主对农民的剥削必定超过极限，国家在农民大起义中崩溃。之后宗法一体化的调节机制再度发挥作用，给新的封建王朝提供了组建模版，又使社会回到了原有的旧结构中。崩溃与重建，两套调节机制交替作用，保持了社会结构的巨大稳定性。\n结构模板的作用是设计、提供组织原则，在封建社会中，豪门世家是社会上层，他们既有丰富的统治经验，又有强烈的封建观念，这就使得他们能够在动乱中既有效的发挥社会地位优势，又能驾轻就熟的运用封建宗法观念进行社会组建。\n农民起义摧垮旧王朝之时，正是封建家族组织活跃起来的竞争之日，照方抓药，慢慢的又是老一套。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%9C%A8%E5%8E%86%E5%8F%B2%E7%9A%84%E8%A1%A8%E8%B1%A1%E8%83%8C%E5%90%8E/","summary":"\u003cp\u003e这本书的意思就是说，在历史表象之下，有一种“结构性力量”在起作用，历史事件和人物只是表层现象，真正决定社会走向的，是底层深刻的制度逻辑和结构性矛盾。\u003c/p\u003e","title":"《在历史的表象背后》"},{"content":"伟大的公司确实是占领了消费者的心智，品牌提供了超额的利润，得人心者得天下。但不代表你以占领用户心智为目标去规划公司经营就可以变成伟大的公司，这其实是两码事。\n江南春说了很多占领心智的营销和广告手段，大公司有预算在宣传上搞搞无所谓，小公司照着走，估计凉的更快了。你什么时候问他需不需要做战略定位和广告规划，那得到的答案都是肯定的。就像那句老话，永远不要问理发师，你是不是要理发了。\n书的副标题《存量博弈下的企业增长方法论》。听着就累，都陷入存量博弈了，还弄什么方法论…首要的行动应该是避开存量博弈吧，一群企业互卷的后果就是价格战，价格战的终局就是又累又不赚钱。\n看到商业模式和所处竞争环境都开始存量内卷了，就像是刮奖券，刮到了一个谢字，还要继续往下刮吗？深耕一件事情往往需要很多理由，但不干一件事情，往往一个理由就够了。\n宣传是个双刃剑，如果一个公司能提供的产品和服务还不够硬，而且知名度还挺高，只要出一次事，估计就扛不住了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%BA%BA%E5%BF%83%E7%BA%A2%E5%88%A9/","summary":"\u003cp\u003e伟大的公司确实是占领了消费者的心智，品牌提供了超额的利润，得人心者得天下。但不代表你以占领用户心智为目标去规划公司经营就可以变成伟大的公司，这其实是两码事。\u003c/p\u003e","title":"《人心红利》"},{"content":"这本书讨论是，社会工作伦理的转向问题，由原来的工作伦理到现在消费伦理的转变原因。简单说就是在这个社会上，原来是你不工作，大家看不起你，现在是你消费跟不上趟，大家看不起你。\n风气的倡导和当下的社会需求是直接挂钩的，工业化社会早期，大量工业生产急需劳动力，但大部分人都是以传统手工业和农业为生，并没有意愿去工厂打螺丝，于是当时社会就推行工业伦理，说有敬业精神，努力工作是个人价值和道德体现的一部分。在生产型社会中，需要让大家从自给自足中走出来，加入工厂的流水线中。\n原来社会稀缺的是生产者，现在产能过剩，反而稀缺资源变成了消费者，所以现在风向就变了。不是你生产的越多，你就越获得尊重，而是你消费的越多，你就越获得尊重。\n中国有句知足常乐的话，叫比上不足比下有余，每次遇到什么事，这么一劝自己就舒坦了。但你舒坦了可不行，你舒坦了谁消费啊。所以耳边就总是出现了一种声音，让你过度关注比上不足的局限，同时片面的压制你比下有余的自满，这你不就焦虑啦。\n你一焦虑，这事就好办了。\n大家天天在小红书拔草和种草的，各种体验世界。当你刷手机看到的这些全是称赞和羡慕时，人是社会动物，天然有一种想在社会上主动完成社会认同的心理需要，于是没人逼你，你就开始自发的消费了。\n基本上这本书说的就是这回事，剩下的就是一些关于工作赚钱，消费花钱，没钱再工作，然后再花钱的常见推论了。\n咱也不是说花钱好，也不是说花钱不好，但无论哪种方式都得先让自己先处于舒坦的前提下，而不是稀里糊涂被环境的声音所裹挟。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E6%B6%88%E8%B4%B9%E4%B8%BB%E4%B9%89%E5%92%8C%E6%96%B0%E7%A9%B7%E4%BA%BA/","summary":"\u003cp\u003e这本书讨论是，社会工作伦理的转向问题，由原来的工作伦理到现在消费伦理的转变原因。简单说就是在这个社会上，原来是你不工作，大家看不起你，现在是你消费跟不上趟，大家看不起你。\u003c/p\u003e","title":"《工作、消费主义和新穷人》"},{"content":"本文提纲：\n求学与求职经历 在半鞅的实习日常 对半鞅文化的感受 给学弟妹的实习求职建议 感谢Aqua的分享，以下是高东和Aqua的访谈实录整理。 一、求学与求职经历 高东：哈喽Aqua，可以简单介绍一下你的求学和实习经历吗？\nAqua：我的本科就读于北京大学金融数学系，专业是数学与应用数学，硕士就读于上海交通大学上海高级金融学院，方向是金融科技，目前是研一。\n量化实习经历加上目前在半鞅私募基金，一共是四段，第一段是在某百亿，做的是中低频alpha，分析一些量价关系，从中低频数据中构建因子，第二段在上海某高频私募，开始接触高频feature，然后兼任了一些机器学习模型搭建的工作，第三段是某百亿，也是进行了一些中低频alpha的研究，现在就是在半鞅做高频相关的研究工作。\n高东：你当时去高金读研是出于什么样的考量呀？高金在量化就业上会有一些课程设置上的优势吗？\nAqua：一个简单的理由就是相比北京而言，我更喜欢上海，气候更湿润一些。其次就是高金的课程设置很合理，一些职业规划的导向，会和未来工作贴得更近。就像我坚定做量化，学院就会多给我设置一些量化相关的课程，比如数据库和一些编程实践的课程，教我们怎么用Python或者其他语言来处理数据和做一些简单的机器学习模型。\n高东：我之前看高金的招生信息，感觉学院对未来就业还是很关注的。\nAqua：是的，我觉得高金在CDC（career development center）上面做的比较好，就会更关注大家的职业发展，也会给大家设置一对一的辅导之类的，职业发展导师会在入学的时候找大家聊一次，然后入学三个月后会再聊一次。\n高东：真不错，那学校会空出很多时间留给大家做实习吗？\nAqua：会有，但是时间还是挺紧张的，因为需要平衡课业。\n高东：你是什么时候对量化产生兴趣的，哪个瞬间让你觉得，要以量化作为自己今后的职业选择？\nAqua：我之前在一些网上刷到过一些程序化交易的帖子，后来又去参加过一些比赛，感觉也挺好的，自己写个策略，看自己的策略在模拟盘上跑得不错，就觉得这件事还挺有意思的，大三上参加完比赛，大三下就开始做相关的实习了。\n高东：你现在已经做了4段量化实习，很多同学都在纠结量化offer怎么选的问题，对于这个问题你是怎么考虑的呢？\nAqua：我个人排序的话，首先看公司氛围，其次是加入后的工作内容，最后是公司的管理规模。\n高东：具体来讲呢？\nAqua：体会下来工作氛围好的团队，工作效率会更高，我可能就会在面试过程直接问，比如我们进去后是怎么配合的？整体团队的投研结构是怎么样的？工作内容的话，我会更感兴趣高频方向的研究。就像是逐笔数据的研究，就可以给你提供更多信息，以及它有不同的性质可以去刻画，其实从高频出发，你也能还原出中低频的许多东西。\n高东：你在实习求职的过程中有遇到过什么困难吗？\nAqua：我感觉大四下那会找实习非常难，因为当时确定保研后，自己又不是应届生，量化的实习也只做过一段，经历也不是那么丰富，感觉面试特别难。情况就是笔试环节都能过，但是面试一面就挂。\n高东：你现在回顾当时，如果再补充一些什么，或再做哪些准备，你觉得面试就会更顺利？\nAqua：我感觉我当时是差一段日常实习，如果大三下或大四上再增加一段，就更方便多积累一些自己对市场的理解了，而不是单纯复现研报，这样就可以在面试中把经历变得丰富些。再有就是可以再做做题，多刷刷绿皮书，因为有些技术面会问一些数学题之类的。\n高东：你觉得你是在哪段实习之后，觉得自己稍微对这事有些上手了呢？\nAqua：在第二段做高频实习之后，我觉得就好一些了。一方面是在工作上面积累了一点自己的方法论，比如数据处理、因子处理和一些工作流程，另一方面也包括改善了自己的开发习惯，这个影响的是你去实现同一个想法，实现速度的不同。我在这两部分自己做了一些努力，后来又自学了三个月，再去面试就感觉更顺利了。\n高东：你最开始的工作就是复现那些研报吗，这对你有什么作用呢？\nAqua：我觉得看研报不是看他们的结论，而是去关注他们的想法和视角。举个例子，比如说对聪明钱的研究，你就会去看它的收益来源是什么？大小单分类或者是什么快慢单的分类？我在看完研报之后就觉得，“分类”这个事情挺好的，把那个单子具体给它分开，然后统计去刻画他是怎样一个类型的交易者做了一个什么样的行为？他们对市场的观点是什么？等等。这个是我之前不具备的能力，我觉得看多了之后，我慢慢再去看其他问题，也会有更多想法产生。\n二、在半鞅的实习日常 高东：你是通过什么契机加入的半鞅呢？\nAqua：我了解到半鞅是王总来我们学校讲课，王总是高金的校外导师，每个学期都会给大家上几节课，当时我知道半鞅就是通过王总的一节机器学习的课，给我们介绍机器学习在市场上的真实实践，包括期货市场上面的应用，有很多insight，我当时就觉得半鞅肯定是在做一些很有趣的事情。后面我通过同学的内推，就开始了半鞅的面试笔试流程，中间经历了2轮笔面试，我就收到了半鞅的offer。\n高东：你可以讲讲你在半鞅的量化研究的实习日常吗，一天的节奏是什么样的呢？\nAqua：我一般9:00左右到公司，晚上基本上6：00-6:30下班。半鞅的打卡是弹性制的，早上7:00~10:00都可以打卡，打卡时间满8.5小时即可。具体的话，我早上到工位就看昨天晚上跑的程序的结果，然后再写一点可能需要长时间跑的代码，先跑起来，这样晚上就能看。中间的话，就是不断写代码和分析结果，这个基本上大家都一样。\n高东：你们投研团队平常的沟通方式和频率是什么样的呢？你大概多久会产出一个小结果呢？\nAqua：我们这边的节奏是按月来的，大概一个月mentor会给我们制定一个小目标，之后就是朝着这个目标做，每周我们会进行一次周会，然后每个月我们会集体总结展示一次。\n高东：那平常你和mentor沟通多吗？节奏是什么样的呢？\nAqua：平常基本上遇到问题，我们就随时沟通。因为半鞅的招聘文化是希望精简实习生，关注每个实习生的实习状态和产出，所以最开始招聘的实习生数量就已经严格把控了，目前只有合伙人才能带实习生，基本上就是1:1和1:2，再加上我们实习生和合伙人都是坐在一起，工位都挨着，所以沟通的机会特别多。\n高东：你觉得在这些工作的挑战中，mentor给你带来的支持有哪些？\nAqua：首先是mentor对我的工作关注度很高，彼此讨论也很多，在一开始定目标的时候，就会给我几个方向，看我有没有什么感兴趣的，如果我有非常想做方向也可以提。其次，就是我们有什么问题就及时解决，工作中没什么内耗，有方向的偏移也会被及时纠偏，mentor对项目的把控度做得非常成熟，所以感觉工作都很顺畅。\n高东：你认为可以推动这些项目一直有产出的原因是什么？是思考习惯或团队沟通或知识背景什么的吗？\nAqua：我们在半鞅的沟通其实非常多，无论是团队内，还是团队间，公司总是会通过各种方式来促进我们交流，比如每周的体育活动团建、公司给团队的聚餐基金等等，我觉得这个在我进入公司前期的适应中，给我很大的帮助。再有就是各种开发同事给力的支持。\n高东：我其实还挺想了解的，QD的支持会给你们的投研工作带来很大帮助吗？\nAqua：是的，举个例子，比如我用C++写一个简单的feature，但是我不知道怎么去构建一个，例如我直接写一行公式feature就出来了，这种简单的研究方式。这个部分的话QD就会帮我们去做，他们会用他们熟知的编程技巧去高效的实现这个东西，到时候你直接用就行了。这就比我们去手写快很多，相当于把我们一部分需要编程实践的框架分给QD做，做成一个全公司大家都能用的框架，从而高效支持大家的研究任务。\n高东：现在越来越多人发现单纯的卷因子数量，以量取胜的时代渐渐远去，成熟的团队因子库都已经非常完善了，新成员给团队的额外增量边际递减，你会有这种感觉吗？对此你有做什么尝试或应对吗？\nAqua：我在半鞅的工作导向不是这边的，所以还没遇到。但是之前确实会遇到这种问题，就是因子交给mentor测了说没提升，改完还是没提升，我觉得这是特别常见的一件事。因为它表达的维度已经很多了，我写的因子可能从数据收益来源来说，已经被其他的解释了，但是我觉得在这个问题上，有一点比较重要，就是你写的因子提供了新的信息或者说数据来源和之前的不一样，或者说颗粒度更细了，这也都是很重要的。至于它最后怎么产生作用，有可能并不是在已经有的模型上产生提升，也有可能是你自己再去做一个新的模型，它在里面产生一个不一样的信号，然后再去做另外一个策略，我觉得这也是另外可能产生收益的一个路径。\n三、对半鞅文化的感受 高东：半鞅最近一年加大了校园宣传和顶尖人才招募力度，我也听说内部文化激励和团队氛围都做得很完善，你从实习生的视角来看是什么感受呢？\nAqua：我的感受还挺明显的，比较直白的就是薪资，现在半鞅的实习生日薪是1000元/天，然后我们1个月项目展示突出的话，会进行薪资上调。公司有季度特别贡献奖金，实习生也可以参与评选，有三个档位，base的10%、20%、50%，根据不同的贡献程度来定。此外包括我也听说我们在对full time的表现上，会有设置员工基金和分红权上的激励。此外如果内推的话，我们设有内推奖金，如果我们内推完朋友之后，自己结束实习了，也不影响之后收到内推奖。而且我们的CEO也会关注到每个实习生的表现，也会帮我们梳理当前的问题和改进的方向，我觉得这些实在的文化都挺好的。\n高东：半鞅的投研模式是纯central team，这在实习中感受会明显吗？\nAqua：我感觉我们虽然是流水线，每个人都会做自己擅长的一部分，但是如果你很积极且做的很好，你也可以接触到比如说全流程中的任何一环，不是入职之后位置就不变了，公司还是可以有很多调整的，这样对于我们来说也可以对量化研究的了解更全面。\n高东：我遇到的很多QR伙伴们都说量化研究是个养蛊的过程，非常难熬，感觉你在半鞅的投研实习中还挺快乐的，你觉得这归因于组内的风格氛围吗，还是什么？\nAqua：我觉得这个是企业文化吧，就像我们为了鼓励大家交流，比如座位，我旁边是另外一个full time然后在旁边就是我的leader，HR在我们入职的时候就会帮我们尽可能的挨着leader坐。我们每个组都会有月度大吃一顿的预算，目标是打卡半鞅附近所有的美食。我们会投研一起吃，有时候也会跨组跨部门一起吃，然后每周会有一次团建，比如羽毛球、台球这样。在这些活动的促进下会让我们彼此更熟悉，也知道每个人都在忙什么，对自己而言也会更有方向。\n高东：你觉得mentor身上有什么闪光点是值得你持续学习的呢？你在和他的工作交流中，你有什么理念上的收获吗？\nAqua：首先是mentor对市场的一些看法，其次是技术上的积累，这些都是非常值得我学习的。举个例子的话，比如说他可以去解释一个模型里面为什么它表现出来的pnl是长这样，或者说它最后表现出来的信号是什么样的？他可以去从整个环节里面去评价，设计上面出了什么问题，或是市场上表现出了什么性质导致模型变成这样？等等，每次听这些观点和解释，都让我非常有收获。最后，他对整个项目的管理能力也是非常值得我学习的，所谓项目管理能力，就是他让和他配合的人都非常有把控感，不会让项目跑偏，我如果有跑偏的话，他也会马上发现。就比如说哪个地方代码写的不太严谨，哪个地方在模型设计上指标没有对齐等，他就会很快提醒我，及时把我纠回正轨。\n四、给学弟妹的实习求职建议 高东：我听说半鞅的笔试面试还是挺有难度的，你当时是做了什么准备吗？每轮给你的感受你还记得吗？\nAqua：我记得第一轮就是简单的面试以及技术面，这没什么太多感受，就是面试官和我聊一些对市场或者说对模型和流程设计的一些理解。要说印象最深的，是最后一轮是onsite project，当时要求就是用C++现场写一个小的demo，4个小时内完成。写完过后，面试官会再对demo怎么设计、你对demo有什么看法，再做一个面试，这部分对我而言还是挺有难度的。\n高东：如果你是半鞅实习的面试官，你觉得什么样的人才画像是适合你们投研团队的？\nAqua：我觉得是最好对市场理解更深刻一点，包括理解一些微观结构，其他的话就是在工程上或者说开发上面有一些自己的小巧思，可以自己独立设计一个小的架构，这也是相对重要的一块。最后，我感觉最重要的还是踏实和肯学，这点也是王总经常提到的，我觉得这对于未来在行业长期发展非常重要。\n高东：如果有学弟妹想进入量化行业，你有什么硬核书籍或课程推荐吗？如果想投递半鞅的实习，你有什么作为过来人的小建议吗？\nAqua：书籍的话推荐《量化绿皮书》，课程的话我推荐北大《数据科学导论》，然后高金的话有《量化投资实践》以及林一清教授的《机器学习导论》。投递半鞅的建议，首先是锻炼一下C++能力，因为这边QR工作确实是要用C++开发，如果一点不会确实不行，然后第二个的话就是多积累一下对于高频数据微观结构的理解，和怎么设计模型之类的，大致就是这些。\n最后希望有更多志同道合的小伙伴加入半鞅私募基金，共同交流，一起进步！\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E5%AF%B9%E8%AF%9Daqua%E5%8D%8A%E9%9E%85%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%91%98%E5%AE%9E%E4%B9%A0%E5%BF%83%E5%BE%97%E6%84%9F%E6%82%9F/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本文提纲：\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e求学与求职经历\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e在半鞅的实习日常\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e对半鞅文化的感受\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e给学弟妹的实习求职建议\n感谢Aqua的分享，以下是高东和Aqua的访谈实录整理。\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch3 id=\"一求学与求职经历\"\u003e一、求学与求职经历\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e高东：哈喽Aqua，可以简单介绍一下你的求学和实习经历吗？\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e","title":"对话Aqua，半鞅量化研究员实习心得感悟"},{"content":"雷军说他的偶像是柳传志，我觉得这应该是真的。因为他们很像，都喜欢把自己弄的特累，也都喜欢做困难的事情。\n我挺喜欢雷军的，对柳传志也不讨厌。他们属于把自己折腾的特累的那群人里，靠谱的，不坑人的，吃不了大亏的。在谈到人生座右铭的时候，柳传志说他的座右铭是“困难无其数，从来不动摇！” 。\n好家伙，真硬气啊！在日常和难题打交道的人里，他们真的是做的好的。\n看了柳传志的专访和文章，应该是有点道理也很厉害，但看的也真让人头大。我琢磨了一下，咱还是没人家那两下子，遇到困难，我还是绕开吧…\n很多时候，事情的复杂和简单，其实不是阶段问题，而是性质问题，许多事情的本质就是个烂摊子。偏偏许多人相信只要不断投入金钱和时间，再叠加上头衔响亮的牛人，就一定能搞定这些难如登天的事，这其实是个挺危险的想法。\n回看这个座右铭，我觉得如果改一个轻松版的，没准可以这样，“困难无其数，但是咱都躲开，嘿！多让自己享受点无聊，估计也…没有啥惊心动魄的人生”。\n哈哈哈，这个座右铭太烂了哈哈哈，还得再打磨打磨……\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%9F%B3%E9%97%AE/","summary":"\u003cp\u003e雷军说他的偶像是柳传志，我觉得这应该是真的。因为他们很像，都喜欢把自己弄的特累，也都喜欢做困难的事情。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e我挺喜欢雷军的，对柳传志也不讨厌。他们属于把自己折腾的特累的那群人里，靠谱的，不坑人的，吃不了大亏的。在谈到人生座右铭的时候，柳传志说他的座右铭是“困难无其数，从来不动摇！”  。\u003c/p\u003e","title":"《柳问》"},{"content":"这大哥反正挺能折腾的倒是。前期在天使投资取得了很好的成果，后来又做了一些加密货币区块链啥的，还写文章录播客…不见闲着的时候。\n他对一些早期的人和事，（就是别管最终结果，但在前中期，能不能势头弄的比别人更高涨，或者看着更厉害，更能拿到资本青睐）这事，他琢磨的比较深。\n就拿前期判断“人”这个事情来说：\n首先他先看是不是有“专长”。这个专长指的是无法通过培训获得的知识，如果社会可以培训你，那么社会也可以培训别人来取代你，所以他要先看这个专长有没有，且这是怎么得来的。\n然后他再看是不是真“热爱”，他觉得自己永远都在“工作”，因为在别人眼中的工作，对他而言就是玩耍，他认为就是因为这个原因，让他在自己领域获得同行追不上的成果。他把工作当玩，一天可以玩16个小时，但是他的竞争者如果不喜欢这事，那这当工作，那可做不到一周工作7天，每天干16个小时。\n最后他看这人是不是有“修正方向”的能力，通常如果俩人都有天赋且同等努力，有方向和没方向的人，一两年没什么区别，但三五年后差距可就肉眼可见了。但是当下有方向还不够，他要看的是他们是否有修正的能力，就像是爬山，你爬了大半截发现方向不太对，你有没有能力和勇气，马上下到山底，换条路继续上？\n基本上就这些，我看了包括纳瓦尔和一些做风险投资的人，他们的采访或者文章，感受下来，还是提不起什么兴趣，热点风口什么的，风险投资，听着就这么有风险。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%BA%B3%E7%93%A6%E5%B0%94%E5%AE%9D%E5%85%B8/","summary":"\u003cp\u003e这大哥反正挺能折腾的倒是。前期在天使投资取得了很好的成果，后来又做了一些加密货币区块链啥的，还写文章录播客…不见闲着的时候。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e他对一些早期的人和事，（就是别管最终结果，但在前中期，能不能势头弄的比别人更高涨，或者看着更厉害，更能拿到资本青睐）这事，他琢磨的比较深。\u003c/p\u003e","title":"《纳瓦尔宝典》"},{"content":"在延安时期，陈云同志和毛泽东反复探讨怎么才能少犯错误，最终提炼出十五个字：“不唯上、不唯书、只唯实。交换、比较、反复。”\n琢磨来琢磨去，真的太有道理了！\n不唯上，不机械地认为上层领导说的都是对的；不唯书，不迷信书本理论教条主义；只唯实，一切从实际出发，实践是检验真理的唯一标准。\n如果只看前面9个字可能还不够，因为自己的视角很可能片面局限，所以要交换，不断和别人分享意见交换视角；比较，听了这么多观点，得横着纵着都比比，看看谁说得好；反复，一个人遛弯的时候，多咂摸咂摸滋味，留一些验证空间，慎重决策。\n对《二十四史》的研读贯穿了教员的一生，有意思的是，他的批注里总是出现和书本的意见不合。尽信书，则不如无书，他说：“读书，一要读，二要怀疑，三要提出反对的意见。不读不行，不读你不知道呀，凡人都是学而知之，谁也不是生而知之。但光读不行，读了书而不敢怀疑，不敢提出不同看法，这书还是白读了。”\n书嘛，说的也不一定真，就算真，也不一定对，读个填补空闲时间就最好了，也别太当回事。所谓，秀才造反，三年不成。教员就说：“上了战场还得讲究个临机制敌，管不了什么战斗条令孙子兵法了。打起来，看的就是个敌我形势，谁还会去死抠那些书呢。”\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%B7%9F%E6%AF%9B%E6%B3%BD%E4%B8%9C%E8%AF%BB%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%9B%9B%E5%8F%B2/","summary":"\u003cp\u003e在延安时期，陈云同志和毛泽东反复探讨怎么才能少犯错误，最终提炼出十五个字：“不唯上、不唯书、只唯实。交换、比较、反复。”\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e琢磨来琢磨去，真的太有道理了！\u003c/p\u003e","title":"《跟毛泽东读二十四史》"},{"content":"这本书展示了很多生活中商家定价的例子，来给人们的日常消费提个醒，因为这钱，一不小心就花多…\n我们的决策过程其实依靠的理性非常有限，因为大家的生活太忙、掌握信息不足、决策时间太短，所以很多时候还没把一个东西真的想明白呢，钱…就花出去了，与其说日常消费依靠有限理性，不如说更依靠内心直觉或是心理捷径。\n一些商家的价格操纵案例，比如三款产品依靠高价参照物引导心理锚点价位；捆绑销售满额赠礼激发大家的损失厌恶；通过复杂套餐和很多档位计算方法，让大家思考过载，从而降低价格敏感性…\n我们作为消费者一遇到这种看不明白的复杂价格，也要尽快避开，因为他一复杂，其实就已经憋着想骗你了。\n就像是看魔术一样，一阵青烟升起，一个打扮清凉的美女助手突然出现在舞台上，此刻，魔术师立刻掩护，把兔子塞进帽子里，这些忽悠方法和魔术手法一样，说白了核心要领都是“用大动作掩盖小动作”。\n作为公司，这些乱七八糟的看似机智的短期行为，最后都会反过来给自己制造非常多当初意想不到的麻烦，看到底都是得不偿失，还不如把注意力放在真实的产品上…\n很多事都一样，最终分别未来的，从来都不是做了什么，而是不做什么。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%97%A0%E4%BB%B7/","summary":"\u003cp\u003e这本书展示了很多生活中商家定价的例子，来给人们的日常消费提个醒，因为这钱，一不小心就花多…\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e我们的决策过程其实依靠的理性非常有限，因为大家的生活太忙、掌握信息不足、决策时间太短，所以很多时候还没把一个东西真的想明白呢，钱…就花出去了，与其说日常消费依靠有限理性，不如说更依靠内心直觉或是心理捷径。\u003c/p\u003e","title":"《无价》"},{"content":"一本挺简单的书，他将一个男孩的成长分了三个阶段，结合不同阶段男孩的生理规律，来进行阶段性引导，培养孩子成为一个积极、有勇气、有担当、有同理心、有温度的成熟男性。\n之前有网友问，就说感觉周围的朋友带娃都很辛苦，不知道生娃的意义是什么？ 段永平回复：和孩子一起成长或者说重新成长一次是我这辈子最大的快乐！ （我观察下来，段永平的语言里面用感叹号的次数很少）\n之前就听过一句话，说养孩子的过程，父母是孩子的老师，孩子同时也是父母的老师，陪孩子成长的过程也是审视和重新养一遍自己的过程。\n我现在琢磨着，父母能给孩子最重要的东西其实就是安全感，途径是爱和陪伴。至于教育方面，身教远重要过言传，说啥不重要，关键还是孩子看你怎么做。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%85%BB%E8%82%B2%E7%94%B7%E5%AD%A9/","summary":"\u003cp\u003e一本挺简单的书，他将一个男孩的成长分了三个阶段，结合不同阶段男孩的生理规律，来进行阶段性引导，培养孩子成为一个积极、有勇气、有担当、有同理心、有温度的成熟男性。\u003c/p\u003e","title":"《养育男孩》"},{"content":"我一看这本书，好家伙！500多页，全是段永平在网上冲浪时候和大家回复的记录，大哥…是真闲啊！\n看段永平聊天是一种享受，因为他核心考虑的就这点东西，但是能换着花样的来回来去的说，很幽默很好玩。而且你看他2005年说的和2025年说的，都说的是一回事，区别就是更幽默了，这就看的很安心，你知道他没糊弄你。不像是你听有的人聊天，前10分钟和后10分钟聊的都不一样，遇到这种骗子得赶紧离远点。\n“做对的事和把事做对”其实就这一句话，剩下的就交给时间了，时间，是伟大的朋友，是平庸的敌人。\n道理总是简单实用的，不能在身边印证的道理，基本上也都是狗屁。诗经里有一段就说的很逗：“伐柯伐柯，其则不远，执柯以伐柯，睨而视之，犹以为远。”\n就说啊，砍斧子把啊砍斧子把，砍个多长多粗的呢，标准在哪里呢？你瞟一眼手里的斧子不就知道了嘛。斧子在你手里，你脑子里面还瞎琢磨要砍的标准，抬头看一眼斧子都嫌远，你不脑子有病嘛。\n这事啊，就是这样。你和他讲简单的道理，虽然嘴上说你是对的，但就这么简单？那他肯定不能接受，他一定要去探寻那艰深复杂的，这样才上档次。古人早就给了评价：“舍其易者而不行，究其难者以为学。”\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%AE%B5%E6%B0%B8%E5%B9%B3%E6%8A%95%E8%B5%84%E9%97%AE%E7%AD%94%E5%BD%95/","summary":"\u003cp\u003e我一看这本书，好家伙！500多页，全是段永平在网上冲浪时候和大家回复的记录，大哥…是真闲啊！\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e看段永平聊天是一种享受，因为他核心考虑的就这点东西，但是能换着花样的来回来去的说，很幽默很好玩。而且你看他2005年说的和2025年说的，都说的是一回事，区别就是更幽默了，这就看的很安心，你知道他没糊弄你。不像是你听有的人聊天，前10分钟和后10分钟聊的都不一样，遇到这种骗子得赶紧离远点。\u003c/p\u003e","title":"《段永平投资问答录》"},{"content":"书里面有两个小故事还挺有意思。 1）有个歌手叫蕾哈娜，因为花钱大手大脚而濒临破产，于是她就起诉了自己的财务顾问，对此顾问表示：“如果你花钱买了东西，那么你最终会拥有这些东西，当然不会有钱了…这道理还用得着我告诉她吗？”\n很多人想成为百万富翁，但更准确的意思是想有百万可以随便花，但这个和百万富翁的意思刚好相反。\n2）在1942年打斯大林格勒战役的时候，德军前线告急，急需后方坦克增援，结果发动坦克的时候所有人都惊掉了下巴，102辆坦克只有20辆能行驶，因为其他的坦克内部线路都被当地的田鼠啃坏了…这防田鼠咬电线的事，没有哪个坦克设计师会提前想到，太离奇了。而这样的意外，其实一直都在发生。\n之前有人问巴菲特，为什么他永远都要持有充足的现金？他说：“我想，就算到了必须要选择的境地，我也绝不会拿一晚上的安稳觉来换赚取更多的收益机会。”\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%87%91%E9%92%B1%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6/","summary":"\u003cp\u003e书里面有两个小故事还挺有意思。\n1）有个歌手叫蕾哈娜，因为花钱大手大脚而濒临破产，于是她就起诉了自己的财务顾问，对此顾问表示：“如果你花钱买了东西，那么你最终会拥有这些东西，当然不会有钱了…这道理还用得着我告诉她吗？”\u003c/p\u003e","title":"《金钱心理学》"},{"content":"书里有一段话，我觉得记录的很好。当时股东大会有个小伙子问芒格，你们做的事情和人们所习惯的很多是相反的，比如不住在华尔街、比如不投高科技…我想知道根本原因是什么？\n芒格说：这是实用主义，我们用自己的方法做事，是因为它适合我们，部分原因是这样做事符合我们的品性，部分原因是我们通过经验发现，这种方式效果更好。我们就是在不断重复那些我们认为有效的动作。\n其实这事啊，就是这样。到什么山上唱什么歌，过什么河就脱什么鞋，有多大屁股就穿多大裤衩，这鞋合不合脚，只有穿的人才知道。\n别听故事，多关注结果，别看别人，多研究自己，其实什么是对自己好的，什么不是，自己没事咂摸咂摸，也差不多了。\n最后，芒格还说一句话，我觉得也说特好，之前我就觉得好，隔了一年再看，味道更足了。\n我们倾向于根据过去的记录来做投资的判断，总的来说，如果一家公司过去的记录很糟糕，而未来很光明，那我们就会错过这个“机会”。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%A2%AB%E5%BF%BD%E7%95%A5%E7%9A%84%E6%8A%95%E8%B5%84%E7%A7%98%E7%B1%8D/","summary":"\u003cp\u003e书里有一段话，我觉得记录的很好。当时股东大会有个小伙子问芒格，你们做的事情和人们所习惯的很多是相反的，比如不住在华尔街、比如不投高科技…我想知道根本原因是什么？\u003c/p\u003e","title":"《被忽略的投资秘籍》"},{"content":"我之前和朋友聊天，他和我说，他有个赚钱小妙招，每天基本上都能弄个30多块钱，好的时候没准能弄50块钱，而且这个方法还有助于身体健康。\n还有这好事呢！我赶紧听听啊，我就说，正好也晚上了，咱边吃饭边说吧。他说：“饭我就不吃了，我基本上晚上不进食。”\n“哦哦，那行，你说的那个挣钱的法子是什么啊？”我赶紧问一下！大哥云淡风轻的说，“我刚刚就赚完了，50块到账！”\n哎！不吃晚饭啊哈哈哈哈哈哈哈哈，这什么乱七八糟的挣钱法啊，我还当有什么别的新鲜方法呢哈哈。\n其实这本书说的也这么回事，对话很简单： “当我决定把我收入的一部分存起来的时候，我发现我找到了一条生财之道。” “就这些吗？” “哈哈，这已经足够让一个牧羊人成为一个放债人了。”\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%B7%B4%E6%AF%94%E4%BC%A6%E6%9C%80%E5%AF%8C%E6%9C%89%E7%9A%84%E4%BA%BA/","summary":"\u003cp\u003e我之前和朋友聊天，他和我说，他有个赚钱小妙招，每天基本上都能弄个30多块钱，好的时候没准能弄50块钱，而且这个方法还有助于身体健康。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e还有这好事呢！我赶紧听听啊，我就说，正好也晚上了，咱边吃饭边说吧。他说：“饭我就不吃了，我基本上晚上不进食。”\u003c/p\u003e","title":"《巴比伦最富有的人》"},{"content":"今天中国的经济总量和企业数量已经接近美国，但是中国的企业质量和美国比还是有很大的差距。但是，青山遮不住，毕竟东流水，中国人民这么卷，而且还脑子还好使，再来个几十年，也差不多了。\n其实所谓的中国产业结构大而不强，这个是必然的发展路径。你什么都没有的时候，想和大家一起玩，肯定得先从脏活累活开始干。挣得少没事啊，就当交学费了，咱这策略主打一个，以空间换时间，从代工到自主，一步步来。而且中国人多，也不能一下全当发明家去啊，所以这买卖不吃亏，跟下围棋一样，先占边角，再争中原。\n最后就是说这个微笑曲线，产业链中附加值最高的环节，肯定是在两头。一个是发明设计、一个是往高价卖，中间制造环节的附加值最低，所以好的发展趋势肯定是要往两头攀升。\n这个古人就分析过，叫富在术数，不在劳身，利在势居，不在力耕。真的富裕靠的是智慧与策略，而不是体力劳动，在于对趋势的把握，而不是埋头苦干。所以说到底是个结构问题，这个钱啊，不在生产价值，而是在分配价值。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E4%BA%A7%E4%B8%9A%E7%BB%93%E6%9E%84/","summary":"\u003cp\u003e今天中国的经济总量和企业数量已经接近美国，但是中国的企业质量和美国比还是有很大的差距。但是，青山遮不住，毕竟东流水，中国人民这么卷，而且还脑子还好使，再来个几十年，也差不多了。\u003c/p\u003e","title":"《中国产业结构》"},{"content":"刘邦作为中国历史上第一位平民创业家，他很多经营管理思维都值得借鉴。他就说，运筹帷幄之中决胜千里之外，他比不上张良；镇国家抚百姓，再搞点粮草、钱的事，他不如萧何；指挥军队，战必胜攻必取，韩信真是贼猛，有这三个大哥，事就差不多了。\n这其实也是企业财报描绘的主要对象： 1）韩信，主要负责的是市场占有工作。 攻地盘拓客户，主推经营主线，这个决定企业短期来看能不能行。看看利润表，挣没挣钱呀，损耗多少啊？最后拢一拢总账，捏去水分，最后落下多少实在干货呀？营收和获利的持续增长是核心。\n2）张良，主要负责的是战略规划工作。 建厂房造武器，这些投资活动决定了企业未来的长久地位。看看财务报表上的投资活动，钱都花在哪里了，是在还别人旧账，还是自己一直默默发力积淀。之前的规划和投入，都有好的结果啦吗？钱花在哪，之前花出去的有没有体现出效果是核心。\n3）萧何，主要负责的是后勤支持工作。 粮道与补给，这些现金流情况决定了企业的攻守灵活度和团队士气。看看企业的现金流情况，兵力是否充足，粮道是否通畅，现在的东西是借来的还是自己的？战略物资储备如何，有点突发情况是不是能应对的过来呀？能让前方将士进可攻退可守，不担心背后供给是核心。\n先看大方向是不是合理，再看看天时地利是不是呼应支持，最后看看人和给不给力，这既是孙子提出的道天地将法，也是现在企业竞争研究的SWOT分析法。朴素一些，我觉得还是看两点，先看这顿能不能吃饱，再看吃了上顿，还有没有下顿。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%B4%A2%E6%8A%A5%E5%B0%B1%E5%83%8F%E4%B8%80%E6%9C%AC%E6%95%85%E4%BA%8B%E4%B9%A6/","summary":"\u003cp\u003e刘邦作为中国历史上第一位平民创业家，他很多经营管理思维都值得借鉴。他就说，运筹帷幄之中决胜千里之外，他比不上张良；镇国家抚百姓，再搞点粮草、钱的事，他不如萧何；指挥军队，战必胜攻必取，韩信真是贼猛，有这三个大哥，事就差不多了。\u003c/p\u003e","title":"《财报就像一本故事书》"},{"content":"这是一场公元前81年的辩论赛实录，一场关于是否开放盐铁生意民营的大讨论，正反方归拢一下估计得100多人，前面大家还就事论事好好聊天，后面因为几个大哥被戳到痛点了还是怎么着…感觉有一半的内容都是人身攻击互揭老底，我也不太懂为什么流传这么多年不把这些口水仗删了，估计大家也爱看。\n桑弘羊一派认为，这些垄断性资源就应该国家掌控，不能交给别人，然后全程就是说有钱真好，应该有钱。霍光一派就认为，要开放民营改善民生，让利于民，我们要推行仁义。桑弘羊说那些儒生穷，儒生说桑弘羊他们把大家都带坏了。文章里说话都太极端，我都怕他们打起来，看的尴尬症都要犯了。\n这里面有个纯题外话，他们就随口一说，我觉得这总结的真不错，他说：治大者不可以繁，繁则乱，治小者不可以怠，怠则废。就说处理大事，不能太繁杂琐碎，本来这事就大，一繁杂就变得更混乱了，那你就更处理不过来了。处理小事不能懈怠，本来这事就细小，弄不弄的一两天看不出差距，但是一懈怠，时间一长落下的就多了，小事就会变得荒废。\n就跟说要减肥似的，这个观念不能想的太复杂，本来看着各式各样的美食就容易晕，一细琢磨，这个能吃那个不能吃的，还没开始减呢，光流口水了，这不行。一开始执行，这做做有氧，加上力量训练的，一天天都是小事，一懈怠过俩星期，身体就又熄火了，很容易把之前成果荒废。\n哈哈，这个说的到挺好。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%9B%90%E9%93%81%E8%AE%BA/","summary":"\u003cp\u003e这是一场公元前81年的辩论赛实录，一场关于是否开放盐铁生意民营的大讨论，正反方归拢一下估计得100多人，前面大家还就事论事好好聊天，后面因为几个大哥被戳到痛点了还是怎么着…感觉有一半的内容都是人身攻击互揭老底，我也不太懂为什么流传这么多年不把这些口水仗删了，估计大家也爱看。\u003c/p\u003e","title":"《盐铁论》"},{"content":"这本书挺简单的，就是讲了讲可转债的一些基础定义，和一些实操中会遇到的概念问题，对不交易的，没碰过可转债的人还挺友好。\n这个品种设计的挺巧妙的，对融资企业来说，可转债融资流程更短限制更少，发行成本更低，对上市公司股价冲击更小。对可转债投资者来说，可转债违约风险低，历史上绝大部分可转债都是发起强赎以转股告终，对投资者友好，两个听起来对谁都还挺温和。\n因为这玩意又是有息债券，还能转股票，所以同时有债性和股性，两种属性。弄的好了没准真的能发挥出可转债的宣传优势，跟涨不跟跌。\n债券的属性，导致每次跌到面值附近就止跌了，因为有个约定的债券到期赎回价+每年利息在下面托底，又因为还有个转股的属性，所以正股上涨，它没准还能因为低溢价率，吃到一波正股上涨的红利，像是一个影子一样。\n想到这品种还有T+0属性，玩法应该就更多了，国内做转债高频的量化团队，听下来业绩也都贼稳，也是应届QR可以考虑的方向。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%94%BB%E5%AE%88/","summary":"\u003cp\u003e这本书挺简单的，就是讲了讲可转债的一些基础定义，和一些实操中会遇到的概念问题，对不交易的，没碰过可转债的人还挺友好。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这个品种设计的挺巧妙的，对融资企业来说，可转债融资流程更短限制更少，发行成本更低，对上市公司股价冲击更小。对可转债投资者来说，可转债违约风险低，历史上绝大部分可转债都是发起强赎以转股告终，对投资者友好，两个听起来对谁都还挺温和。\u003c/p\u003e","title":"《攻守》"},{"content":"每个流派的视角不一样，价值投资者倾向于选择市盈率或者折现现金流最有吸引力的股票，成长投资者倾向于选择销售收入和利润增长最快的公司，趋势投资者会选择走势最强的龙头，量化投资者更会关注历史统计规律和模型的分析，今天看的这个，股息投资者他们更关注确定到手的钱。\n我之前就遇到过一个股息投资的基金经理，我在请教他理念的时候，他反问了我一个问题，我觉得这个问题就代表了他这些年对股息的思考。\n今天回味起来，还是觉得这个问题问的很有意思。他问：“如果这个股票，你买完就不能再卖了，你还买吗？”\n嘿，有点意思诶！这个疑问句的形式可以演化出不同的问题，问出来都很有味道。如果这个公司，你入职了就再也不能离职了，你还加入吗？如果这个生意你入股就再也不能撤资了，你还要合伙吗…\n看完这本书，我感觉更多的收获还是了解了股息的概念，其他的就没啥了。书里说的这个理论还是不闭环，只盯着这三毛两毛的股息，估计还是不太行，总有点火车铁轨轮子前捡硬币的感觉，为了这毛八分的，面临火车开过来的风险，听着没有很划算。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%82%A1%E6%81%AF%E4%B8%8D%E8%AF%B4%E8%B0%8E/","summary":"\u003cp\u003e每个流派的视角不一样，价值投资者倾向于选择市盈率或者折现现金流最有吸引力的股票，成长投资者倾向于选择销售收入和利润增长最快的公司，趋势投资者会选择走势最强的龙头，量化投资者更会关注历史统计规律和模型的分析，今天看的这个，股息投资者他们更关注确定到手的钱。\u003c/p\u003e","title":"《股息不说谎》"},{"content":"这就像武侠小说里不同流派一样，有高手练的是个外家功夫，讲究一个刚猛迅捷、碎金裂石，有的高手练的是内家功夫，讲究个松沉柔和、以静制动。我们没法以门派来评判强弱，毕竟哪门都有高人。\n巴菲特这个流派，讲究的是个好价格好公司。这本书对好价格的论述不多，更多是关注如何通过财务报表来对比好公司。\n按价投流派来说，事情其实不复杂。要么选择某种特别商品的卖方，要么选择某种特别服务的卖方，要么选择大众有持续需求的商品或服务的卖方与低成本买方的统一体。\n说什么长线投资有点大了，投时间，反而更恰当。因为我们进入一家公司工作，或者在某个事业上奋斗，本质上就是把自己的生活和未来发展，通过时间和精力来和公司进行绑定。\n这时候就可以借用价投的思维模型，因为巴菲特对于“好”的定义其实是非常清晰的，通过这个框架既可以观察自己的公司，自己的职业发展，甚至也可以观察自己的这一生。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%B7%B4%E8%8F%B2%E7%89%B9%E6%95%99%E4%BD%A0%E8%AF%BB%E8%B4%A2%E6%8A%A5/","summary":"\u003cp\u003e这就像武侠小说里不同流派一样，有高手练的是个外家功夫，讲究一个刚猛迅捷、碎金裂石，有的高手练的是内家功夫，讲究个松沉柔和、以静制动。我们没法以门派来评判强弱，毕竟哪门都有高人。\u003c/p\u003e","title":"《巴菲特教你读财报》"},{"content":"思考怎么卖货，是开始造货前要想清楚的第一件事，因为如果卖不出去，那么花费在设计和生产上的精力成本都会变得毫无意义，“把商品生产出来了，却不知道怎么卖”在这本书的案例里，其实不在少数。\n人类历史里相当长的一段时间，面临着很大的物资供应匮乏。所以在过去，商业历史更多是生产制造的发展历史，谁可以更高效的制造出商品，谁就能获得更多收益。销售这件事，相比生产、效率、运输而言，反而不是个大问题。\n但是，现在不一样了，供应太足了，同质化现象明显，为什么选你家，不选别家？反而变得更重要了。\n当年量化私募行业发展初期，生产和消费存在很大的信息不对称，就像当年的供应匮乏期一样，做出来还可以的，总是不愁卖，大家都纷纷上规模。\n而现在这些同质化的选择问题，也更需要从业者深思。私募需要解决的是，为什么持牌机构不买业绩稳定的大百亿而要另做选择？候选人需要解决的是，为什么好公司的组内架构稳定，还需要再引入新成员？\n因为看到了赚钱效应而加入，结果发现画像相同的大家都是这么想的。这些都是一个问题，先想清楚怎么卖货，再去投入生产。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%8D%96%E8%B4%A7%E7%9C%9F%E7%9B%B8/","summary":"\u003cp\u003e思考怎么卖货，是开始造货前要想清楚的第一件事，因为如果卖不出去，那么花费在设计和生产上的精力成本都会变得毫无意义，“把商品生产出来了，却不知道怎么卖”在这本书的案例里，其实不在少数。\u003c/p\u003e","title":"《卖货真相》"},{"content":"这本书不是教挣钱的，是教人省钱的。作者所说的财务自由，不是那种咱理解的飞机游艇大派对的那种自由，而是往家一歪，一辈子躺着也行…的那种自由哈哈哈。\n要想攒钱，还得是不花，要想减肥，还得是不吃。\n我在攒钱上的心得还是不多，但是我在减肥上的体会可是很深刻哈哈哈，我尝试过很多方法，有氧、HIIT、CrossFit、16+8、碳循环、生酮饮食、营养膳食配比等等。我总觉得这花里胡哨的，还是不太对啊！直到我遇到了一个非常资深的运动员，他和我语重心长的说，减肥 还得是硬饿。\n他说啊，越是复杂的饮食计划，就越难执行，看着越科学越全面的膳食指南，你自己给自己开小差的空间就越大，费劲巴力减俩星期，一斤没掉，心态一崩，吃两顿大的，涨五斤…\n所以呢，这个硬饿，也是有技巧的，一天的饮食清单，就得像和尚脑袋上的虱子，一目了然。就这两三样，傻子一看都得说，谁这么吃都得瘦，这就对了，你就没法给自己作弊了，这事就能成80%了。\n我估摸着，攒钱也这套逻辑，也就那两三样开销，也就是和尚脑子上的虱子了。开源节流，不是谁都能开源的，但是节流嘛，大家都很平等，饿两顿还是可以做到的哈哈哈！\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%B8%89%E5%8D%81%E5%87%A0%E5%B2%81%E8%B4%A2%E5%8A%A1%E8%87%AA%E7%94%B1/","summary":"\u003cp\u003e这本书不是教挣钱的，是教人省钱的。作者所说的财务自由，不是那种咱理解的飞机游艇大派对的那种自由，而是往家一歪，一辈子躺着也行…的那种自由哈哈哈。\u003c/p\u003e","title":"《三十几岁财务自由》"},{"content":"我没把这本书当成中医知识书，因为咱也不懂这复杂的。而是我也想象自己是个医生，听听他从一个中医的视角，讲讲他面对病人问题时候的处理思路和思考方式。\n细节忽略，听个精神。\n1）要从过山车上下来 我们在游乐园玩过山车，在飞车旋转的时候，如果有人在地下和你说话，你肯定听不清也看不清，因为大家都在眼花缭乱的惨叫呢，根本顾不上看人。但是，如果有人只是在旁边坐着，拿着扇子喝着茶，他就能把对面看的清清楚楚，然后还可以告诉你刚刚发生了什么情况。这很正常，我们不会认为“哇，这个人好厉害，有特异功能啊！”如果每天的生活都像过山车，自然我们对很多东西都看不到也听不到。\n2）什么事都是正气为本 中医说“邪之所凑，其气必虚”，邪气能够入侵你的身体的时候，你的正气肯定是虚的。如果有一天100个武警发工资，一个强盗来抢银行，就算他拿着枪，这也不算是什么邪气。但是到了晚上，这间屋子空了，可能进来一只猫，就能把屋子搞翻天了。所以，通常邪气不是第一要关注的东西，巩固正气才是根本之道。\n3）让秋千一直有节律的摆荡 我们的生命就像是荡秋千，生命力强些的，可以去商海拼搏，环游世界，生命力弱些的，就在保护好自己的前提下，跟着大节奏一起摆荡。对于“病”来说，我们的眼光不是要把病完完全全的消灭掉，而是要关注我们秋千的节律不要被破坏。病呢，只要控制在一定范围内，不要破坏秋千摆荡就好了，不要过分关注。有人总想着必须根治，反而影响了生活的节奏，每天紧张和它对着干，这反而得不偿失。所谓，带病延年也是不错的选择。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%BB%8F%E5%85%B8%E4%B8%AD%E5%8C%BB%E5%90%AF%E8%92%99/","summary":"\u003cp\u003e我没把这本书当成中医知识书，因为咱也不懂这复杂的。而是我也想象自己是个医生，听听他从一个中医的视角，讲讲他面对病人问题时候的处理思路和思考方式。\u003c/p\u003e","title":"《经典中医启蒙》"},{"content":"之前我看芒格说，他的偶像是本杰明·富兰克林，再加上百元美金上印的也是他。我这么崇拜芒格，他又这么崇拜富兰克林，这本自传真是得好好看看了。\n出身贫寒，富兰克林12岁辍学成为印刷工，之后通过自学最终成为跨领域全才。\n他是唯一一位在独立宣言、美利坚合众国宪法、法美同盟条约、巴黎条约，四个关键文件上签字的开国元勋。而且还发明了避雷针、双焦点眼镜、新式火炉、路灯等科学成果，然后…宾夕法尼亚大学也是他创办的。\n其实这本书写的还挺简单的，可能真的道理也不是什么艰深的智慧，就找点好的人学学，每天往好的地方靠近一点。\n关于这点他说啊，很多不良习惯是很难矫正的，但是他随着岁数一天天变大，可以很明显感受到坏习惯带来的不便。朝着好的方向要求自己，虽然所谓的完美境界未能达到，而且差很远，但是经过日复一日的努力，总算是比尝试之前好了很多，也快乐得多。\n这就像是临摹帖本的人，临摹的目的是想要获得完美的书法，虽然最终的结果永远没法写的像帖子一样高妙，但是在临摹的时候，自身的书法却改善了，比原来写的更好一些，这就相当不错了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%AF%8C%E5%85%B0%E5%85%8B%E6%9E%97%E8%87%AA%E4%BC%A0/","summary":"\u003cp\u003e之前我看芒格说，他的偶像是本杰明·富兰克林，再加上百元美金上印的也是他。我这么崇拜芒格，他又这么崇拜富兰克林，这本自传真是得好好看看了。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e出身贫寒，富兰克林12岁辍学成为印刷工，之后通过自学最终成为跨领域全才。\u003c/p\u003e","title":"《富兰克林自传》"},{"content":"看完把书一合，行了，雷总，是个思想家。\n我遇到过很多聪明人，这里面有很多骗子，他不光骗别人，有的狠起来自己都骗。一般遇到两种人，我就不太爱往下继续聊了。\n第一种是说十句话里八句话我都听不懂，剩下那两句话也没什么用的。这种要不然是他自己也不懂，但是还非得制造一种嘴部开合的状态，要不然就是他想开始骗人了，这挺可怕的。\n第二种是，不按顺序数数的，比如呈现的状态是12345，1是开始，5是结果，咱都是234的过程然后最后到5，可是老有那种聪明人，他先数5，嘿！然后给你凑423哈哈哈。这种聪明人虽然十件事里面没准8件都能成，但是经验来看，早晚也得折到那两件事里。\n如果用四个字总结雷总的方法论，我觉得是：追求闭环！\n你从任何一个节点来分割，他的成果基本上都是成立的，这挺绝的。我小时候看围棋少年，里面是说活棋的标准叫做眼，这个棋一直有两口气，就算是被别人都给围了，他在里面也能活。\n小米的第一个闭环是，从MIUI操作系统开始，组建小米社群发展用户，用口碑帮助MIUI推广，到获取更多用户，MIUI、小米社群、用户形成了一个完整的闭环。第二个闭环是，做手机推给MIUI积累的用户，社群组建小米商场，打造爆品积攒更多用户到社群，硬件产品、小米商场和用户形成了第二个闭环。\n这就像是蜘蛛织网，有三个点，互联网、硬件、心零售，在三个点反复以闭环的方式向外推进。MIUI、用户、社群、手机、小米网、云服务、智能硬件、全网电商、小爱同学……你从时间线，和子项目里面的项目线，切割后会发现，每个项目里都有很多小闭环，都很容易成立。\n每个里面都是12345，有因有果顺序不变，用闭环的方式外延。这就可以防止一个常见事故的发生：本来想花一年做个大的，结果拉了个大的……\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%B0%8F%E7%B1%B3%E5%88%9B%E4%B8%9A%E6%80%9D%E8%80%83/","summary":"\u003cp\u003e看完把书一合，行了，雷总，是个思想家。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e我遇到过很多聪明人，这里面有很多骗子，他不光骗别人，有的狠起来自己都骗。一般遇到两种人，我就不太爱往下继续聊了。\u003c/p\u003e","title":"《小米创业思考》"},{"content":"这本书分成两部分，前半部分是一些宏观分析，后半部分是李录关于价投演讲的文字汇总。前面这些世界局势和发展就粗略一瞥就行，这玩意看个大致精神就好，看细了容易把自己看迷茫了，好像自己又变得什么都不懂，看来看去把事儿看复杂了。\n李录的演讲挺有意思的，之前在网上看过一些散碎视频，他说话节奏挺奇怪，感觉可能嗓子不太好，说两句话就要清一下嗓子…还是看文字版舒服一些。\n不过无论是文字还是视频看着都很有启发：\n1）什么是可持续？ 可持续的东西都具有一个共同的特点，就是你得到的东西在其他人看来，都是你应得的东西，这就可持续了。如果你把你赚钱的方法毫不保留地公布于众时，大家都觉得你是一个骗子，那你这个方法肯定不可持续。如果你把赚钱的方法一点一滴毫无保留告诉别人，大家都觉得你这个方法真对，真好，佩服！这就是可持续的大道。\n2）资管行业里千万别骗自己？ 在资管行业里，用户在绝大多数时间里都不知道，也无法判断真正产品的好坏，所以这个行业里绝大部分的理论，都和屁股决定脑袋有关。千万别骗自己，因为自己其实最好骗，一定要在知识上做彻彻底底，百分之百诚实的人，尤其在这个行业里，只要屁股坐在这，你就可以告诉别人假话，假话说的多了连你自己都信了。\n3）行、不行和太难了？ 基本上芒格对所有的想法只有三种态度：行、不行、太难了。有些想法可以很快辨别出来行还是不行，但如果确实是太难了，那就离开！最终你还是得集中精力在那些你愿意花时间和花心思研究的事情上，并且确保你比别人都懂的更多。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%96%87%E6%98%8E%E7%8E%B0%E4%BB%A3%E5%8C%96%E4%BB%B7%E5%80%BC%E6%8A%95%E8%B5%84%E4%B8%8E%E4%B8%AD%E5%9B%BD/","summary":"\u003cp\u003e这本书分成两部分，前半部分是一些宏观分析，后半部分是李录关于价投演讲的文字汇总。前面这些世界局势和发展就粗略一瞥就行，这玩意看个大致精神就好，看细了容易把自己看迷茫了，好像自己又变得什么都不懂，看来看去把事儿看复杂了。\u003c/p\u003e","title":"《文明、现代化、价值投资与中国》"},{"content":"作者说的垂直思考就是强调逻辑推理、循序渐进的一种思考方式，而水平思考则是指跳出常规，打破固有思维模式的思考方式。\n他举了一个例子，说有个商人欠债主钱，债主要逼迫商人用女儿抵债，群众们当然都不同意。然后商人就说，来打个赌，愿赌服输。他捡两块石头，一黑一白，放在口袋里，让女孩随机抓一个，抓到黑的就嫁给他，要是抓到白的，钱和女孩他都不要了。结果女孩偷偷看到，这个债主捡了两块黑色的石头放进了口袋。\n这时候就问女孩怎么办？机智的女孩快速抓了一个石头，然后不小心把石头扔到了全是石子的地面，就对大家说，我太紧张了没拿住，但我抓到了什么颜色，大家只需要看口袋里剩怎么就知道了！然后商人就只能自认倒霉了。\n其实说白了，我觉得，这个水平思考的能力，其实就是个否认前提合理的能力，是个掀桌子的能力。\n无论是认可前提的合理性去持续深挖，还是否认前提的合理性去掀桌子，其实感觉也不是很重要，这都是一些试图解决问题手段而已。\n真正关键的还是那四个字，实事求是。把理论和想法作用到实践，再通过实践去检验和发展认识，从而循环往复，这样无论搞什么事情，都可以做的不错。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%B0%B4%E5%B9%B3%E6%80%9D%E8%80%83/","summary":"\u003cp\u003e作者说的垂直思考就是强调逻辑推理、循序渐进的一种思考方式，而水平思考则是指跳出常规，打破固有思维模式的思考方式。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e他举了一个例子，说有个商人欠债主钱，债主要逼迫商人用女儿抵债，群众们当然都不同意。然后商人就说，来打个赌，愿赌服输。他捡两块石头，一黑一白，放在口袋里，让女孩随机抓一个，抓到黑的就嫁给他，要是抓到白的，钱和女孩他都不要了。结果女孩偷偷看到，这个债主捡了两块黑色的石头放进了口袋。\u003c/p\u003e","title":"《水平思考》"},{"content":"所谓超加工食物，就是指经过高度加工、配料复杂、添加了多种非天然物质的食品。这些食品的背后有着非常严密的工业逻辑，这些逻辑都遵循一个标准，降本、增效、上瘾。\n通过大量生产和标准化工艺降低成本，采用各种添加剂提高口感和延长保质期，方便运输和储存，利用糖、盐、脂肪的成分配比，刻意刺激大脑的奖励系统，这种设计不是单纯为了满足饥饿，而是为了不断激活大脑的愉悦回路，让你每一口之后还想再来一口。\n我们大脑里面控制进食的系统有两个，一个是饥饿系统，一个是奖励系统。超加工食品的背后，其实就是无数个化学家、数学家、营养学家在不断的拟合我们的奖励系统，从而实现公司产出收益的最大化。\n说到底…去逛超市逛商场，其实还是那句话，多吃神造的，少吃人造的。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%B6%85%E5%8A%A0%E5%B7%A5%E4%BA%BA%E7%BE%A4/","summary":"\u003cp\u003e所谓超加工食物，就是指经过高度加工、配料复杂、添加了多种非天然物质的食品。这些食品的背后有着非常严密的工业逻辑，这些逻辑都遵循一个标准，降本、增效、上瘾。\u003c/p\u003e","title":"《超加工人群》"},{"content":"这是一本健康科普类书籍，通过日常行为的小调整，打造高质量长寿人生，借助第三视角审视自己的生活。\n长寿的路上总有四个大坎，心血管类疾病、糖尿病、癌症、阿尔兹海默症，如果当我们意识到这些是一些明显障碍的时候，我们就可以通过日常点滴的调整，尽量把碰到这个坎的概率降低。\n对于我来说，有三点可以做一些改善： 1）用健康奖励代替食物奖励。比如有个目标达成后，不要考虑去吃一顿大餐庆祝，可以安排一次筋膜推拿，或者一次户外有氧，或者体验一次冷冻康复，用健康类体验等价替代。\n2）控制精加工食物的摄入。逛超市的时候，直接跳过包装精美的区域，形成身体惯性，别说买了，看都不看。\n3）在传统力量训练里面插入两次有氧耐力训练。一些中高心率的有氧，可以控制脂肪堆积并且有效促进线粒体健康，衰老的显著特征就是线粒体的数量和质量下降。可以做一些心率稳定110-135次/分钟的有氧，和少量高心率的有氧。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%B6%85%E8%B6%8A%E7%99%BE%E5%B2%81/","summary":"\u003cp\u003e这是一本健康科普类书籍，通过日常行为的小调整，打造高质量长寿人生，借助第三视角审视自己的生活。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e长寿的路上总有四个大坎，心血管类疾病、糖尿病、癌症、阿尔兹海默症，如果当我们意识到这些是一些明显障碍的时候，我们就可以通过日常点滴的调整，尽量把碰到这个坎的概率降低。\u003c/p\u003e","title":"《超越百岁》"},{"content":"在大多数的时候，我们都在寻找复杂的解决办法。纵使有时候，一些事情一看就知道是错的。\n我觉得他说的很对，就像是以色列科学家的名言，“真相不可能复杂”。\n很多时候细想，复杂其实挺不划算的。实施和维持这些复杂想法的代价太昂贵、真没必要涉及那么多的人和事、很多事其实也没必要非做的那么好。回归常识，避免复杂，追求简单。\n我又想起春晚宋丹丹的那句话，现在想起来真是别有一番滋味。问：“要把大象装冰箱，拢共分几步？” 答：“三步！”\n把冰箱门打开， 把大象装冰箱， 把冰箱门带上。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%9E%81%E7%AE%80%E4%B8%BB%E4%B9%89/","summary":"\u003cp\u003e在大多数的时候，我们都在寻找复杂的解决办法。纵使有时候，一些事情一看就知道是错的。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e我觉得他说的很对，就像是以色列科学家的名言，“真相不可能复杂”。\u003c/p\u003e","title":"《极简主义》"},{"content":"我对小说一向是不太感冒，因为我看东西其实记不住，七七八八的插曲和故事会把我的脑袋弄晕，所以这也导致我在日常生活中，谁要是说了点复杂的论述，我就直接选择不听。\n这本书的故事幸好不复杂，说的是一个追梦的故事。一个男孩在西班牙放羊，因为做了个梦，梦到金字塔下面有宝藏，所以就出发去寻宝，经历了千难万难到了金字塔下面，发现怎么都没挖出宝藏。还遇到了强盗，强盗听完他的故事就嘲笑这个男孩并告诉他：“差不多两年前，就在你呆的这个地方，我也重复做过同一个梦，我梦见自己应该到西班牙的田野上去寻找一座残破的教堂，一个牧羊人经常带羊群去休息，那有一棵无花果树，如果我在无花果树下挖掘，一定能找到一笔宝藏。”而这正是小男孩出发的地方。\n这个过程和唐僧取经差不多，也是经历各种磨难和险阻的过程。但是我再看的时候发现，令人放弃梦想的，不仅只有磨难和困境，这确实会阻挡一部分人，让他们知难而退。而更多数，其实是被困在了当下的美好，这种阻碍才是最无形的，当下的安稳和舒适更会让人放下远大的志向。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%89%A7%E7%BE%8A%E5%B0%91%E5%B9%B4%E5%A5%87%E5%B9%BB%E4%B9%8B%E6%97%85/","summary":"\u003cp\u003e我对小说一向是不太感冒，因为我看东西其实记不住，七七八八的插曲和故事会把我的脑袋弄晕，所以这也导致我在日常生活中，谁要是说了点复杂的论述，我就直接选择不听。\u003c/p\u003e","title":"《牧羊少年奇幻之旅》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：距离2025年结束还有不到4周，大家又到了复盘过去一年成果，展望明年的关键时刻。根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n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.Deepseek-R1类强化学习？3.基于深度学习的因子挖掘方法与在多因子框架以外，如何获得超额收益？4.特征挖掘方法，与高频模式识别策略、模型？5.研究员的成长路径与未来的职业方向。\n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16位小伙伴参与，从事量化行业全职工作的伙伴13位，目前在量化行业实习的伙伴3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。\n活动反馈 今天的分享会上听到了很多前辈们分享自己的研究心得和体会，给我关于职业生涯的发展的想法提供了很多启发和多样化的视角，感谢组织这样的活动。——某QR实习生\n今天Z老师的发言对我很有启发，了解了很多研究之外的信息。——某百亿QR\n今天G2T的分享很有帮助，知道了有大模型辅助做舆情分析交易的方法论，其重点是特征工程，可以后续探索一下。——某QR\n今天周同学的发言对我有一些启发，包括如何去从一个更高维来看待量化行业职业的发展及如何做出更好的策略。——某小白一枚\nZ同学分享了在机器学习选因子方面的几篇论文，受益匪浅！——量化QD\n今天从因子挖掘、模型研究到组合优化，对不同频率的信号进行很深入的交流探讨，特别是今天学到的关于组合优化、风险控制的内容，让我了解到了信号生成后的注意事项，很感谢东哥把大家组织起来，希望之后多多交流。——某刚入量化的小白\n今天的分享会中G同学的发言很有启发，之前对另类数据的探索和利用还比较少，重点应该还是在数据处理和特征工程上做的不够多。感谢高老板组织的活动，很有收获。——某百亿QR\n了解了量化同行的现状，也证实了一些自己的猜测。——某QR\n互相了解行业内不同策略，不同市场，不同规模的公司在做什么事情，比如讲到的另类数据和大模型，是平时没有接触到的东西。——剑宇\n今天对于CS/AI背景如何在量化领域做出建树的话题讨论比较受启发。——某QR\n今天的收获，了解同行的信息，知道了其他公司的规模与架构。——QR\n孙老师的关于整体行业的分享比较有收获，更加了解整个流程。——某QR\n了解大家的发展路径，对具体工作思路有了想法。——孙恺伟\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC29.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"第30期主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：距离2025年结束还有不到4周，大家又到了复盘过去一年成果，展望明年的关键时刻。根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第29.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":"人这一辈子确实太短了，算下来也就4000周，短到有点没有礼貌，重新审视时间和生命的有限性，是这本书想传达的一些思考。\n小时候我们就经常听一个故事，老师拿一个大玻璃罐，还有一些大石块、小石子、细沙和水，让我们就往里装。聪明的同学就先放大石块，依次排列。老师就说了一个耳熟能详的道理，得先安排重要的事情做，再安排不重要的事情，这样的排序才更合理和充实。\n但仔细想想，其实实验的前提也是被动了点手脚，老师只带了几个大石块来教室，他也已经知道了这些大石块是可以撞进罐子里的。\n在时间管理中，真正的问题不是我们不知道大小石块的排列顺序，而是大石块实在太多了，有些甚至太大了都放不进罐子。\n之前听过一个很有用的建议，请你列出人生中最想实现的25件事，将它们按照重要顺序依次排列，然后安排时间去处理排在前5的事情。\n令人惊讶的是，这不是还剩下的20件事嘛，这些事并不是你一有机会就应该做的次优先级的事，完全不是！事实上，这正是你应该不惜一切代价极力去避免做的事情。因为这些事，即没有重要到形成你人生的核心，却又有足够的诱惑力，让你无法专心做最重要的那几件事。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/4000%E5%91%A8/","summary":"\u003cp\u003e人这一辈子确实太短了，算下来也就4000周，短到有点没有礼貌，重新审视时间和生命的有限性，是这本书想传达的一些思考。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e小时候我们就经常听一个故事，老师拿一个大玻璃罐，还有一些大石块、小石子、细沙和水，让我们就往里装。聪明的同学就先放大石块，依次排列。老师就说了一个耳熟能详的道理，得先安排重要的事情做，再安排不重要的事情，这样的排序才更合理和充实。\u003c/p\u003e","title":"《4000周》"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2025年2月23日 14:00~17:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？2025新年预期，我们应该通过什么方式不断提升自己的行业竞争力？\n活动费用：50元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC29%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2025年2月23日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第29期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":"这是一本芒格语录集，作者通过对一些话题的理解，重新整理了一遍穷查理这本书的内容。我喜欢读有关芒格的书，与其说有什么新内容让我的理解焕然一新，不如说每次都可以借助他的视角，重新审视自己的生活和行为。\n1）人的本能是寻找一致意见，认为人多的地方总是安全的，但在投资的道路上，意见越一致越危险。当很多人扎堆去曾经有鳕鱼的地方，这种竞争激烈的环境，你想想还有多少机会钓到鳕鱼呢？太难了。\n2）我们长期努力不做蠢事，所以我们的收获比那些努力做聪明事的人多得多。\n3）我们可以采用“10+10+10”方法，就是在时间维度上剖析该决策对未来的影响，从而来判断是不是要做。简单来说，就是想象该决策在10分钟后，我们所面临的情况，10个月后，该决策会产生什么样的影响，在10年后又会怎么样？这你大概心里就有些谱了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%A9%B7%E6%9F%A5%E7%90%86%E7%AE%B4%E8%A8%80/","summary":"\u003cp\u003e这是一本芒格语录集，作者通过对一些话题的理解，重新整理了一遍穷查理这本书的内容。我喜欢读有关芒格的书，与其说有什么新内容让我的理解焕然一新，不如说每次都可以借助他的视角，重新审视自己的生活和行为。\u003c/p\u003e","title":"《穷查理箴言》"},{"content":"格雷厄姆提到的安全边际和这个烟蒂股策略，就是说以极低的价格买入那些暂时不被市场看好的公司，哪怕这些公司已经风光不再，但是只求能捡起来抽最后一口烟，带来一点价值。\n这个就像是电视剧里面演的当铺，落魄的人拿着一件绸缎棉袄去换点钱，不管哪个当铺伙计都一口词，记“虫吃鼠咬，光板没毛，破面烂袄一件儿”。\n这就是安全边际，你一个新棉袄，人家当没毛还长虫的破布收，打折都打骨折，这可不怎么买都不赔钱嘛。\n这种猥琐走位的投资策略，真的很有意思，就像是，当时吃鸡游戏里面那个到处苟着，然后捡别人掉装备的选手，我们能从这上面感受到很多眼光和耐心的魅力。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%81%AA%E6%98%8E%E7%9A%84%E6%8A%95%E8%B5%84%E8%80%85/","summary":"\u003cp\u003e格雷厄姆提到的安全边际和这个烟蒂股策略，就是说以极低的价格买入那些暂时不被市场看好的公司，哪怕这些公司已经风光不再，但是只求能捡起来抽最后一口烟，带来一点价值。\u003c/p\u003e","title":"《聪明的投资者》"},{"content":"之前就听有人说，人的一生就是一个大数定律和均值回归。每个人都是活一个内在系统，因为每天的生活就是一次次微小的选择和决策，短期看这玩意充满了各种偶然，但时间线一拉长，却呈现了很确定的走向。\n所以你并不需要做对人生的每一件事情，只需要把你的决策指针每次都往好的地方掰一点点，久而久之就会带领我们走向完全不同的人生轨道。我们喜欢高估某个决定性时刻的重要性，也总会容易低估每天进行微小改变的价值。\n最后，人的行为本质上和自我的认知是不断统一的，我们对一些行为和认知相背离的事情坚持不了多久，所以调整行为的第一步，就是梳理出这个行为背后代表的身份和认知，先把这个最关键的调整了，剩下的才能水到渠成，要不然总会別着劲，治标不治本。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%8E%8C%E6%8E%A7%E4%B9%A0%E6%83%AF/","summary":"\u003cp\u003e之前就听有人说，人的一生就是一个大数定律和均值回归。每个人都是活一个内在系统，因为每天的生活就是一次次微小的选择和决策，短期看这玩意充满了各种偶然，但时间线一拉长，却呈现了很确定的走向。\u003c/p\u003e","title":"《掌控习惯》"},{"content":"我之前翻过几章，没看下去就放下了，因为我觉得这写的好平常，就像是几个常见专题的剖析解答，感觉对我没有什么新灵感。\n然后我前两天刷牙的时候突然想到，我靠！这是一本战国时期的书，距今都2500多年了，是怎么做到给我无障碍阅读的？！就赶紧翻出来重新看看，这也太神了！\n姜文有个采访说，人类这么多年可以说科技在进步，但是对人本身而言，其实没多大进步，弄来弄去，还是为那三顿饭能不能长肉在着急。\n鹖冠子说，虎狼吃东西的时候，乌鸦和苍鹰看到从天上往下飞，蚯蚓和蚂蚁从地下往上聚集，这六个东西都不是同类，之所以在同一时间都聚集一起，本质上就是他们都有共同的欲望。由此观之，人类有“人”的称号，就有不变的共性，我们把握共性，很多事也就简单多了。\n王兴之前有个特经典的分析法。叫四纵三横分析法，他把互联网用户的根本需求整理为四个，信息、沟通、娱乐、商务，然后把技术变革方向整理为，搜索、社交、移动，构成了一个思考框架，他所有的创业思考都是在这里面做组合。他认为每个根本需求与新技术的结合点都是非常好的创业机会。\n最后王兴还说了一句特帅的话，“如果你足够抽象的话，这世界上问题就那么几种，所以，问题只是需要不停地被用新的方式解决而已。”\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%B9%96%E5%86%A0%E5%AD%90/","summary":"\u003cp\u003e我之前翻过几章，没看下去就放下了，因为我觉得这写的好平常，就像是几个常见专题的剖析解答，感觉对我没有什么新灵感。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e然后我前两天刷牙的时候突然想到，我靠！这是一本战国时期的书，距今都2500多年了，是怎么做到给我无障碍阅读的？！就赶紧翻出来重新看看，这也太神了！\u003c/p\u003e","title":"《鹖冠子》"},{"content":"小时候看春晚，听郭冬临说过一个很有意思的话，叫“你用谎言，去验证谎言，得到的依旧是谎言。”那意思就是说，你想用一个错的事，把一个也错的事给弄对了，那基本上结果就是，换种方式继续错。\n从这书里也看了一句爱因斯坦的话，和郭冬临有点隔空共鸣，也很有启发。爱因斯坦说“你不能用导致问题产生的思维，去解决问题，这会原地打转的。”\n因为所谓“问题”，这并不是一个客观存在的东西，本质上这是一种叙述方式，它是建立在提问者对过去的理解，并回应这个世界的角度上出现的，既然这个“问题”是在这个角度产生的，那就非常难通过相同的角度解决。\n最后作者关于对待恐惧的理解也很深刻。他说，很多人都把“克服恐惧”看成目标，其实没必要，恐惧只是一种情绪，而工作表现更重要是取决于行为，一个人带着恐惧这种情绪，照样也可以采取行动，归根结底，做了什么这才是第一位的。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/5%E7%9A%84%E6%94%B9%E5%8F%98/","summary":"\u003cp\u003e小时候看春晚，听郭冬临说过一个很有意思的话，叫“你用谎言，去验证谎言，得到的依旧是谎言。”那意思就是说，你想用一个错的事，把一个也错的事给弄对了，那基本上结果就是，换种方式继续错。\u003c/p\u003e","title":"《5%的改变》"},{"content":"这个大哥说，就在24年的一段时间内，100元面值的国债，交易所价格通常会比银行柜面贵2毛钱。就算在交易所，上交所和深交所的价格也总不一致，经常也会有1毛钱的价差，他在银行柜面买入特别国债，转到交易所高2、3毛钱价格卖出去，两个月时间不考虑国债本身价格波动，收益率居然有30%以上，这还只是票面利率只有2.5%的国债。\n虽然品种不一样，场景不一样，但是我觉得搞钱，最根本的精髓是共通的，就是这个世界就像是一块块歪七扭八的瓷砖，细心观察，哪哪都有缝，需要的就是有心人。\n这大哥说，套利的就像是他的生活技能一样，从小到大一直在使用。小时候发现当当网买书比书店便宜很多，正好有一批书他们老师很想买，但是实体店都卖完了，老师甚至都想加价买，他就当当网上低价买上，原价卖给老师，一本书就挣小100元，其实就是利用了不同市场定价差异套利。\n同学买大件东西用他的信用卡积分，还他钱的时候，这大哥不着急直接还卡，因为信用卡有50天免息，他就做50天短期理财，来了一把期限差套利。\n其实无论是吃海底捞用个学生卡6折优惠，还是东边菜市场买菜倒腾到西边菜市场卖，还是什么LOF、ETF、可转债的套利，说到底，做得好的都是对规则吃的够透，不怕麻烦，愿意研究的有心人。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%BD%8E%E9%A3%8E%E9%99%A9%E5%A5%97%E5%88%A9%E5%AE%9E%E6%88%98/","summary":"\u003cp\u003e这个大哥说，就在24年的一段时间内，100元面值的国债，交易所价格通常会比银行柜面贵2毛钱。就算在交易所，上交所和深交所的价格也总不一致，经常也会有1毛钱的价差，他在银行柜面买入特别国债，转到交易所高2、3毛钱价格卖出去，两个月时间不考虑国债本身价格波动，收益率居然有30%以上，这还只是票面利率只有2.5%的国债。\u003c/p\u003e","title":"《低风险套利实战》"},{"content":"我真的觉得作者把舆论传播这件事琢磨透了！我很少读到这么清晰的论述。\n他的写作方式是先抽出了最硬核的核心规律作为起点，试图解释舆论大的发展规律，然后摘出一些细节的阐述，配合事件拆分出弱定理和轻规则，这两点作为辅助大规律，来更好的从内部出发，给舆论的传播划个道。\n然后再从外部的舆论事件出发，提供不同的观测视角，从本体、时间、空间、运动方式各个维度回顾在不同观测下的重点。\n咱就是发现，虽然我们的视角不同，观测方法不用，运用的工具不同，但所谓传播的发展和运动方式，就是作者开头提纲挈领说的大规律，真理是个圆，从哪看都这样。\n最好，回到论述内容。所谓弱传播，就是说舆论的力量，比的是认同者的多寡。在舆论的世界里，弱者天然占据优势，强者要想在舆论的世界中获得优势，就必须以弱者的身份或姿态，以弱者为旨归，想方设法与弱者相连接，才能占据优势。\n其实大自然也是这样，越弱的东西越好传播，风好传播，山不好传播，水好传播，石头不好传播，花粉好传播，大树不好传播。强者是钢铁，弱者是粉尘，有时候相同重量的粉尘爆炸起来威力更可怕。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%BC%B1%E4%BC%A0%E6%92%AD/","summary":"\u003cp\u003e我真的觉得作者把舆论传播这件事琢磨透了！我很少读到这么清晰的论述。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e他的写作方式是先抽出了最硬核的核心规律作为起点，试图解释舆论大的发展规律，然后摘出一些细节的阐述，配合事件拆分出弱定理和轻规则，这两点作为辅助大规律，来更好的从内部出发，给舆论的传播划个道。\u003c/p\u003e","title":"《弱传播》"},{"content":"这本书更多是从一个朋友的视角，叙述乔布斯的一生，在不幸的童年、极端的性格和各种怪癖上记录的比较多，让我们看到了这么无敌的人也这么不完美，厉害的人其实在很多地方也这么的不厉害。\n我之前看过一个乔布斯的采访，他说，有很多人都有一种病，他们认为构想出一个伟大的想法就已经贴近成功90%了。而问题在于，一个伟大的想法，和伟大的产品之间有巨大的工艺差距，当你不断的完善这个伟大想法的时候，它会不断的变化和发展，它最终呈现出来的样子，很可能与你最开始的想法完全不同。因为当你深入到实践的细微之处时，你就会学到更多，你也需要做出巨大的权衡，因为很多想法在现实条件下是无法实现的，这个过程就像是会不断的产生5000个概念，并将它们全部权衡整合到一起去，你才能得到最终的产品。\n泡泡玛特的王宁也曾经说过一段话，很有意思，他说泡泡玛特是一个典型的，本来想做A，结果做成了B，然后在C成功，有可能以后在D伟大。\n其实事情就是这样，有想法了就去实践，根据现实情况再去调整，归根结底就是，实事求是的解决问题，不能自己骗自己玩。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%8F%B2%E8%92%82%E5%A4%AB%E4%B9%94%E5%B8%83%E6%96%AF%E4%BC%A0/","summary":"\u003cp\u003e这本书更多是从一个朋友的视角，叙述乔布斯的一生，在不幸的童年、极端的性格和各种怪癖上记录的比较多，让我们看到了这么无敌的人也这么不完美，厉害的人其实在很多地方也这么的不厉害。\u003c/p\u003e","title":"《史蒂夫·乔布斯传》"},{"content":"这本书是一本曾国藩生平简练版，如果总结一句话，我觉得是：他的一生都在不断进行自我完善，不断的在进步。\n之前我遇到一个朋友，我就问他，怎么判断一个人靠不靠谱？他说很简单，有个理论叫3个月必有变化理论。说的是，如果一个人真心想做一件事情，就算事情再难，你过3个月后见他，也一定会觉得他发生了巨大的变化，甚至很多事情最终能不能成，其实在3个月也能看出眉目了。\n但是如果你发现一个人，这三个月说一个事情，过三个月又说一个新事情，或者是相似的事情又要从零开始，那别想了，八成是大忽悠。\n说忽悠，这个朋友还说了另一个判断标准，叫线头判断法。说如果你发现一个不到30岁的人，他身边有很多机会，手上有很多线头，可以幻想织成不同的各式各样的网，这说明他很厉害，因为年轻人们普遍手里的线头都是很少的，一个人的线头和机会多，那他一定非常出众。\n但是如果你发现一个在社会很多年的人，每次见人也都拿出来一把线头，说他有这个机会那个机会，以后可以怎么怎么样的。遇到这种，那咱也就倾向于不听了。因为工作越久，手里的线头越多，就说明越没有织网能力，一把零件攒不出一辆车，零件越多离这整车也就越远。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%9B%BE%E5%9B%BD%E8%97%A9%E7%9A%84%E6%AD%A3%E9%9D%A2%E4%B8%8E%E4%BE%A7%E9%9D%A2/","summary":"\u003cp\u003e这本书是一本曾国藩生平简练版，如果总结一句话，我觉得是：他的一生都在不断进行自我完善，不断的在进步。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e之前我遇到一个朋友，我就问他，怎么判断一个人靠不靠谱？他说很简单，有个理论叫3个月必有变化理论。说的是，如果一个人真心想做一件事情，就算事情再难，你过3个月后见他，也一定会觉得他发生了巨大的变化，甚至很多事情最终能不能成，其实在3个月也能看出眉目了。\u003c/p\u003e","title":"《曾国藩的正面与侧面》"},{"content":"道家风格的书都很有意思，读起来很顺畅，我觉得他们思想最有启发的地方在，道家不蹩着劲儿走，不和规律呛着来，顺其自然，合乎道理。\n这个的核心在于，他们明白道理和规律是怎么运动的，从而把自己的行为嵌入事物发展的规律当中，那当然是顺水行舟，一日千里。\n沈腾小品里有个词特逗： “我这回是真的病了，不知道怎么着，一吃三碗饭就积食，一吃三碗饭就积食。” “那您就没想着少吃一碗饭啊？” “诶，不是那事儿！我琢磨着还是饭前那四张饼闹的。”\n很多时候主要矛盾没找对，运行规律没把握，做起事情来就像是拔苗助长南辕北辙，也像是沈主任吃健胃消食片。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%B7%AE%E5%8D%97%E5%AD%90/","summary":"\u003cp\u003e道家风格的书都很有意思，读起来很顺畅，我觉得他们思想最有启发的地方在，道家不蹩着劲儿走，不和规律呛着来，顺其自然，合乎道理。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这个的核心在于，他们明白道理和规律是怎么运动的，从而把自己的行为嵌入事物发展的规律当中，那当然是顺水行舟，一日千里。\u003c/p\u003e","title":"《淮南子》"},{"content":"开篇的一段话，是他历经九十多年风风雨雨后的感悟，他说：我一生最欣慰与自豪的是，孩子们比我强，孙子们比孩子们更强。历代王朝的衰落与崩溃，往往不是因为没有强大的国防，而是因为奢侈挥霍和荒淫无度。要家族长青，须牢记古训，勤以静心，俭以养德。\n李文正的做事哲学，也非常非常受用！就四个字，骑马追马。\n他发现，小时候山镇风景区里，有一些服务是租马旅游，马主总是跟在马后面追赶，马跑起来，他们追的很辛苦，但也追不到，可是如果他也骑一匹马，再去追赶那匹马，就容易多了。\n我回想之前的经历，很多事情都是这样的，不是先学会再做事，反而是先做事，才学会，有时候先上车，比什么万事俱备都重要。先上一匹马，再去追赶想要接近的目标，比自己一个人吭哧吭吃忙活半天强的多。\n荀子也说，假舆马者，非利足也，而致千里；假舟楫者，非能水也，而绝江河。君子生非异也，善假于物也。借助车马的人，不用自己走的有多快，就可以抵达千里之外，借助舟船的人，不用善于游泳，也可以横渡江河，君子的本性资质与一般人没有差别，只是君子善于借助外物罢了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%9D%8E%E6%96%87%E6%AD%A3%E8%87%AA%E4%BC%A0/","summary":"\u003cp\u003e开篇的一段话，是他历经九十多年风风雨雨后的感悟，他说：我一生最欣慰与自豪的是，孩子们比我强，孙子们比孩子们更强。历代王朝的衰落与崩溃，往往不是因为没有强大的国防，而是因为奢侈挥霍和荒淫无度。要家族长青，须牢记古训，勤以静心，俭以养德。\u003c/p\u003e","title":"《李文正自传》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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.量化研究中因子的筛选和组合问题？3.金融市场中的序列预测研究？4.真的可以用模型实现风格择时吗？5.如何成为基金经理与基金经理未来的职业方向。\n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12位，目前在量化行业实习的伙伴3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与头部自营机构。\n活动反馈 今天王同学提出的关于择时的方法与见解十分有趣，给了我很多启发。——从业QR\n王同学对于因子组合的思路、by老师对于从程序员转为PM的职业经历对我很有启发，T老师和东哥对于竞业的话题讨论也很有意义。——炸花生\n今天对挖因子训模型有了更多认知。——某私募量化研究员\n今天张老板的发言让我觉得很有趣，他善于表达，比较open，也很亲和，让我了解到很多行业内的思考和一些“特殊”技巧。——某高频从业\n今天张老板的发言给了很多因子组合和模型优化的灵感，张老板还是一如既往的全面。——一个离开量化又回来求复合的QR\n干货很多，很有启发和收获，很好的一次聚会。——某QR\n今天张老板关于从DL相关方法论对我研究有较大启发，对因子和非线性东西的理解上有提升。——某人\n今天王老师的发言令我很有启发，总结了做因子和筛因子的时候的一些方法论，收获很大。之后还有很多的方向可以尝试和深耕。——某百亿QR 今天Z总的发言对我很有启发。他对于股票的因子筛选和神经网络方法方面的很多介绍很好，例如，因子的筛选方法论。感谢本次活动，支持！——Ethem\n今天张老师的分享对我很有启发，弱特征+机器学习，其实在风格暴露上不至于太偏激，这是个蛮好的方向。——某百亿QR\n了解到了和传统多因子框架不同的信号产生方式和投研体系，对我之后在多因子框架下的研究思路有启发和拓展作用。——QR\n今天张老师的发言对我比较有启发，他提到了一些组合的方法，让我重新对做model有了新的看法，获益匪浅。——某小白一枚\n每次来都可以看到很多老朋友和前同事，也认识了很多新朋友，大家一起聊聊天说说话，感觉很放松，还能了解到目前市场更多的信息，很赞！——某私募从业\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC28.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第28.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":"这本书讲的道理很平常，但是作者找了可多特贴切的词，我非常喜欢！\n1）建设性冲突 如果一个团队内成员彼此之间不信任，那么这个团队在讨论中就不会引发公开的、具有建设性的思想冲突，所有的沟通只是想继续维持一种表面和谐。\n2）房间里的大象 我其实遇到这种团队沟通的时候，非常别扭，百爪挠心！我总想形容这种现象，但一直没有一个确切词语的抓手，这本书又给了我一次很有趣的词，“房间里的大象”，这头大象是每个成员都显而易见，却又闭口不谈的问题，谁遇到这个核心矛盾都装傻，让这个问题一直在角落里沉寂，大家看到这头大象会自觉绕道而行。谁要是在这个房间呆着，这可太难受了！\n3）争议效果 作者在听了一场内部讨论之后，明确的指出，这场会议，争议效果并不好。成员讲的话只是为了迎合别人的反应，而不是自己的真实意愿，没人会主动发起挑战，也没领导者懂得怎么让争议的效果真正的推动业务进步。\n这本书更多是从协作这个单独的角度谈一些组织经验，其实很多时候并不本质，是个头痛医头脚痛医脚的无奈之举。\n我之前和一个大佬聊天，我说一个组织可能因为很多规则和措施的出台而改变，大佬笑而不语，我就问，咋了？我说的不对吗！\n他就说了一句话，我觉得对我这辈子看待公司组织都有了巨大影响。他说：“你说这些规则啥的我不懂，我就看一件事，最上面拍板那个人变了吗？没变的话，我就认为这个公司本质没变。”\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%9B%A2%E9%98%9F%E5%8D%8F%E4%BD%9C%E7%9A%84%E4%BA%94%E5%A4%A7%E9%9A%9C%E7%A2%8D/","summary":"\u003cp\u003e这本书讲的道理很平常，但是作者找了可多特贴切的词，我非常喜欢！\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e1）建设性冲突\n如果一个团队内成员彼此之间不信任，那么这个团队在讨论中就不会引发公开的、具有建设性的思想冲突，所有的沟通只是想继续维持一种表面和谐。\u003c/p\u003e","title":"《团队协作的五大障碍》"},{"content":"这本书很薄很简单，就像是一本案例集，是由很多特朗普的成绩为例子的事件汇总版。结构也非常简单：故事背景+夸自己做了什么不一样的改变+陷入低谷困境+坚持不懈最后做的可好了。\n有一段很有意思，他在一段最迷茫时候的内心发问是，“它真的能成功吗？还是会以失败告终？如果失败的话，需要多久我才能恢复元气？”\n我觉得他强就强在，就算在迷茫中，他还在想的是恢复元气后，怎么继续干的事情，这是非常宝贵的品质。\n很多时候我们判断一个人能不能在一个领域取得突出成果，我觉得可以从这两个话题来展开聊天。\n1）你究竟知不知道自己想要什么，和自己现在在干什么？\n2）你之前遇到的困难是环境的，还是自找的？你是怎么面对这些困难的？\n很多时候聊完这两个话题，答案就八九不离十了，这往往不需要什么专业技能的判断。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%B0%B8%E4%B8%8D%E6%94%BE%E5%BC%83/","summary":"\u003cp\u003e这本书很薄很简单，就像是一本案例集，是由很多特朗普的成绩为例子的事件汇总版。结构也非常简单：故事背景+夸自己做了什么不一样的改变+陷入低谷困境+坚持不懈最后做的可好了。\u003c/p\u003e","title":"《永不放弃》"},{"content":"这是一本文字很简单的书，论述简单，没有什么生僻概念和拗口语句，就像是711货架上的商品，方便实用。\n其实铃木敏文在日本搞711的时候，非常非常多人反对，那时候正是大型百货对零售小店的降为打击高峰期，就像是现在的电商打击传统实体一样，很多店的老板不知道该怎么办了，每天都在抱怨生意越来越不好做了。他们的思维被自己框住了，眼里只剩下了别人的优势和自己的劣势，所以怎么看都是完蛋。\n铃木敏文在思考非常久之后，他想明白了一个废话一样的结论：便利店，最大的优势就是便利。\n因为本质上，便利店提供的不是商品，而是以商品为载体的便利性，如果再发散，一定要是商品吗？服务可以是便利性的载体吗？于是711就沿着这个思路，做了很多不一样的事情，ATM机、交水电费、打印机、咖啡…\n甚至在10多年前他们就探索线上线下的新零售模式，这些举动看着很超前，但是出发点都是为给客户提供更多的便利。\n零售行业是个非常传统的行业，里面有无数聪明人想尽了各种营销花招，但这些招数放在10年20年的尺度来看，其实都是无效的。反过来，只要你洞察的足够本质，死盯着用户需求，不用去追时髦，过段时间回看，你自然就做了很多很超前的事情。\n什么行业感觉都一样，真正的竞争对手并不是其他的品牌什么这个那个便利店，而是不断变化的客户需求。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%9B%B6%E5%94%AE%E7%9A%84%E5%93%B2%E5%AD%A6/","summary":"\u003cp\u003e这是一本文字很简单的书，论述简单，没有什么生僻概念和拗口语句，就像是711货架上的商品，方便实用。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e其实铃木敏文在日本搞711的时候，非常非常多人反对，那时候正是大型百货对零售小店的降为打击高峰期，就像是现在的电商打击传统实体一样，很多店的老板不知道该怎么办了，每天都在抱怨生意越来越不好做了。他们的思维被自己框住了，眼里只剩下了别人的优势和自己的劣势，所以怎么看都是完蛋。\u003c/p\u003e","title":"《零售的哲学》"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2024年11月24日 14:00~17:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？我们应该通过什么方式不断提升自己的行业竞争力？\n活动费用：50元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC28%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2024年11月24日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第28期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":"本文提纲：\n求学经历与求职建议 平方和投研实习日常 量化研究的思考与感受 给学弟妹投递平方和的建议 感谢Yida的分享，以下是高东和Yida的访谈实录整理。 一、求学经历与求职建议 高东：哈喽Yida，可以简单介绍一下你的求学和实习经历吗？\nYida：我的本科和博士都就读于清华大学物理专业，研究的方向是高能物理理论，也可以叫粒子物理，简单来讲就是研究一些微观粒子相互作用的性质，比如什么电子质子这些东西，它们是怎么相互作用的。我的实习经历比较少，因为之前一直在做科研学术，只有2段实习经历，第一段在一家知名百亿私募担任量化研究员实习生，实习了六个月，第二段就是现在平方和的实习经历了。\n高东：你为什么考虑从事量化行业呢？\nYida：我觉得量化行业的评判标准清晰直接，我很喜欢反馈明确的事情。在学术上，其实我所处的领域已经进入了一个瓶颈阶段，就是实验已经跟不上理论了，理论可以玩出很多花样，但是实验已经达到不了那么高的能量去验证理论。单纯做理论的话，因为它不能被实验验证，所以可以说同行才是你的评审官，你工作产出的衡量标准更取决于其他人是怎么来看待你的工作的，对我而言，我还是更喜欢一些清晰客观的评价标准来衡量我的工作产出。我之前就知道有量化这个行业，然后在知乎上稍微了解了一下，觉得挺有意思的，就开始尝试了。 高东：很多同学都会很纠结量化私募offer的选择问题，面对不同的公司和待遇，你可以分享一下你的判断标准吗？\nYida：我觉得粗略分三方面，公司的成长性、个人的成长性、工作评价清晰度。\n公司的成长性，就是公司现在处于什么样的发展期，是在扩张还是在收缩，这个会影响到你的工作天花板和能接触的资源，尽量选择公司稳步前进的比较好； 个人的成长性，比如有些公司，规模很大同事们又非常卷，那么公司利益最大化下，你所受到的约束条件也会相对苛刻，上升和发展空间肯定会受限，与之相比人数较少，公司内部竞争压力不大，相比于我进行研究的氛围来讲，这种就更优选一些； 公司对工作的评价，需要看是否有清晰的评价标准，有的公司就是上传代码后，他说行就行，不行就不行，不给解释也不给建议，这对薪资的清晰度就不是很良性。最好选择评价体系清晰明确的公司，公司可以让你知道你做的成果和公司的业绩是怎么挂钩起来的，你后续的努力方向会更明确，工作动力也会更强。 高东：你参加过很多的量化面试了，你觉得什么样的面试体验会让你对这家公司好感度提升？\nYida：我具体没仔细算过，可能面试过有10多家量化公司，在我看来，我觉得和面试官聊得来，面试过程中面试官不是一味地去问那些标准答案的题目，而是针对做过的实际项目进行一些市场现象本身的观察交流，去由此引发一些讨论，会让我好感度上升。\n高东：你说的关于市场的交流是单指一些具体策略的讨论吗？\nYida：不只是具体的策略，有的面试官他会在问我一些我曾经做的具体项目，在讨论与交流中，面试官给我提供一些他很独到的见解，这会让我眼前一亮，我会觉得面试官能力很强，公司的交流和研究氛围很好。还有就是，我会问面试官一些问题，比如当时就会问，他对今年2月份的行情怎么看，策略回撤下方法论要不要做出调整等，面试官的回答其实也很反应他的水平与对市场的敏感度，不一样的面试官的答复差别非常大，其实这也可以辅助我更好的判断这家公司和我是不是匹配。 高东：你面试平方和的时候这么问了吗，感觉咋样？\nYida：问了，我得到了很多启发，所以我最后也选择了平方和。我当时就问我现在的mentor，是不是反转之后都不能用了？因为反转因子在2月份的时候发生了很大的回撤。然后他当时给我的答复就感觉非常淡定，他就说肯定反转不会马上就失效的，你不要根据当下的表象去判断，你还是要去细致的研究它内部的东西，然后又和我讲了一些他的观察和细节。而且后续的接触中，我觉得我的mentor他的情绪和判断不会受市场波动的影响，这个也是我未来学习的榜样，也是我加入的原因之一。\n二、平方和投研实习日常 高东：你可以描述一些你在平方和的实习日常吗？\nYida：我每天是早上9点上班，晚上6点下班，中午休息1个半小时，通常我吃完饭会午睡一下。每天工作日常的话就是尝试一些新想法，去实现去测试，然后提交，工作生活可以得到很不错的平衡，如果我有好的想法可能会下班继续试一试，但不会硬卷工时，公司也不会给我们很大的压力，反而是mentor会给我很多他的想法，引导我做一些尝试。\n高东：那你平常和mentor交流多吗，频率是怎么样的呢？\nYida：我们会在每周一的下午开会，聊一下我的想法和遇到的问题，mentor会很细心的给我解答，可能每次讨论在20~30分钟。\n高东：你之前说你们的讨论会让你工作方向很清晰，这是怎么做到的呢？\nYida：首先，平方和内部的员工访问权限很高，因子的反馈也会很清晰，比如，它会反馈你的因子样本外【表现怎么样，是否有边际贡献】。细致清晰的标准也会推动我更有产出，就像是有明确的规则去评判你提交的因子能否入库，在算个人绩效的时候，我们也会按照因子在模型里的【贡献】来算，你也会心里有数，所以无论是产出还是薪资，都会比较清晰。\n高东：你觉得提交因子入库有难度吗，会卡的很严格吗？\nYida：这个对我而言，我觉得还好，主要是看你和库里其他因子的相关性如何，相关性低的因子相对来说更容易入库，公司也会更鼓励我们挖掘与众不同的因子。\n三、量化研究的思考与感受 高东：你觉得你在投研过程中有什么很兴奋的事情吗？\nYida：我的兴奋点可能就是，我发现一个想法，可以写出很多因子来， 我觉得这个就是最兴奋的事情哈哈。就是，你可能产出一个想法，可能有好有坏，但是这个就产出一个因子，然后就没法继续产出了，但是有一个好的想法，你就可以围绕这个点展开，然后产出很多因子来，并且这些因子的相关性都很低。\n高东：相当于你发现了一个新的理解框架？\nYida：对，你发现一个框架，什么东西都可以往里塞，就类似一种新的算符之类的，至少这一两周的因子产出就不用发愁了。\n高东：你的因子全是手挖的，你觉得手挖因子的瓶颈会在哪？\nYida：瓶颈就比如说，算符的复杂度是有限的，毕竟你手写的话，可能你能选择的也就那么几种，把它们排列组合来可能得到的也就是一样的东西，你需要不断想出新东西是比较困难的，大多数的情况都是把现有的东西做一些排列组合，你还是需要经验更多，市场本身观察和体悟更深刻，你的因子质量才会更高。\n高东：你觉得你持续有产出的原因是什么呢？\nYida：我不敢说持续有产出，因为我本身工作也才刚刚开始，有产出感觉一方面是mentor定期会给你一些数据，然后给你提供一些新的思路，和mentor不断交流的过程中也会碰撞出新的灵感。另一方面是，可能每个人专属的学科背景也会带来一些独特的思维模式。\n高东：很多时候，投研的产出和好的习惯也是分不开的，你觉得你有什么投研好习惯吗？\nYida：我暂时还没有想到什么，可能我在思考上，比较喜欢安全感，我可能会提前想出一些东西来，比如我希望每天提前想出一个明天能过的因子来，这样可能让我比较有安全感，我喜欢准备出一些提前量，这会让我的思考不会陷入紧绷。\n高东：你觉得和mentor接触下来，有什么闪光点是值得你学习的？\nYida：我的mentor他整个人就很自信，尤其是和很多基金经理比起来，我觉得他的行为和情绪不受市场的涨跌影响，他每天都保持乐观和开朗，这都无时无刻影响着我们，让我们有一个很阳光的投研环境。而且，我觉得情绪稳定真的是一个基金经理最重要的品质，你应该相信这个市场的一些统计规律它是在的，不会说因为一时的市场调整而出现什么变化，这个很多人都理解，但是事情发生的时候真做不到，这都会给我们潜移默化的影响。\n四、给学弟妹投递平方和的建议 高东：我听说平方和的笔面试还是挺有难度的，你当时是做了什么准备吗？\nYida：我当时是3轮，先是线上的笔试，然后是线上的面试，最后是和两个PM级还有老板面了一下。我觉得笔试相比还是挺独特的，因为平方和的笔试有很多小题，比如填空题什么的，他不让你提交一些计算过程，只会让你最后算一个数，这个在风格上就很不一样，然后我觉得整体的笔试难度中等，不是非常难为人的那种。\n高东：你觉得平方和的面试看中什么呢？\nYida：我当时面试，问了我两个题，我有一个题没有答上来，但是最后还是过了，我觉得平方和的面试会更看重你过往的项目是不是进行了深入的研究，由此判断你对项目本身的理解和是否具有钻研精神。\n高东：你对想要之后投递平方和的学弟妹有什么建议吗？\nYida：我觉得平方和是一个稳步发展的公司，在当下公司也在积极扩张，对于想进入量化行业深耕的学弟妹是个不错的机会。我觉得感兴趣的学弟妹可以更多的做一些事前的准备，比如去做一些小的量化项目或是实习，或者自己去读一些相关的文献与研报，如果是经手的项目，要尽量的做的深入，去深挖一些具体的点，而不是泛泛的涉猎，这样你才能在面试中向面试官展现你的思考能力。\n最后希望有更多志同道合的小伙伴加入我们，一起共创未来！\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E5%AF%B9%E8%AF%9Dyida%E5%B9%B3%E6%96%B9%E5%92%8C%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%91%98%E5%AE%9E%E4%B9%A0%E5%BF%83%E5%BE%97%E6%84%9F%E6%82%9F/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本文提纲：\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e求学经历与求职建议\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e平方和投研实习日常\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e量化研究的思考与感受\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e给学弟妹投递平方和的建议\n感谢Yida的分享，以下是高东和Yida的访谈实录整理。\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch3 id=\"一求学经历与求职建议\"\u003e一、求学经历与求职建议\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e高东：哈喽Yida，可以简单介绍一下你的求学和实习经历吗？\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e","title":"对话Yida，平方和量化研究员实习心得与感悟"},{"content":"上古有名的大力士叫乌获，力大无比，但你让他拉住牛的尾巴，让牛跟他走，这一天都走不出五里地。但如果用桑木做成圆环，套在牛的鼻子上，小孩子也可以随心所意的牵着牛走，因为合乎规律，才能所向无阻。\n很多占据了优势的人，本质上是抓住问题的关键，他所拥有的看上去不多，但实际上作用却超乎想象。一根木头可以支撑起千均重的房子，不足五寸的钥匙可以打开厚重的城门，这些都和材料大小无关，而是掌握了问题的关键。\n书里说了一句话，我觉得很有道理。“神莫神于至诚”意思是，心诚则灵，诚心才能真的打动人，做成大事的，没有不对人真心相待的。不管什么时候，都用至诚来面对，那么这辈子，遇到任何难关都可以面对。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%B4%A0%E4%B9%A6/","summary":"\u003cp\u003e上古有名的大力士叫乌获，力大无比，但你让他拉住牛的尾巴，让牛跟他走，这一天都走不出五里地。但如果用桑木做成圆环，套在牛的鼻子上，小孩子也可以随心所意的牵着牛走，因为合乎规律，才能所向无阻。\u003c/p\u003e","title":"《素书》"},{"content":"真正成功的品牌，都在客户心智中完成预售，在顾客还没有看到产品的时候，其实已经确定要选择谁了。\n占领用户心智是一场硬仗，很多品牌以弱胜强最大的特点不是自身产品到底有多强，而是这个品牌能挑的起多少客户的心智，当你让对手陷入了人民战争的汪洋大海中，其实战争就已经结束了。\n对于品牌而言，总结下来就只有一句话：大家只买适合他的第一，如果不能成为第一进入某个品类，那么就创造一个品类，使自己成为第一。\n营销策略也是划战场当第一 1）如果在这个市场你是老大，那么你要做的叫做封杀品类。烤鸭就去全聚德，果冻就吃喜之郎，要租车找神州，装修就上土巴兔，中国每卖出10罐凉茶就有7罐加多宝，配方正宗当然更多人喝。这就叫封杀品类，我是老大来我这就对了。\n2）如果你是这个行业里的老二，那么你要做的就是去挑战老大，找老大麻烦。老大说上天猫就够了，这是老大的品类封杀，那你是老二京东，你可以说同是低价买一真的，同是一小低价买一赞的，找老大的麻烦，在同一个战场争第一。\n3）如果你是行业第三四五，前面两个打得火热就不要去找死。那么你要做垂直细分，做垂直聚焦。老大淘宝，老二京东，那么老三就要垂直聚焦，找到你的闪光点和对手的不足点，团购省钱，就来拼多多，要做一家专门做特卖的网站，唯品会。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%8A%A2%E5%8D%A0%E5%BF%83%E6%99%BA/","summary":"\u003cp\u003e真正成功的品牌，都在客户心智中完成预售，在顾客还没有看到产品的时候，其实已经确定要选择谁了。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e占领用户心智是一场硬仗，很多品牌以弱胜强最大的特点不是自身产品到底有多强，而是这个品牌能挑的起多少客户的心智，当你让对手陷入了人民战争的汪洋大海中，其实战争就已经结束了。\u003c/p\u003e","title":"《抢占心智》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n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.高频策略限制下的影响与量化行业在中国未来的发展趋势？3.因子挖掘的思路，对于模型组合的一些思考？4.如何使用分析师数据做基本面因子，训练深度学习模型损失函数的设计思路？5.实盘感受与因子信号挖掘的瓶颈？\n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8位，目前在量化行业实习的伙伴7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。\n活动反馈 对大行业的了解，对工作也是有好处的。eg.何时减持，后面还会增持回来，利于预测。预测的terget可以是最终的结果，也可以是过程。eg.最终的结果：一周收益率，过程：一周内的形态。——某百亿私募打工人\n非常开心参与到今天的活动中。其中丁老师对于“懂金融”对从事量化必要性的回答使我受益匪浅，自身去尝试手工交易，去联结主观投资人士，去了解他们的一些idea，再通过代码落地实证等等，都是可能有帮助加强对金融的认知而不仅仅局限于数据与模型。感谢！——某期权QR\n今天听到的关于因子模型筛选和平滑化的内容对我很有启发。之前考虑换手率问题时主要专注于择时方面，考虑直接去除某些表现不平滑的因子，今天学到了其他的方法。——金工大四学生\n今天是我第一次参加量化小聚，很高兴认识大家。X老师的发言让我收获很多，作为一名实习生听到了许多从业者的分享，对金融私募行业有了更深的见解。——量化私募实习生\n今天丁同学分享了一些关于不同资产的交易观点，对我很有启发，打开了我新的研究思路！——某量化研究员\n今天L同学分享的分析师数据增强方案很有意思，解决了分析师覆盖率不足的问题，感觉很有深入探索的价值。——Yumin\nC同学关于分时label的处理，对我有一些启发。——某私募实习生 今天K同学讲的路径依赖的label标注方法很有趣，期待下次小聚再一起讨论！——从业QR\nC老师提到的直接平均T+1~T+10收益的操作很有启发！之前一直想得太复杂，总认为要从因子本身的统计特征入手降低换手率，现在明白更应该从收益出发，对因子进行处理。——某量化实习生\n今天S老师的发言对我启发很大，我之前没有接触过深度学习相关的研究，这次交流让我对深度学习和组合优化了解更深。——某QR\n今天丁老师的发言对我很有启发，让我作为一个新人实习生对量化行业有了更深入的理解。比如因子的组合、筛选应怎么采用有逻辑的方式。——某QR intern\n今天收获很大，学到了不少东西。——量化从业者\n今天某位对因子模型中，因子缺失进行补充的方法令我印象深刻，是今天最大的收获。——某交易员\n启发：1）对于组合管理优化可以尝试不同的方法，不仅限于常用的Barra优化等。2）优化换手率通常从因子层面，也可以另辟，即从label层面优化。——某小私募研究员\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC27.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第27.5期」量化行业主题小聚（上海站）feedback"},{"content":"反正这大哥真挺勇的，这本自传也可能是写的早，书里绝大部分都是描述了他商人时期的经历与思考，读起来虽然带有浓郁的傲慢和偏执，但直率的文字还是给我很多启发。\n1）关于勇气\n欧文临危不惧的精神震撼了我，让我明白，任何时候都不要害怕。做你认为对的事情，坚持自己的立场，不向任何人低头，该来的就让它来吧。\n2）关于思考\n我喜欢想那些大事情，道理很简单，既然人总是要思考问题的，那为什么不把思路放宽一些呢？很多人思考问题畏首畏尾，他们畏惧成功，害怕做决定，讨厌竞争，正好给我们这种人以可乘之机。\n3）关于媒体\n这倒不是说我很讨媒体的喜欢，有时他们会从正面报道我，有时相反。但单从生意的角度讲，经常上报纸是利大于弊的，我也从中悟出了一个道理，好名声比坏名声强，不过坏名声比没名声强，说白了，争议本身也能促进销售。\n4）关于谈判\n有些人简直就是工作机器，他们对工作毫无感情，工作对他而言就是在耗时间，他只要每天下午5点可以按时下班就万事大吉。这种态度还不如一个对事业充满激情的杀手，如果一个杀手和你说“不行”，你还有机会讲明利弊说服他，可是，如果是一台机器和你说“不行”，那可就难办了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%89%B9%E6%9C%97%E6%99%AE%E8%87%AA%E4%BC%A0/","summary":"\u003cp\u003e反正这大哥真挺勇的，这本自传也可能是写的早，书里绝大部分都是描述了他商人时期的经历与思考，读起来虽然带有浓郁的傲慢和偏执，但直率的文字还是给我很多启发。\u003c/p\u003e","title":"《特朗普自传》"},{"content":"我觉得毛主席的很多童年自述真的很逗，当年过的也是真不如意，可能也只有经历的够多，才能把问题的本质看的这么清晰。\n他说：“由于我的职位低下，人们都不愿同我来往。我的职责中有一项是登记来图书馆读报的人的姓名，可是他们大多数都不把我当人看待。那些来看报的人当中，我认出了一些新文化运动的著名领导者的名字，如傅斯年、罗家伦等等，我对他们抱有强烈的兴趣。我曾经试图同他们交谈政治和文化问题，可是他们都是些大忙人，没有时间听一个图书馆助理讲南方土话。”\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%AF%9B%E6%B3%BD%E4%B8%9C%E8%87%AA%E8%BF%B0/","summary":"\u003cp\u003e我觉得毛主席的很多童年自述真的很逗，当年过的也是真不如意，可能也只有经历的够多，才能把问题的本质看的这么清晰。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e他说：“由于我的职位低下，人们都不愿同我来往。我的职责中有一项是登记来图书馆读报的人的姓名，可是他们大多数都不把我当人看待。那些来看报的人当中，我认出了一些新文化运动的著名领导者的名字，如傅斯年、罗家伦等等，我对他们抱有强烈的兴趣。我曾经试图同他们交谈政治和文化问题，可是他们都是些大忙人，没有时间听一个图书馆助理讲南方土话。”\u003c/p\u003e","title":"《毛泽东自述》"},{"content":"现实世界并不是一个个孤立的学科，我们这么划分只是这样更便于学习，但得到了知识，我们还是需要把它放回到复杂的思考系统中，和其他知识联系起来，从而更好的完善我们的思考框架。\n1）世界方法千千万，但原理屈指可数，掌握原理的人可以灵活地选择方法，而徒有方法却忽视原理的人，一定会在某个关键点掉链子。\n2）如无必要，勿增实体。对于事情，我们应该更倾向于最简单的解释，这样的解释更容易被证伪，也更易于理解，通常也更可能是正确的。\n3）当一个理论是可以被证伪时，这才属于实证科学，这里的重点是，如果你无法证明某个理论是错的，那你也就不能证明它是对的。我们会发现很多人说话云里雾里，总结而言，说了好像没说，但又说了一些，回过头来看，这些话都是无法被证伪的。这样的人，就算他表现的再诚恳和开放，避免证伪的背后都是他们对被质疑和被挑战深深的担忧。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%80%9D%E8%80%83%E7%9A%84%E6%A1%86%E6%9E%B6/","summary":"\u003cp\u003e现实世界并不是一个个孤立的学科，我们这么划分只是这样更便于学习，但得到了知识，我们还是需要把它放回到复杂的思考系统中，和其他知识联系起来，从而更好的完善我们的思考框架。\u003c/p\u003e","title":"《思考的框架》"},{"content":"我发现和牛人聊天，有个很大特点就是，他们在很多概念的定义上足够的清晰，并且这些词语定义的背后，是他们实践后得出来的体会与洞察。\n定义，这个词也挺帅的。就像是一个钉子，一下子把一个各种游走滑溜的概念，一下子钉在了墙上，然后再进行观察与剖析。很多时候，定义，就是结论，就是一件事情的终局，就是解决的方法，就是两点之间的直线。\n平常的时候，牛人都是沉默的。因为，谜底，往往就在谜面上。\n这本书的作者，给出了品牌的定义 1）品牌，最开始出现的释义是“烙印”，原本是指盖在牛马等家畜身上的标记，为了避免放牧的时候和别家的牲口混了分不出来，而做出的区别。\n2）品牌的品，就是调性。是企业和商品最本源的理念与独特魅力，是目之所见，耳之所闻，体之所感。\n3）品味，就是基于知识储备进行优化的能力。有的设计师会说，虽然我解释不清，但这是一个很好的设计。作者认为这都是假话，品味是建立在知识储备的基础上的，那就没有什么设计是无法解释的，如果你的创意可以很好的解决问题，你就能做出解释。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E7%9A%84%E5%8A%9B%E9%87%8F/","summary":"\u003cp\u003e我发现和牛人聊天，有个很大特点就是，他们在很多概念的定义上足够的清晰，并且这些词语定义的背后，是他们实践后得出来的体会与洞察。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e定义，这个词也挺帅的。就像是一个钉子，一下子把一个各种游走滑溜的概念，一下子钉在了墙上，然后再进行观察与剖析。很多时候，定义，就是结论，就是一件事情的终局，就是解决的方法，就是两点之间的直线。\u003c/p\u003e","title":"《设计的力量》"},{"content":"我之前对马斯克不是很了解，唯一知道的就是特斯拉做的挺好的，然后这大哥老想去火星。\n读这本书的过程中，我的共鸣非常少，画的最多的就是各种问号？？？和我向往的生活方式天差地别，我觉得他真的太癫了，可能这种天才都这样。\n他有一段对自己的观察，我觉得挺形象的。“如果大事不妙，我就会变得精力充沛，如果不需要为生存而战，我心里就不太踏实。本应是美好放松的时光都让我感到不安，所以安逸反而会促使一次次发起狂飙运动，挑起各种戏剧性冲突。”\n我觉得他非常享受面临绝境，化险为夷的感觉，这种肾上腺素飙升，大脑飞速运转的感觉，可能让他觉得这辈子没白活吧。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%9F%83%E9%9A%86%E9%A9%AC%E6%96%AF%E5%85%8B%E4%BC%A0/","summary":"\u003cp\u003e我之前对马斯克不是很了解，唯一知道的就是特斯拉做的挺好的，然后这大哥老想去火星。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e读这本书的过程中，我的共鸣非常少，画的最多的就是各种问号？？？和我向往的生活方式天差地别，我觉得他真的太癫了，可能这种天才都这样。\u003c/p\u003e","title":"《埃隆·马斯克传》"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2024年08月25日 14:00~17:00\n地点：上海市静安区南京西路1728号\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？2024年对后续监管以及策略研发的展望，我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？业绩信息获取难度飙升，我们如何知道各家信息和给自己做行业定位？\n活动费用：50元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC27%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2024年08月25日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：上海市静安区南京西路1728号\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第27期」量化行业主题小聚（上海站） 报名开启"},{"content":"作者说自己在和儿子排了一下午队就为了玩个过山车，他在玩完之后觉得很一般，就问儿子，为什么我们非要玩这个游戏不可呢？它有什么惊艳之处吗？儿子给他一个非常简单但又意味深长的回答，因为想玩上它太不容易了！\n很多时候我们都会不经意的走一条心理捷径，少的就是好的。稀缺=价值=快速做决定。\n有两个品牌的商品摆在货架上，一个品牌在货架上都是满的，一个只剩下两瓶，我们通常会选择只剩下两瓶的那个品牌，因为我们觉得，这都快卖没了说明一定不错。大学选课，挂号看医生，这种种情况，我们的选择其实都差不多。\n当人们决定购买稀缺产品的时候，那些不利于我们做出购买决定的信息会被完全忽略。稀缺会增强做出决定的紧迫感，导致我们出现“现在就要买”的心理，这种思考过程阻碍了我们对价格和优缺点的理性分析和认知能力。\n下次肾上腺素飙升，需要给自己心里敲个警钟，这个真的好吗？真的要现在就买吗？\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%A8%80%E7%BC%BA%E7%AD%96%E7%95%A5/","summary":"\u003cp\u003e作者说自己在和儿子排了一下午队就为了玩个过山车，他在玩完之后觉得很一般，就问儿子，为什么我们非要玩这个游戏不可呢？它有什么惊艳之处吗？儿子给他一个非常简单但又意味深长的回答，因为想玩上它太不容易了！\u003c/p\u003e","title":"《稀缺策略》"},{"content":" 活动整体回顾 9:00-9:30\n破冰开场与公司介绍\n嘉宾：张精忠鸣熙市场部负责人，具有丰富的投研和市场经验。\n张老师分享了鸣熙企业介绍与当下的量化市场概况，包含公司基本情况简介、量化私募的行业格局与现状、目前监管态度与行业未来展望等，最后回答了同学们关于量化行业的通识问题，如资管公司的资金结构、公司发展模式、行业分层、评价标准等。 9:30-10:30 合伙人介绍量化干货\n嘉宾：Michael在美国担任投资经理多年，曾在Point72（前身SAC CAPITAL塞克资本）管理数十亿美金资产，专注量化股票中频策略。\nMichael老师分享的部分是量化投资方法论，包含量化投资概览、流程与方法论、机器学习的应用、组合优化研究以及对行业未来的深思。从量化投资的大体框架开始分析，由浅入深，到量化投资中的流程和方法论，也就是“做什么”和“怎么做”。在此基础上，Michael以几个具体的案例展示了机器学习的应用和组合优化研究的方式方法，最后与同学们开放式探讨了对量化行业未来的思考。\n内容摘要：\nBlack-Litterman 模型是由 Fischer Black 和 Robert Litterman 在 1992 年提出的一种投资组合优化模型，旨在解决传统均值-方差模型（Mean-Variance Model）中的一些问题，如资产回报预测的高度敏感性以及产生不合理权重配置的情况。该模型结合了资本资产定价模型（CAPM）提供的市场均衡收益率（即市场隐含的回报）和投资者对某些资产的主观看法。其基本思路是将投资者的观点与市场的均衡状态进行融合，从而生成更为稳健且合理的资产配置。模型的基本步骤：市场均衡收益率：Black-Litterman 假设市场处于均衡状态，并使用 CAPM 模型计算各个资产的隐含均衡收益率，作为初始参考。投资者观点：投资者可以对某些资产的预期回报率提出主观看法，这些观点可以是某个资产的回报预期高于市场均值，也可以是多个资产之间的相对回报差异。组合观点与均衡收益率：Black-Litterman 模型将投资者的观点与市场隐含的收益率进行结合，调整后的收益率通过贝叶斯方法进行加权融合，生成新的预期收益率。优化组合：使用调整后的收益率和风险测量，通过均值-方差优化算法来确定最终的资产配置权重。优势：解决了传统均值-方差模型对回报预测敏感的问题；允许投资者根据主观看法调整市场隐含收益率，增加了灵活性和实际应用价值；能够生成合理的权重分布，避免过度集中投资于个别资产。总的来说，Black-Litterman 模型在资产配置中更加稳健，可以有效整合投资者的主观看法与市场信息。 随着金融市场的复杂性和数据量的不断增加，传统的量化研究方法面临着挑战。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）作为一种新兴的深度学习技术，能够有效处理图结构数据，为量化研究提供了新的工具和视角。 图神经网络的基本组成 GNN 的核心思想是通过“信息传递”机制来处理图结构数据。每个节点通过邻居节点传递信息，不断聚合邻居的信息来更新自己的状态。GNN的基本组成包括以下几个部分： 节点和边的特征表示：GNN接受图中的节点和边作为输入，每个节点可以代表某个金融实体（如股票），每条边代表这些实体间的关系（如行业分类、供应链关系、分析师共同覆盖等）。 信息传递机制：在GNN中，节点通过邻居节点的信息更新自己的表示。常见的聚合函数包括求和、平均或最大值，也可以通过引入注意力机制来进行聚合。 节点嵌入更新：通过神经网络将节点的特征进行非线性转换，逐层更新节点的嵌入表示。每一层网络能够捕捉节点之间更复杂的关系和更远距离的依赖关系。 损失函数与优化：通过修改预测目标，可以使GNN模型提取出金融数据中不同方面的信息 GNN的优势相比于传统的深度学习模型，GNN在量化金融研究中具有以下显著优势： 捕捉复杂的关系结构：传统的时间序列分析或回归模型通常假设资产之间是相互独立的，而GNN能够通过图结构显式建模资产或公司的相互关系，进而捕捉潜在的关联性。 多维特征融合：GNN能够融合节点和边上的多维特征，例如股票的历史价格、公司基本面数据以及市场间的交易关系，实现对复杂市场环境的全方位理解。处理非欧几何数据：金融市场中的很多数据不符合传统欧几里得空间的假设，GNN能够在图结构中处理这类数据，从而提供更为准确的建模结果。动态性与适应性：金融市场中的关系结构是动态变化的，GNN可以通过动态图神经网络（DGN）进行建模，捕捉市场结构的实时变化，为实时投资决策提供更有力的支持。图神经网络作为一种新兴的深度学习技术，具备建模复杂关系结构的能力，在量化金融研究中展现出显著优势。通过引入GNN模型，量化研究人员能够更好地利用金融市场中的关系网络，提升策略的有效性与投资回报。 10:30-11:00\n全职研究员分享工作体验\n嘉宾：Johnny复旦大学数学学院金融专硕，2022年进入鸣熙实习，2023年return成为鸣熙大家庭的正式员工。\nJohnny老师主要分享了鸣熙投研端工作日常与心得，包含鸣熙实习的工作节奏与感受、股票量化研究每天具体需要做什么、选择适合自己的实习需要考虑的角度，最后在QA过程中和大家分享了自己的心路历程给学弟妹一些亲身思考\n11:00-12:00 虚拟股神:\n初始资金：每位同学将获得100万元的虚拟资金。投资池：提供三个不同行业（电子、公用事业、汽车）的股票，加入投资池。根据每日更新的股票新闻，同学们需要分析这些信息对股价的潜在影响，并做出买卖决策。鸣熙专门开发了简易版专属交易平台供大家进行虚拟操作，比赛结束前每天都会公布大家的持仓市值，看看谁才是那个的“股神”！\n花签词：\n参与游戏的同学抽取一支签，根据签上给予的信息头脑风暴后提出本组构建因子的思路和灵感，大家就此展开激烈讨论，由Michael老师进行点评与逻辑补全，共同探索金融市场的奥秘。通过这些活动，大家不仅加深了对量化投资的理解，还在欢笑中展示了各自的金融分析与决策能力。\n12:00-13:00\n自由活动与交流经过一上午紧张又充实的活动，同学们都收获满满，再次感谢嘉宾老师们精彩的分享与所有组织人员的辛苦付出！我们期待下一次相聚！\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC26.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"111.jpg\" alt=\"openday\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch3 id=\"活动整体回顾\"\u003e活动整体回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e9:00-9:30\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e破冰开场与公司介绍\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e嘉宾：张精忠鸣熙市场部负责人，具有丰富的投研和市场经验。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e张老师分享了鸣熙企业介绍与当下的量化市场概况，包含公司基本情况简介、量化私募的行业格局与现状、目前监管态度与行业未来展望等，最后回答了同学们关于量化行业的通识问题，如资管公司的资金结构、公司发展模式、行业分层、评价标准等。\n\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"1221.jpg\" alt=\"shichang\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e","title":"「第26.5期」鸣熙资本 OPEN DAY 活动回顾"},{"content":" Part 1｜鸣熙介绍 鸣熙资产管理有限公司（P1033450）成立于 2014 年；注册资本 3000万，中国基金业协会观察会员，具备 3+3 投顾资质，目前管理规模约 20 亿。 鸣熙资本目前共40余人，投研团队成员30余人，核心成员来自于Point72、Citadel、Millennium，北清复交等顶尖对冲基金和顶尖高校。鸣熙坚持以经济学逻辑为核心，以数学与科技的力量为依托，立志成为顶尖的量化对冲基金。\nPart 2｜活动简介 活动时间：2024.8.24（周六） 9:00~13:00\n活动地点：上海虹口区双狮汇大厦，鸣熙会议室\n活动人数：15~20人\n报名要求：25/26届在校生（本次活动以南京大学在校生为优先邀请）\n报名截止：2024.8.22日通道关闭\n报名方式：通过超级量化公众号填写问卷，符合要求，会有HR老师添加您的微信\nPart 3｜活动安排 9:00-9:30\n破冰开场与公司介绍\n嘉宾：张精忠鸣熙市场部负责人，具有丰富的投研和市场经验。\n分享主题：1）鸣熙和量化市场公司基本情况简介；2）量化私募的行业格局与现状；3）目前监管态度与行业未来展望。\n9:30-10:30\n合伙人介绍量化干货\n嘉宾：Michael在美国担任投资经理多年，曾在Point72（前身SAC CAPITAL塞克资本）管理数十亿美金资产，专注量化股票中频策略。\n分享主题：量化投资方法论——最真实的视角量化投资概览；流程与方法论；机器学习的应用；组合优化研究；对行业未来的深思。\n10:30-11:00\n全职研究员分享工作体验\n嘉宾：Johnny复旦大学数学学院金融专硕，2022年进入鸣熙实习，2023年return成为鸣熙大家庭的正式员工。\n分享主题：1）鸣熙投研端工作日常与心得鸣熙实习的工作节奏与感受；2）股票量化研究每天具体需要做什么；3）选择适合自己的实习需要考虑的角度；4）讨论与交流。\n11:00-12:00 游戏中的研究与交易模拟\n花签词：通过抽签的方式获取关键词，进行现场量化因子构建，鸣熙合伙人和研究员与同学一起讨论与评价因子，体验因子研究的构建过程。\n虚拟股神：在模拟交易中参与市场的过程，感受投资的乐趣。\n12:00-13:00\n自由活动与交流伴手礼发放合影留念集体午餐自由交流\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC26%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"111.jpg\" alt=\"openday\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch3 id=\"part-1鸣熙介绍\"\u003ePart 1｜鸣熙介绍\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e鸣熙资产管理有限公司（P1033450）成立于 2014 年；注册资本 3000万，中国基金业协会观察会员，具备 3+3 投顾资质，目前管理规模约 20 亿。 鸣熙资本目前共40余人，投研团队成员30余人，核心成员来自于Point72、Citadel、Millennium，北清复交等顶尖对冲基金和顶尖高校。鸣熙坚持以经济学逻辑为核心，以数学与科技的力量为依托，立志成为顶尖的量化对冲基金。\u003c/p\u003e","title":"「第26期」鸣熙资本 OPEN DAY 报名开启"},{"content":"这本书很简洁清晰的介绍了亚马逊公司内部的会议结构和管理方式。\n读完觉得有几个地方很好，可以学习。\n1）写作技能不过关，就无法加入亚马逊\n因为他们的会议资料必须撰写成文，所以需要员工具有逻辑清晰的文字表达功底。\n2）写作中鼓励多用句号\n他们认为，东亚各国的职场人在写作方面很喜欢用逗号，这会把句子拖得很长，不要这样。要简洁地写出你想表达的内容，不要考虑委婉和文采，多用句号。要结论先行，简明扼要。\n3）会议说明文档采用新闻稿的形式\n大标题就写有关产品的简短说明，副标题就写谁将从这个产品中获益。要求就是，是个人3秒就能看明白，你这场会议要解决什么。之后的部分可以再进行细致拆解，产品优势、矛盾问题、解决方法等。\n最后，我觉得如果大家的发言讨论，都是在怎么能把事情做好上，那么会议就是有意义的。如果大家发言目的是为了表演自己也很努力，那会议就是浪费时间，没屁硬放。\n核心还是在人上，人对了，事情就对了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%B4%9D%E4%BD%90%E6%96%AF%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%BC%80%E4%BC%9A/","summary":"\u003cp\u003e这本书很简洁清晰的介绍了亚马逊公司内部的会议结构和管理方式。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e读完觉得有几个地方很好，可以学习。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e1）写作技能不过关，就无法加入亚马逊\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e因为他们的会议资料必须撰写成文，所以需要员工具有逻辑清晰的文字表达功底。\u003c/p\u003e","title":"《贝佐斯如何开会》"},{"content":"这本书的视角与案例和普通的育儿书籍不太一样，作者的背景是中国人民公安大学犯罪心理学教授，从事的工作是重大恶性犯罪的心理画像研究，通过和这些犯罪者进行深度沟通，探究他们早年的经历和家庭环境，所以这本书的例证都非常炸裂。\n人的胃口是喂出来的，脾气是带出来的，观念是唠叨出来的，残忍是孤独无助熬出来的，无耻是百般迁就宠溺出来的，本质上绝大多数孩子的问题都是大人造就的。\n我前天和朋友咖啡，我就问是不是带娃是个很难的问题啊？她就说，不用这么紧张，正常带就可以了，不需要给孩子一个所谓无菌的环境，正常的给孩子爱，基本上父母什么样，带出的娃就什么样。\n真的很有道理！我觉得这个和治理公司一样，什么规则规矩，都是写给外人看看的。本质上就是老板什么样，这个公司就什么样，因为文化是大家唠叨出来的，行为习惯是一件一件事碰出来的，价值观是真金白银奖励出来的。\n所以孩子遇到问题，应该在大人身上找原因，员工遇到问题，应该在老板身上找原因，道理就是这么简单，都是上梁不正，下梁歪。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%BF%83%E7%90%86%E6%8A%9A%E5%85%BB/","summary":"\u003cp\u003e这本书的视角与案例和普通的育儿书籍不太一样，作者的背景是中国人民公安大学犯罪心理学教授，从事的工作是重大恶性犯罪的心理画像研究，通过和这些犯罪者进行深度沟通，探究他们早年的经历和家庭环境，所以这本书的例证都非常炸裂。\u003c/p\u003e","title":"《心理抚养》"},{"content":"我之前偶然刷到张朝阳和俞敏洪讲怎么对抗焦虑，这俩大哥绝对在这个话题上很有发言权，都有点久病成医那意思，听完很有启发！\n张朝阳说，焦虑本身可以被放大和缩小，但悖论就在于，让焦虑放大最好方法，就是解决焦虑。\n当我们对一件事情担心的时候，我们就会采取一些解决措施或是回避措施来解决这个担心，但这种行为就会不断的放大担心。\n行为心理学和脑科学像是一个雪山的两面，在大脑结构里，你的海马区和前额叶和你的恐惧中心会建立某种回路，这种回路在大脑里是需要营养的，而它的营养恰恰就来自于你对它的关注，你越关注，它越生长，你越关注，信号越多就会越促进神经的链接，恐惧也越会放大。\n所以！解决焦虑和恐惧的核心在于对问题的无视。\n我认为，这就是古人发明冥想的灵感来源。他发现，如果我们可以看到完整的山，那么我们一定在山的外面，如果我们可以观察恐惧，那么我们本身也会远离恐惧。\n我们的思维就像是那个粘蚊子的电网，啪啪啪的响，很多的想法是没有原因的，就看你接不接招。你接招，那个想法就会燃烧起来。\n我们要做的事情是，更好的专注当下，不被那些有的没的想法而扰乱，观察这些想法，不接招，等它熄灭。\n于是由此而来就会有很多的冥想方法产生，无论是把意识放下呼吸上，还是放下某个音节上等等，但本质都是想把我们和那个电网分开，更好的专注于当下的生活。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%86%A5%E6%83%B3/","summary":"\u003cp\u003e我之前偶然刷到张朝阳和俞敏洪讲怎么对抗焦虑，这俩大哥绝对在这个话题上很有发言权，都有点久病成医那意思，听完很有启发！\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e张朝阳说，焦虑本身可以被放大和缩小，但悖论就在于，让焦虑放大最好方法，就是解决焦虑。\u003c/p\u003e","title":"《冥想》"},{"content":"这本书是13年前出版的，作者对互联网时代下人们生活结构发生的改变，认识非常深刻，写的真很有启发！\n如果用一句话介绍作者的观念，那就是，未来工作占用的时间会越来越少，自己可支配的时间越来越多，人类将会进入时间自由的时代。\n现在人工智能的发展日新月异，这大幅提升了我们的工作效率，人类的平均寿命也不断拉升，闲着干什么？一定是未来非常重要的议题。\n就像是人类从饥饿中解放出来，也不过才是五六十年前的事，因为在漫长的进化中人体几乎不具备什么应对吃撑和营养过剩状态的机能，所以只要吃的太多，就会给身体造成各种各样的困扰。\n吃撑了没太多事情可干，也就是减肥，想象空间比较单调，但时间多了，就非常有趣了。我们可以把时间按照自己的爱好和志向进行分配，而且随着互联网和远程协同工具的发展，这可以做的事情可就更多了，太有意思了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%AE%A4%E7%9F%A5%E7%9B%88%E4%BD%99/","summary":"\u003cp\u003e这本书是13年前出版的，作者对互联网时代下人们生活结构发生的改变，认识非常深刻，写的真很有启发！\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e如果用一句话介绍作者的观念，那就是，未来工作占用的时间会越来越少，自己可支配的时间越来越多，人类将会进入时间自由的时代。\u003c/p\u003e","title":"《认知盈余》"},{"content":"这里面讲了很多价值投资的基本研究方法，挺有意思的，很多大钱都是走的价投路线。他们挣两类钱，价值风格挣的是错误定价回归修复的钱，成长风格挣的是公司内在价值不断提升的钱。股票上涨归根结底还是主力合力，看看价投的视角，还挺有启发的。\n常识真的非常重要，我也来讲几个。\n1）罗马有句谚语，一个人拼命赞美某商品，那么他一定急于卖掉它；\n2）这个世界的骗术都有一个经典的伎俩，就是许诺你一个精彩的未来，然后让你牺牲你的现在；\n3）解释，总要落后于我们的生活，我们不要看后视镜开车；\n4）发现错误就要马上改正，因为就算是再大的代价，那都是最小的代价。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%B8%B8%E8%AF%86%E7%9A%84%E5%8A%9B%E9%87%8F/","summary":"\u003cp\u003e这里面讲了很多价值投资的基本研究方法，挺有意思的，很多大钱都是走的价投路线。他们挣两类钱，价值风格挣的是错误定价回归修复的钱，成长风格挣的是公司内在价值不断提升的钱。股票上涨归根结底还是主力合力，看看价投的视角，还挺有启发的。\u003c/p\u003e","title":"《常识的力量》"},{"content":"当年报纸刊登的结尾是：不管庞兹是一个百万富翁还是最终被证实是一个骗子，我们必须承认他是一个举世瞩目的人物，不管他玩的是什么游戏，他的确玩的很好。\n这大哥之前因为各种小事，频繁蹲监狱，所以我猜，这也就练就了他自身对监狱的无感，进监狱反而是他衡量诈骗成本的考虑项，划算就搞，不划算就筹划一个划算的…骗子的脑回路，都太抽象了，这让我想起了知乎很火的一句话，真男人不畏惧提篮桥。\n我之前听段永平接受采访，他说从他的经验来看，有个很神奇的就是，骗子的身边总是聚集了一群骗子，这很奇妙，骗子总会和骗子玩。他们在一起风风光光的好几年，之后回过神一看，又都变的一无所有了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%AA%97%E5%B1%80%E4%B9%8B%E7%8E%8B/","summary":"\u003cp\u003e当年报纸刊登的结尾是：不管庞兹是一个百万富翁还是最终被证实是一个骗子，我们必须承认他是一个举世瞩目的人物，不管他玩的是什么游戏，他的确玩的很好。\u003c/p\u003e","title":"《骗局之王》"},{"content":"企业家的访谈，我特喜欢看仨人，段永平、马云和王兴，王兴的语言结构有种逻辑强迫症的工整感，很有意思！\n我觉得他对很多事情的解释非常干爽。\n1）比如创新\n他说，天下没有完全新的东西，很多事情其实都是同一个问题被反复的解决，所以核心需求和新技术的结合就是下一次这个问题被解决的表达形式。\n2）比如推广\n再好的产品也得去推广，事实上，没有必要去一下子做出杀手级应用，先做出满足客户核心需求的功能，其他的可以在用户使用中快速迭代，用的人多了，应用就好用了。在网上实名也不是什么问题，问题在于，你有没有让用户觉得留下真实姓名是有价值的。小错不断，大错不犯，这就是理想状态。\n3）比如赚钱\n事实上很多人知道团购赚钱，但是一问到赚的是什么钱就开始含含糊糊。其实很简单，团购帮商家宣传，节省下来的广告成本，一部分让利给消费者，一部分留给商家，剩下的就是我们的利益，这就是赚钱的根本逻辑。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%B9%9D%E8%B4%A5%E4%B8%80%E8%83%9C/","summary":"\u003cp\u003e企业家的访谈，我特喜欢看仨人，段永平、马云和王兴，王兴的语言结构有种逻辑强迫症的工整感，很有意思！\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e我觉得他对很多事情的解释非常干爽。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e1）比如创新\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e他说，天下没有完全新的东西，很多事情其实都是同一个问题被反复的解决，所以核心需求和新技术的结合就是下一次这个问题被解决的表达形式。\u003c/p\u003e","title":"《九败一胜》"},{"content":"本文提纲：\n金融转金工的求学经历与建议 职业探索与不同行业感受对比 量化私募笔试准备与刷题 鸣熙实习感受与项目收获 鸣熙组织架构与投研文化 鸣熙笔试面试经验分享 感谢君政的分享，以下是高东和君政的访谈实录整理。 一、金融转金工的求学经历与建议 高东：哈喽君政～可以简单介绍一下你的求学和实习经历吗？\n君政：我本科毕业于西南财经大学金融学，研究生阶段即将前往新加坡国立大学攻读金融工程项目。我在券商金工组和量化私募都做过实习，目前在鸣熙资本做量化实习生，方向是基本面和另类因子的量化研究，到现在也实习5个多月了。\n高东：你的本科是金融学，当时应该接触编程比较少，怎么想去读金工和做量化了？\n君政：我在大二下学期的时候，当时为了保研就做了一个数据科学类的比赛，也就是在那个时候开始自学Python，再加上我直接跨选了一门我们学校比较高阶Python课，就从那个学期开始，不知不觉Python已经用得就比较熟练了。对量化的兴趣也是一点一点摸索出来的，我觉得量化投资不是那种主观拍脑袋买，是有一套体系在背后做支撑，这种感觉就挺酷的。你可以用自己做的模型来判断买卖，我当时就觉得这比主观要更科学一点，但是也不是很懂，我就摸索着来，当时保研需要参营论文，我选择了量化投资方向，通过这次准备参营的机会，我用边写论文边学习的方式，把一个较为完整的量化流程摸了一遍，虽然比较简单但哪个环节都涉猎了一点。 高东：也就是说，这篇论文是你在还没有接触量化实习之前自己搞出来的？\n君政：哈哈是的。我当时也都不太懂，我就在网上知乎什么的大概学了一下流程是什么样的，怎么样的比较好用，然后我就去学校的wind把他们自己的量化因子数据库那几百个因子全提出来了，自己做了做因子的处理，然后给这些因子测试一下筛选一下，看看好因子大概是什么样的，再保留下来，后面训练一些简单的模型，生成仓位后就直接做回测了。当时大概脑子里有一个比较完整的粗糙流程，但当时根本就不知道什么是风控，就直接生成仓位了，后续实习和接触越来越多，才发现其实每一个流程都可以复杂和深入到单独作为自己的职业方向。 高东：量化相关的硕士项目也有挺多的，你当时是怎么考虑的选择新加坡国立大学的金融工程项目的呢？\n君政：我有蛮多学长在NUS的金工项目，之前就经常听他说这个项目就读体验和认可度都比较高，而且课程设置也比其他的项目更偏实用性，理论和实践各50%。而且NUS的金工项目是新国立风险管理研究所这个单独的学院唯一的项目，所以体验来说也是非常好的，学生的自由度比较高，再加上学校排名一直这么稳定，我觉得挺不错的，是个自然而然的选择。 高东：你说实践和理论各占一半，这个是怎么配置的呢？\n君政：首先这个项目学制很灵活，1年、1.5年和2年的学制你任选，其实就是方便你灵活地毕业，还有一点是这个项目所有的专业课都在晚上和周六，白天完全没有课，就是鼓励大家去实习实践。然后我也研究了课程设置，我觉得也挺合理的，数学方面以随机过程为核心，然后一直衍生到国外金工和衍生品定价方面。编程方面以机器学习和金科为主，金融理论方面也会设计到投资组合管理与宏观经济方面的课程。我觉得统计和数学相关的课程还是很重要的，可以在研究生阶段养成一些好的思维模式，最后课程上学校也会给你跨学院跨专业选课的机会。 高东：你对未来也想申请的学弟妹有什么小建议吗，比如在大二大三需要多准备些什么吗？\n君政：我觉得英语的确是核心出装，有关英语的准备越早后面就越从容，无论出国还是保研都是很重要的。对于纯金融专业的学弟学妹，我觉得在维持专业课成绩的基础上可以多选择一些偏DS/Statistics的课来增强学科背景的贴合度，同时用金融工程领域相关的项目成果/学术论文来体现自身对于这方面的兴趣，这些在申请时作为佐证材料提交会蛮加分的。这个项目会在每年5月份开放提前批，大概7月底就会收到第一批的申请结果，这和保研的时间线重合，所以可以根据最后的结果来决定去向。由于我雅思和GMAT在大三第一学期就取得不错的成绩，于是我就想在保研的过程中试试MFE的提前批，没想到整个录取过程是比较顺利的，我后续也没有申请其他学校，整个大四这一年几乎飞来上海实习了，大家也可以作为参考。\n二、职业探索与不同行业感受对比 高东：我听说你的实习经历非常丰富，可以讲讲吗？\n君政：关于实习经历，我在大二探索职业方向的时候其实涉猎得比较广，在咨询、行研等领域都有尝试，但是实践后发现我对这些行业的兴趣都不大。在大三的时候我逐渐发现自己对量化方向很有兴趣，随后就开启了在券商金工组、量化私募的实习，一直持续到本科毕业，总的来说，我在大二的时候实习以体验为主，在大三大四明确职业方向之后，就开始想要追求单方向的深度实习，为后面进入量化行业打好基础。\n高东：尝试了咨询和行研之后，你发现都不太喜欢，这个原因是什么呢？\n君政：其实咨询和行研都是偏卖方的工作，我觉得总的来讲卖方工作的成就感和认可度还是来自你的客户，这和我向往的工作状态还是有蛮大差别的。在咨询工作的感受上会尤其明显一些，你可能做出的一些东西，你的客户不满意或者怎么样，即使你们认为是对的，最后也是不work的。行研的话，我其实进行了多段，因为我们金融专业找行研相对来说还是简单一些，我觉得实习感受也一般般，一方面压力和节奏都会比较大，另一方面对我自己获得的成长和满足感不是特别多，所以对主观的行研，我也就慢慢不是很想做了。 高东：那你在做了券商量化实习和私募量化实习之后，为什么更喜欢私募行业了呢，你觉得这两者有什么体验上的区别吗？\n君政：我觉得券商量化研究还是更像一个研报的服务商，本质上还是提供某项服务，我还是更喜欢做更贴近真实市场的研究。具体来说，我的第一份实习是在券商多因子组做Barra相关的研究，平时主要是利用Barra体系来进行公募基金的风格归因分析以及跟踪各Barra因子的表现，偶尔还会进行其他比较前沿的课题案头研究，例如ESG和AI。在券商的工作以写报告为主，可能“知其然”就可以做工作支持了，但是想“知其所以然”就需要自己私下里慢慢研究了。现在回过头来看，我觉得在接触量化的第一步就先接触Barra是比较有意义的，这可以率先让我有风格因子和风险控制的概念，为后续自己做研究打下来很好的基础。量化私募的投研就相对来说更自由一些，我在上一段私募实习期间接触了比较多的课题。在股票策略上，常规的股票Alpha因子、遗传规划因子挖掘、深度学习项目都做过。在衍生品项目上，较为简单的期货策略、期权高频指标的计算也都有所涉猎。现在，我在鸣熙实习期间专注于股票基本面和另类Alpha因子的研究，每个因子项目都是一个课题，可能需要几周时间来进行迭代和完善，实现让这个因子变成可用的状态。这段经历让我可以更好地挖掘问题思考的深度，也是逐步夯实因子研究基本功的过程，我觉得很有意思。\n三、量化私募笔试准备与刷题 高东：你应该接触过各家的笔面试都挺多的，如果说让你归归类，你觉得有几类呢，都有什么风格或是特色吗？\n君政：我只了解量化投研岗位相关的考核方式，有关面试，我认为可以分为专业知识、编程技能、过往经历三个方面。有关笔试，我个人做过的笔试大概分为两个方面，一种是项目性质的，会给你几天时间来完成一个小项目并形成文档，侧重应用能力的考核。另一种是做题性质的，会考察一些概率论、数学、编程问题，侧重考核专业知识的运用能力。我个人比较喜欢第一种考核方式，我感觉为了准备笔试而进行专业课的复习以及刷代码题库是一件蛮头疼的事情。\n高东：很多小伙伴都要刷很多绿皮书和LeetCode来准备面试，你觉得这些对后续的工作有帮助吗？\n君政：这些练习确实能帮助培养编程思维，对大厂数据分析岗位可能更有用一些。对金融行业来说，理解算法的核心思想更为重要，比如，如何提高运行速度,减少内存占用，优化时间和空间复杂度等，这些基本概念掌握了就能应对大部分工作需求。\n高东：现在的私募也会很多用到遗传算法机挖因子啥的，刷题对这些也没用吗？\n君政：量化金融中使用的算法和LeetCode上的题目确实有些不同。在实际工作中，我们更多关注如何高效处理和分析大规模金融数据。比如，我们通常用矩阵存储数据，并尽可能使用矩阵运算和NumPy等高效库。这种方法已经能满足大多数性能需求。对于量化分析师来说，更重要的是了解Python中各种数据结构的特点和应用场景。比如，知道何时使用字典可以提高查询效率，何时使用矩阵数组可以加快计算速度等，有这种意识就能很好地应对日常工作了。至于机器学习挖掘因子，包括遗传算法在内，关键是理解算法原理并熟悉相关库的使用。现在有很多成熟的第三方库，我们的工作主要是将自己的分析流程整合到这些库中，并根据需要定制。总的来说,量化金融的工作更强调边学边用、活学活用。虽然刷题对培养编程思维有帮助，但与实际工作的关联度并不是很高。我们更需要的是对金融数据处理和分析方法的深入理解，以及灵活运用各种工具的能力。\n四、鸣熙实习感受与项目收获 高东：听大家说，你在鸣熙的5个月表现很不错，可以讲讲你都负责什么工作吗？\n君政：在鸣熙的这段时间，我专注于A股基本面和另类Alpha的研究，这是一个非常有挑战性且富有成就感的领域。公司给了我很大的自主空间，既有基于前沿研究成果的项目，也有自主探索的机会。我特别欣赏鸣熙重视创新和持续学习的文化氛围，通过与经验丰富的mentor和基金经理频繁交流，我的专业能力得到了显著提升。\n高东：基本面量化，你是要研究财报和那种分析师预期吗？\n君政：嗯嗯是的，基本面其实也就是以它的财报、分析师预期为核心，mentor可能会给我一些研究报告或者是论文，我看过之后，如果觉得直接可以上手，就会先复现出来看看效果，然后再讨论思考如何改进和修正，如果只是给到我一个项目需求的话，那就需要自己找方向，自己去在各种方向上的尝试，再进一步思考怎样才能够把这个因子做得更完善一些。关于另类因子研究，公司在这方面投入不少，会订阅新的数据库，给我们提供一些独特的数据，这些数据为我们的研究带来了新的视角和机会。\n高东：你自己在鸣熙，有得到能力或者认知的成长和突破吗？\n君政：在鸣熙我专注于基本面方向的研究，所以对于公司财务相关的科目以及一些另类数据源科目都有更深刻的认知，可能现在我在拿到基本面相关的项目需求的时候，脑子里会出现一些可能有用的科目以及可行的研究思路，相当于在基本面方面有了一定的抓手，后续无论是做基本面还是其他方面的研究，感觉效率都会提升很多。其次鸣熙十分重视基础Alpha因子的经济学含义，并不推崇暴力的数据挖掘方式，所以在我研究遇到瓶颈的时候，重新梳理一下研究思路并及时与带教保持交流，就可以产生很多新的方向，在新的方向上进行尝试，往往就会发现有几个是有前景的，顺着这个思路往下做大概率会有一定的成果产出，即使没有产出有价值的成果也可以明确这些研究思路大概率是错的，需要及时寻找新的思路。最后在公司的投研体系里，我可以利用公司丰富的数据和学习文档来学习一个成熟的公司是如何考虑搭建投研体系的。在公司中与mentor和基金经理随时交流自己的想法，有时候来自前辈的一句经验之谈都可以让自己在研究上少走很多弯路。\n高东：就因子挖掘这个课题来说，你觉得有没有哪些有用或是有推广性的tips？\n君政：我感觉平时多观察市场可以归纳出一些异象，有些异象可以用历史数据进行验证形成共性，从而进一步发展为因子，无论量化还是基本面都适用。我在鸣熙研究基本面因子比较多，基本面因子的构建也有一些共性，我通常会预先定义一些可能的方向，对于具有一定价值的科目进行衍生，这往往可以在一个陌生的研究领域内提供一些具有价值的信息。\n五、鸣熙组织架构与投研文化 高东：感觉你们的研究课题分配和内部讨论做得很好，这样各取所长是不是会对整体投研帮助很大？\n君政：我觉得鸣熙的课题分配是很有趣的，每个研究员都有选择自己研究课题的自由度，同时几个团队穿插起来共同推进公司的主体策略，我们内部叫“Nova”投研体系。挑选课题的自由度就确保了每个同事做的方向都是自己感兴趣的，然后你也可以在自己的小组内和同事组建一些课题。同时鸣熙的研究员都是学长学姐，团队十分的年轻化，我们公司的三个基金经理，喜欢和我们交流分享，有很大的包容度，所以我们有任何问题都可以及时与他们沟通，大家做自己有兴趣的相互直接学习交流，整个研究节奏确实比较舒服。\n高东：我之前就听说，你们内部的文化激励和组织架构都做得很完善，你从实习生的视角来看是什么感受呢？\n君政：从实习生的角度来说，我觉得我们很重视实习生的实习体验，每个月都会定期发放反馈问卷，实习生可以提出自己在工作上遇到的问题以及自己认为可以改进的方向等等，HR老师们也会定期和我们进行沟通，遇到问题可以及时反馈，我其实就和Maggie姐聊得很多，包括项目进展和实习体验。在组织架构上，每位实习生都有单独的mentor和直接负责的基金经理，大家都在一个区域内办公，我旁边就坐着我的mentor，然后她旁边坐着基金经理，我对面也坐着NUS的学长，交流起来都非常方便。你有一些想法也可以直接去和基金经理沟通，他可能会在大的节奏把控的基础上，给你一些灵感，让你做一些你很有趣的东西。最后就是内部激励，我觉得在鸣熙，你创造的价值一定会得到认可，这个真的很好，对我们也很重要。\n高东：在你的mentor身上有什么闪光点是值得你持续学习的呢？\n君政：我的带教老师是一位十分稳重的学姐，在日常工作上非常细心，尤其是对待各种研究细节，就像是在我最开始实习的那几周，她会每一个项目都给我检查代码，然后哪个地方做得不对，会给我指出来，然后进行修改，这对我夯实基本功帮助非常大。同时在我的讨论的过程中，她会耐心地听我表达完整我的研究思路，随后才会给我指出不足之处以及可能改进方向，这让每一次交流都非常有效率。我的mentor在基本面研究和其他方面已经有很多年的经验了，但她仍可以保持这种细心的工作态度和对待实习生的耐心指导，这是值得我持续学习的。\n高东：这么细心！确实刚刚入行的时候，有个好老师帮你培养投研习惯和工作方式非常重要啊。\n君政：是的，刚进入鸣熙做投研都需要先过新手村，每个mentor会有新手任务，我的话是首周做几个基本面的简单因子，然后mentor确保我的计算结果跟她的计算结果完全一样，并且回测出来的表现也要完全一样，才会通过，这是我最开始工作习惯和投研习惯的对齐。\n六、鸣熙笔试面试经验分享 高东：鸣熙的笔试面试还是挺有难度的，你当时是做了什么准备吗？每轮给你的感受是什么样的你还记得吗？\n君政：鸣熙的笔试项目类型，我遇到的是复现因子，需要自己对因子进行测试与改进，同时需要阐述这样做的经济含义和理由。因为我在鸣熙笔试之前就在量化私募有过一段实习经历了，所以复现因子可以直接上手，没有做什么额外的准备。我记得最后一轮面试是三位基金经理轮流面试，每位基金经理考察的方向都不太一样，有的会问一些动机类的题目，有的会问一些专业性问题，这也是我第一次遇到被多位基金经理轮流面试，会有一些压力，但重要还是要把自己的真实的水平展现给面试官。\n高东：你觉得什么样的人才画像是适合你们投研团队的？\n君政：我认为对市场有自己观察和理解、开朗善于交流、同时具有熟练编程技能的人才是比较符合的，因为这样他们往往不会仅停留在复现研报的阶段，兴趣可以自驱对某些市场异象进行研究，挖掘出具有经济含义的信息来提供增量，因为鸣熙的日常交流机会很多，大家可以随时和其他研究员交换想法来完善自己的项目。\n高东：如果有学弟妹想投递鸣熙的实习，作为过来人你有什么小建议吗？\n君政：我觉得金融背景的学弟妹，如果可以接受代码形式的工作模式，同时对于二级金融市场有很强的好奇心，可以更多地将量化作为自己的职业发展方向。我建议金融背景的学弟妹以提升编程能力为主，可以通过竞赛、做项目等多种方式以赛代练，使自己的编程能力达到可用的水平，然后将自己的金融背景转化为在研究过程中的优势发挥出来。最后就是保持开放的心态，主动真诚地与他人多沟通交流，这也可以获取很多有价值的信息。\n欢迎有热情喜欢量化研究的伙伴们加入鸣熙！\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E5%AF%B9%E8%AF%9D%E5%91%A8%E5%90%9B%E6%94%BF%E9%B8%A3%E7%86%99%E8%B5%84%E6%9C%AC%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%91%98%E5%AE%9E%E4%B9%A0%E5%BF%83%E5%BE%97%E6%84%9F%E6%82%9F/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本文提纲：\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003e金融转金工的求学经历与建议\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e职业探索与不同行业感受对比\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e量化私募笔试准备与刷题\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e鸣熙实习感受与项目收获\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e鸣熙组织架构与投研文化\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e鸣熙笔试面试经验分享\n感谢君政的分享，以下是高东和君政的访谈实录整理。\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch3 id=\"一金融转金工的求学经历与建议\"\u003e一、金融转金工的求学经历与建议\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e高东：哈喽君政～可以简单介绍一下你的求学和实习经历吗？\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e","title":"对话周君政，鸣熙资本量化研究员实习心得感悟"},{"content":"这本书尝试从人类学和社会学的角度解释市场，诶啊我的妈呀，这读的这费劲，我对这种类哲学式的表达和多重嵌套的文字形式，真的是不喜欢，有种没屁硬放的感觉。\n我觉得啊，很多研究金融市场但是最后又没赚到钱的人，说话都是这样的。说了一大堆，其实他比谁都迷茫，他也不知道哪句对，哪句不对，就像是考试遇到不会的大题，拿的准的拿不准的公式全写上了，能拿几分算几分吧。他还得跟别人装的自己挺懂，其实最纠结的就是他自己，俩眉毛都缠到一起了，别人一看他那张愁眉苦脸，也都知道了，他是真不懂。\n但这里面有一句话挺有趣：炒股是一个复杂的社会化游戏，每次散户蜂拥而入的时候，往往是市场的高位，这时候散户们就会被套牢，往往几年不能解套，这就意味着来自各行各业的散户不得不在今后的几年里继续努力工作辛苦赚钱，以弥补自己因为一时冲动而在高位的损失，当大多数人都在努力工作而不是享受生活时，整个社会就运转正常了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%B8%82%E5%9C%BA%E6%9C%AC%E8%B4%A8/","summary":"\u003cp\u003e这本书尝试从人类学和社会学的角度解释市场，诶啊我的妈呀，这读的这费劲，我对这种类哲学式的表达和多重嵌套的文字形式，真的是不喜欢，有种没屁硬放的感觉。\u003c/p\u003e","title":"《市场本质》"},{"content":"「2024年的量化市场，磐松绝对是一个绕不开的名词」 从市场的角度回顾磐松的规模历程，23年5月10亿，23年7月20亿，23年8月30亿，24年2月40亿，24年3月50亿，24年4月60亿，24年5月80亿，24年6月最新的管理规模100+亿，而且更值得关注的是磐松目前的管理规模里还没有代销。\n从人力的角度磐松是一家非常年轻且有活力的公司，平均年龄20+，创始团队来自哥伦比亚大学、北京大学、复旦大学、上海财经大学等海内外知名高校，内部文化做的非常有趣，没有所谓的上下级称呼，鼓励内部交流分享，每周都会有内部团建，打球、真人CS、德扑、KTV……员工老板都会参与，家属和客户也可以参与，有专门的小伙伴负责组织。\n从吸猫的角度磐松办公室也有三只猫猫同事，小伙伴敲代码+撸猫两不误。\n所以我们带着人才市场上大家对磐松的好奇，采访了磐松资产量化交易员实习生——吴勰昀。\n以下是高东和勰昀的访谈整理。\n一、量化私募与不同行业差异 高东：哈喽勰昀～可以简单介绍一下你的求学和求职经历吗？\n勰昀：我目前就读于中央财经大学统计专业，研究生即将攻读清华经管的商务分析专业。求职经历的话其实我没有正式参加过春招或者秋招，之前有一些实习经历，大一大二的时候做了一个行研，保研之后在互联网大厂有一段数据科学方向实习，现在正在进行的是磐松资产的量化交易员的实习。\n高东：大厂数据科学方向的实习是做什么呢，这个和数分商分有啥区别？\n勰昀：在互联网当中，数分和商分可能是更多偏业务方面的一些数据分析，数据科学就是纯粹的对一些数据进行处理，比如数分那边给我们提需求，我们取一些数据帮他们分析，总体来讲用SQL比较多。可能还要负责一些，比如说数据库的搭建，商分是直接从数据库里面取数，但是数据科学需要搭一个数据库给其它部门使用。\n高东：哈哈感觉也不错啊，那是什么原因驱动你进入量化行业呢？\n勰昀：因为之后要去经管读书，我其实没有什么特别多的金融背景，但是我想对金融市场的一些运作机制有所了解，对一些什么投资策略、风险管理也非常感兴趣，所以就结合我自己的一个统计学专业的背景，选择了量化的这样一个职业来进入金融市场。还有一个原因是我想在上海实习，是因为我本科在北京，然后研究生也在北京，所以想要感受一下不同地区的文化，不同城市的魅力。最后就是说我觉得量化行业可能更具有挑战性一点，感觉个人成长的空间会比较大，可能 Exposure非常大，learning curve很陡峭之类的哈哈哈，所以就来体验下。\n高东：你量化入行后体验怎么样？很多同学都很纠结互联网和量化offer怎么选的问题，你觉得目前实习下来互联网和量化最大的差别是什么呢？\n勰昀：互联网就是常说的在大厂里拧螺丝钉，每个部门都有很细致的任务部署，作为实习生做的工作就是维持自己负责的一小部分内容正常运作，相较量化压力会小很多，上班之后将自己负责的小部分内容不出错地完成就可以了，产出相对比较少。量化是一个比较扁平的结构，只要有能力高就可以获得很高的pay，你的工作如果有产出，你的晋升也会很快，我觉得量化适合比较愿意挑战自我，比较擅长自我学习的同学，感觉量化整体环境比互联网卷百倍千倍，建议有意向量化的同学还是多多实习感悟自己是否适合。\n高东：确实是，因为毕竟大厂架构还是很大的，有很多摸鱼空间，你还可以躺着哈哈，量化的扁平就在于他意味着老板天天看着你对吧？或者说就算你不想摸鱼，但是这件事情它确实就是很随机就没有产出，可能你的心理压力也要比互联网大很多？\n勰昀：对，我觉得也是这样，现在主要就是探索一下各个行业，最后可能综合选择一下要不要进哪个行业这样子。咱们都体验一下，你不能说你完全没有接触过这个行业，然后之后求职，万一跳坑里了就非常难办。\n高东：量化行业的笔面试是不是会更刁钻一些，你有做哪些准备呢？\n勰昀：我觉得行研、数据科学、量化，在笔面试区别还是很大的，因为每个岗位对你的能力需求都不一样，行研可能会需要你搭一些财务模型。然后在互联网的话，主要侧重于数据库搭建，或者是还原数据提供的信息这些方面，它可能对你的SQL要求比较高，然后可能会有一些统计学的模型，就是简单的那些模型会要求你知道。而量化其实更侧重于如何从一堆金融数据中找到有用的信息，在准备量化面试的时候，建议提前准备好python，还有绿皮书，因为没有量化相关的经验，而且量化相较来说门槛比较高，而我的本科学历没什么竞争力，所以当时其实是海投的简历，但是要做好会被拒很多次的心理准备，所以非常感谢磐松可以给我一个面试和入职的机会。\n二、磐松实习感受回顾 高东：你已经在磐松马上就实习到六个月了，我们从外界来看，磐松的发展一直处于飞速发展状态，像是开火箭一样，你在团队内部有这种感觉吗？\n勰昀：我在团队内部也有这样的感觉，我刚入职的时候磐松管理规模只有三四十亿，而现在直销突破百亿，我认为各方面都与之前完全不同。尽管我们公司的规模在快速地发展，但其实我们的团队并没有因此降低自己的要求，我们仍然脚踏实地，一步一个脚印，每个团队成员都保持着最初的热情和动力，然后面对挑战时会更加自信和成熟。我们团队的工作热情是很高涨的，然后我们的一些物理条件其实是有全方位的升级的，比如说我们进了一个崭新的宽敞的办公室，享受了全面升级的晚餐和团建活动，同时，部门的人数也有了显著的增加。这些变化也不仅仅是物理环境的改善，更是我们工作流程的优化，变得更加成熟和系统化，有效提升了我们的工作效率，并帮助我们更好地应对日益增长的业务需求。\n高东：哈哈，晚餐升级是什么意思？\n勰昀：我们晚上有餐补，所以晚餐有升级，餐标有升级哈哈。然后我们也会有一些很好的团建活动，比如说之前6月份的时候去威海就很有意思。\n高东：我之前偶然看到一张磐松日程表，上面各种活动团建简直拉满了，你觉得这是你理想的工作环境吗？\n勰昀：是的，我觉得工作得很开心。每周二的晚上我们都会固定团建的，但是可能不会出去玩，就在上海市内，比如说有的时候运动日就会去场馆打球，然后有的时候磐松之夜，我们也去泡过澡什么的。\n高东：是每周二吗？这么神奇！\n勰昀：对，比如说之前有的时候我们还去过真人CS、蹦床等等，很多这种团建活动，其实我认为团建也是一种促进人和人之间认识的一个好方法，我可能之前对别的部门的同事不是很熟，但是可能团建一次下来，我就能新认识好多人，现在大家都很熟。\n高东：你刚刚说的工作流的优化，是指飞书文档吗？\n勰昀：嗯嗯，工作流程更加的成熟和系统化。我们坚持进行书面沟通，非常注重云文档的使用，这使得团队成员能够在同一个文档上实时协作和编辑。这种方式不仅提高了工作效率，还确保了信息的一致性和可追溯性。使用直接明了的语言来表达个人观点，同时在沟通时我们注重沟通的逻辑性和条理性，在提供足够的信息的同时，保持语言的简洁。\n高东：这样子真的很好，它的好处就是在于第一个本来就是工作留痕，然后第二个的话作为一个后来的员工，他可以马上接手，然后通过学习过往的工作整理，马上就可以获得前人的50%经验。\n勰昀：对的，我们有一个新人大礼包，就是所有的新人进来都能够通过新人大礼包学习到很多东西！\n高东：新人大礼包是什么东西哈哈哈？\n勰昀：新人大礼包里面的东西非常的多，由mentor和前辈会一点一点教新实习生大礼包里面的东西，因为里面东西真的非常多，大礼包的出现会给我们职位的一个总体的架构，非常赞。\n三、磐松量化交易员日常 高东：其实这六个月行业天翻地覆，你也经历了2次量化行业股灾，然后磐松业绩逆势新高，又换了大办公室，还无代销破百亿，你身为实习生在里面什么感觉？\n勰昀：当时虽然大环境很压抑，但是我们团队成员之间的紧密合作和相互支持让我感受到了集体的力量。可以感受到那时候每个人都在积极寻找解决方案，共同应对市场的不确定性。然后，股灾中其实更能意识到，严格的风险控制是更符合长期主义的。在市场平稳时，很多人过于注重短期的收益而忽视风控，市场极端行情就会出现较大回撤，磐松正是因为在优化器中注重风险控制和风格偏离，才能在各种风格切换和市场行情中表现好。这些经历也让我对量化行业有了更深刻的理解，对未来职业发展的方向有了更清晰地认识，我意识到在这样一个充满变数的行业中，持续学习和适应是成功的关键。\n高东：其实我对量化交易员的工作还是很好奇的，你可以描述一下你的实习项目日常吗？\n勰昀：首先在上传交易的部分，这无疑是紧张而刺激的。我们必须在高压环境下迅速准确地执行交易指令，确保每一笔交易都能够按时无误地完成。这个过程中，时间管理非常关键，任何延迟都可能导致市场机会的丧失。然后交易分析是我工作中最令人兴奋的部分之一。通过对大量交易数据的分析，我能够洞察市场趋势和模式。这个过程虽然难度较大，但每当我发现有价值的信息或模式时，都感到非常兴奋和有成就感。最后，项目开发是我工作中的另一个重要部分。这涉及到设计和实现新的交易模型或优化现有系统。虽然这个过程充满了技术难题，但它也非常有趣。我喜欢解决这些问题的过程，它不仅锻炼了我的编程技能，也加深了我对量化交易的理解。\n高东：那这个过程中，有什么非常兴奋或者有成就感的事情吗？\n勰昀：有呀，比如说我自己开发了一个比较简单的交易系统，这就会比较兴奋，然后之前说的交易分析能够真的挖掘到一些对交易有用的信息的时候，也会非常开心。\n高东：那你感觉实习过程中，这种成就感大概多久会出现一次？\n勰昀：我也没算过，差不多一个项目就做个两三周，平稳完成和感觉到明显收获的比例大概是一半一半，总体而言还是非常开心的，mentor给我的项目设置也非常合理。\n高东：在这些工作的挑战中，mentor给你带来的支持有哪些呢，你们平常的沟通方式和节奏是什么样的呢？\n勰昀：我的mentor在专业知识方面给予了我巨大的帮助，他们不仅分享了行业知识，还教授了我许多实用的技能。在项目开发和交易分析中遇到的技术难题，mentor总是能够提供专业的指导和建议，帮助我找到解决问题的方法，他总是可以很快的一针见血的指出我有什么样的问题，然后帮我找到一些解决的方法。我觉得他是一个非常聪明的人，真的会让人眼前一亮的那种感觉。然后我们会通过每周一对一会议进行沟通，讨论项目进展、遇到的问题以及下一步的计划，根据项目的需求和紧急程度，我们的沟通节奏会有所调整。在关键时期，可能会更频繁地进行沟通，以确保项目的顺利进行，我也会积攒一些我觉得有疑惑或者有新想法的事情，利用这每周一次的一对一会议进行请教。mentor还教会了我如何在团队中有效沟通和协作，我觉得这对于完成复杂的项目至关重要。\n四、磐松求职小建议 高东：我听你们公司的人说，大家对你都很认可，觉得你很优秀，你认为可以推动你的项目一直有产出，或者说你总可以得到周围同事认可的原因是什么？\n勰昀：我觉得首先有效的团队沟通确保了信息的流通和问题的及时解决，这对于项目的顺利进行至关重要。项目目标的明确性帮助团队集中精力，确保所有工作都朝着共同的目标前进。同时，mentor的指导和支持在推动项目产出方面发挥了重要作用。然后在磐松里面，因为刚入职的时候我会加班到很晚，他们对我的评价是很努力哈哈，想要去很努力地完成工作，所以这可能是他们对我的评价比较好的原因。最后就是公司提供的资源和工具，先进的交易系统和数据分析所用的代码工具，这些都能显著提高工作效率，使项目能够持续产出。我们的团队成员都会进行持续学习，包括参加内部培训和外部研讨会，不断更新知识和技能，为项目带来了新的视角和解决方案。\n高东：最后如果有学弟妹想投递磐松实习，你可以给大家一些作为过来人的小建议吗？比如大家应该提前做一些什么准备，或者一些给学弟妹的小面经？\n勰昀：首先就是准备好简历和相关知识，以投研岗为例，可以准备一些数理统计相关的问题，我本人是看的茆书，可以加强这方面知识的学习；代码能力也非常重要，例如使用pandas进行数据处理，还有一些简单的编程算法，可以适当在leetcode上刷题；在简历方面，对于自己简历上做过的项目要了如指掌；面试过程中注意表达清晰，不要紧张，不会也不要紧，大胆说出自己的想法。然后，我们公司有很多活动，同事们也都十分包容且活泼，大家可以评估下自己是否适合我们公司。\n最后，推荐大家关注磐松小红书，同时小红书上也有以往的实习生repo实习经历，都可以看看，基本上就是这些，祝大家求职顺利！\n","permalink":"https://donggao111.github.io/essays/%E5%AF%B9%E8%AF%9D%E5%90%B4%E5%8B%B0%E6%98%80%E7%A3%90%E6%9D%BE%E9%87%8F%E5%8C%96%E4%BA%A4%E6%98%93%E5%91%98%E5%AE%9E%E4%B9%A0%E5%BF%83%E5%BE%97%E6%84%9F%E6%82%9F/","summary":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e「2024年的量化市场，磐松绝对是一个绕不开的名词」\u003c/strong\u003e\n从市场的角度回顾磐松的规模历程，23年5月10亿，23年7月20亿，23年8月30亿，24年2月40亿，24年3月50亿，24年4月60亿，24年5月80亿，24年6月最新的管理规模100+亿，而且更值得关注的是磐松目前的管理规模里还没有代销。\u003c/p\u003e","title":"对话吴勰昀，磐松量化交易员实习心得感悟"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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.机器学习在日频和分钟频CTA的应用，端到端学习是量化方法论今后变革的可行方向吗？3.未来量化研究发展趋势，随着模型的不断发展，人工挖因子会不会越来越没有优势？4.目前策略研究难点和一些市场上的认识？5.量化期权未来会有更多机会吗？\n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11位，目前在量化行业实习的伙伴4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。\n活动反馈 今天W老师的发言对我很有启发，对因子idea和处理迭代方式有了更深的理解，同时和大家交流了今年行情的看法，对市场进行剖析很有收获。——某私募QR\n周老师关于因子研究的分享，郑老师关于当前市场就业环境的分享，都收获了很多，学习到很多。——量化研究员\n今天某QR的发言对我比较有启发，提到了关于如何将市场上接到的信息进行更科学的组合，收益良多，希望可以再多些思考。——某小白一枚\nW老师和J老师和郑老师的解答对我比较有帮助，从大方向来看，A股未来一段时间还是偏大市值的，目前很多私募业绩不好可能是因为Worldquant的模式，在旧的因子不能适应市场的情况下，新因子的加入并没有明显扭转这个现象，策略不能快速调整，感觉未来可以集中构建低相关的因子。——无情的旷工\n了解了不同量化私募的方式，不同的做法，很开眼界。——某量化研究员\n大家对因子分类的讨论，因子特异性的讨论，有收获。——郑兆磊\n了解了许多组合优化和因子的方法论，特别是因子与模型的权衡，让我受益很多。——某QR\n今天的W老师发言对我很有启发，在因子研究中，调参数确实是一个比较tricky的问题，考虑相关系数+稳健性确实较为有参考价值。——量化私募QR 今天W老师的发言很有启发，他的组合优化理论让我学习到了更多处理多因子时候的方法。——某私募实习生\n今天更加深刻了解到了量化这个行业，发现入行的bar也越来越高，真的有私募只要有牌子的人，反正真的不容易，未来要好好加油吖。——某QR\n辣个男人又迟到了。——串\n了解多种多样的行业样态，不同研究员对同一问题的不同思考，开拓了很多新思路。做研究不仅要多读文献，深入真实的市场和其他大佬交流也是非常重要的，防止自己闭门造车。——量化QR\n今天了解了一些组合方向的insight，之前没有太研究过组合，收获很大。而在因子挖掘上，量价确实已经十分卷了，但如何更有效地挖出一些另类的robust的因子也是一个很有价值的课题。感谢超级量化的这次活动！——某百亿QR\n收获：了解了很多其他公司当前的研究方向，对自己的职业发展和策略拓展方向有了更深的想法。例如，端到端当前的发展状况和遇到的问题。——某私募QR\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC25.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第25.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2024年7月6日 14:00~17:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？量化股灾后，我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？2024年对后续监管以及策略研发的展望？\n活动费用：50元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC25%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2024年7月6日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第25期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":"这本书总结下来，就是说平常省着点，没用的消费别花了，把钱放在可以继续产生价值的地方。俗话说，吃不穷喝不穷，算计不到就受穷，作者基本就是详解了一下这句话。\n话说当年珍妮机和蒸汽机的发明让欧洲一下从手工业时代进阶到工业时代，工业时代之前资本家主要是靠人赚钱，社会生产基本靠各家小作坊为主，手工业者自己生产自己卖，工人比较少，所以当年的社会劳动力供应严重不足，工人有议价权，日子过得也说得过去。后来到了工业时代，手工生产被机器生产淘汰，为了生存，小作坊只能解散，人们去到工厂工作，市场整体的劳动力大幅增加，工人丧失议价权，资本剩余价值继续提高，资本家继续建厂。很多人当时想不明白，明明工业革命是把人从劳动中解放出来了，但为什么感觉人们活的还不如以前了。\n之前听到一个理论，说如果一个国家内部财富以极高速度在增长，你不用去这个国家考察，这个国家内部的贫富分化一定以同样的速度在扩大。\n这本书就是在个体层面，逆着讲了这件事。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%AF%8C%E7%88%B8%E7%88%B8%E7%A9%B7%E7%88%B8%E7%88%B8/","summary":"\u003cp\u003e这本书总结下来，就是说平常省着点，没用的消费别花了，把钱放在可以继续产生价值的地方。俗话说，吃不穷喝不穷，算计不到就受穷，作者基本就是详解了一下这句话。\u003c/p\u003e","title":"《富爸爸穷爸爸》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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.近一年量化私募收益未跑赢主观，未来预期如何？3.投资组合回测值得注意的细节？4.如何基于风格拥挤度进行有效风控？5.不同类型中低频alpha的研究逻辑和技术，如何在基本面因子中结合量价或其他数据？5.实盘感受与因子信号挖掘的瓶颈？\n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11位，目前在量化行业实习的伙伴4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。\n活动反馈 今天Z同学的发言让我很有收获，之前习惯于用常规的IC、PNL、Sharpe等筛选因子，然后最近发现，在那些非线性的机器学习模型中，模型输入的特征并不一定要求与收益之间保持强线性，Z同学的发言让我意识到，因子对模型的预测增量效果更为重要。——吴易杭\n今天Z同学的发言对我有些启发，注重模型，因子的增量，而不是相关性。另外，有位同学提到某头部私募的因子与相关性，这个对我的震撼比较大，回去测试一下。——ZW\n今天Z同学和童老师的发言对我启发比较大，分别是从基本面量化+因子挑选以及职业路径的角度学习到了新的信息：1.基本面量化+因子挑选：对于因子入库的标准与组合的关系；基本面信息除构造因子外也可用于构造市场行情相关的信号。2.量化职业路径：长久的量化研究员也不失为比较好的选择。——公募Intern\n1.Z同学及他队友关于实盘的分享让我收获很大，让我全面地了解一个大A量化（小资金下）如何运作。2.其他人关于基本面量化分析及数据处理的重要性及因子筛选等分享也很有收获。——ZJ\n今天H老师的发言对我挺有启发的，对于一个行业整体的洞见，她很有独特的角度，结合主观与量化之间的不同点，很有共鸣，学习到很多，希望活动越办越好！——某量化HR\n因子层面上对因子入库的想法对我很有启发，另外，两位自营PM的小老板同学也给出了一条独特的成长路径，受益匪浅。今天聊的内容都很有深度，期待下次再会！——某Quant\n感谢高总，跟年轻人交流是一件受益匪浅的事情！——行业老年人 今天S同学的发言对我很有启发，他从模型的角度分享了自己的一些看法，包括模型各环节的一些思考方式。——Q\n两位Z同学，让我感到量化新生还是很有未来和可以期待的！希望超级量化越来越好！——TXH\n今日收获：1.因子拥挤未必是坏事。2.注重数据来源。3.对于量化基本面的分享很有见解。4.按劳分配与大锅饭的再思考。——一个量化小白\n今天听了同业分享的一个因子筛选思路感觉受益很多。——某QR\n今天Z同学对我很有启发，还有几位行业前辈，在整体因子挖掘，评估的方法论上都给了我很大启发，HR姐姐对行业和个人发展的建议也对我未来发展有很大帮助。——量化研究员\n基本面因子的思路上，大家探讨了很多关于基本面把控上的操作，涉及到数据来源独特性、idear、宏观从上到下把控上，还有对于因子表现到模型增益的探讨都很有启发。与大家多交流能了解到自己从未涉猎的领域，提供新的启发。——Jveee\n第一次参加小聚，收获了不少策略上的知识以及对于行业的洞察。我最近专注于量化基本面的策略，Z同学的一些建议和思路对我很有帮助，除了从因子本身逻辑出发，还可以利用这些数据做timing\\group，这非常新颖，有待进一步尝试。——Yumin.Wu\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC24.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第24.5期」量化行业主题小聚（上海站）feedback"},{"content":"这是一本写的杂七杂八的书，东拼西凑的。其实，这个世界上风险收益没有写的这么玄幻。怎么钻个空子占个便宜什么的，得到收益还不承担风险，这基本都挺扯的。因为风险和收益本来就挺对称的，可能只是不在一件事上体现罢了，都说了不是不报，时候未到，意思就是这件事你看着占了便宜，可能在那件事上吃个亏。\n其实对抗风险，靠的不是多么精妙的计算，而是常识…\n最后，很多人总喜欢一聊天就聊尾部风险什么的，聊聊极端情况，显得有股智者风范，这个需要考虑，但是差不多就行了，想我了我姥姥家有一句话，叫听蝲蝲蛄叫还不种庄稼了？\n悲观者永远正确，乐观者永远前行。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%9D%9E%E5%AF%B9%E7%A7%B0%E9%A3%8E%E9%99%A9/","summary":"\u003cp\u003e这是一本写的杂七杂八的书，东拼西凑的。其实，这个世界上风险收益没有写的这么玄幻。怎么钻个空子占个便宜什么的，得到收益还不承担风险，这基本都挺扯的。因为风险和收益本来就挺对称的，可能只是不在一件事上体现罢了，都说了不是不报，时候未到，意思就是这件事你看着占了便宜，可能在那件事上吃个亏。\u003c/p\u003e","title":"《非对称风险》"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2024年6月16日 14:00~17:00\n地点：上海市静安区南京西路1728号本次主题\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？量化股灾后，我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？2024年对后续监管以及策略研发的展望？\n活动费用：50元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC24%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2024年6月16日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：上海市静安区南京西路1728号本次主题\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第24期」量化行业主题小聚（上海站） 报名开启"},{"content":"这本书更像是把穷查理宝典打乱顺序，按照作者对事物的理解从新编辑了一遍，然后里面穿插了很多有趣小故事，还有其他相印证的哲学语录。\n我喜欢芒格的表达方式，简单深刻和幽默。\n1）投资最重要的是避免犯错，而不是挑战难题，如果有些东西琢磨不清或是难以计算，我们宁愿乘以3，而不是π。如果你保持简单，就不必费力思考。\n2）多年以前，我一位帕萨迪纳的朋友制造鱼钩，有绿的、紫的、蓝的…我之前从来没有看过这么多不同的鱼钩，我说：“天呐！鱼会上钩吗？”他说：“查理，我又不是卖给鱼的…”\n3）如果有一家公司的历史记录非常糟糕，却似乎有一个非常光明的前景，我们宁可错过这次投资的机会。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%BB%8E%E8%BE%BE%E5%B0%94%E6%96%87%E5%88%B0%E8%8A%92%E6%A0%BC/","summary":"\u003cp\u003e这本书更像是把穷查理宝典打乱顺序，按照作者对事物的理解从新编辑了一遍，然后里面穿插了很多有趣小故事，还有其他相印证的哲学语录。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e我喜欢芒格的表达方式，简单深刻和幽默。\u003c/p\u003e","title":"《从达尔文到芒格》"},{"content":"这本书讨论的是，一些品牌和网红事件，一夜爆火，席卷全网的内在传播逻辑。传播本身的主逻辑不复杂，能记住+有人传+有环境，很多人把互联网疯传比做病毒，也是因为内在逻辑是一致的，都是几何增长，都是人传人。\n1）能记住，就是抓印象点\n就像是病毒，它可以快速在宿主体内留存，然后再去进行复制，信息也是这样，简单直接印象深刻，然后让信息接收者愿意成为自来水，再把这个信息传递出去。我之前看全国标语排名，就说新疆的标语写的最好，比如勤劳的人吃羊腿，懒惰的人喝凉水，简单易懂朗朗上口，不需要刻意就可以记住。\n2）有人传，需要找到对的人\n虽然都是传播，但是不同的人传播效率不同，一本书借普通人宣传和被罗胖宣传，那效率和效果绝对天差地别，之前的六度人脉实验有个副结论，说的是传播同样也遵循28法则，20%的人同样掌握着80%的传递网，就像是村口大喇叭，我们需要找到这样的人。\n3）有环境，构造羊群效应\n人很容易被环境影响，就像是全网都在谈…这样的构造，人很愿意去看看大家都在干什么，环境的形成是最后一步，这也是最随机的一步。\n总体而言，最方便改善的一环就是前两个，优化自己需要传播信息的简单度和记忆点，再就是寻找对口的传播者，把这两个做好，不说爆火，起码久而久之会有一定的小小知名度。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%BC%95%E7%88%86%E7%82%B9/","summary":"\u003cp\u003e这本书讨论的是，一些品牌和网红事件，一夜爆火，席卷全网的内在传播逻辑。传播本身的主逻辑不复杂，能记住+有人传+有环境，很多人把互联网疯传比做病毒，也是因为内在逻辑是一致的，都是几何增长，都是人传人。\u003c/p\u003e","title":"《引爆点》"},{"content":"作者说的所谓血酬，就是暴力抢夺。这在我们的教育中其实是不经常被提及的，而这本土匪故事录里全是这种小故事，看完真是感叹，生在和平年代真是幸运。\n虽然暴力掠夺不经常被提及，但它相比我们所谈论的生产力生产关系，更原始也更古老，暴力的存在和支配力就像是山脉一样，其他关系与之相比都小到不值一提。毕竟当我们的祖先还没学会生产之前，早就使用暴力掠夺，抢食物抢地盘生存了很多年了。\n作者把暴力最强者说了算，称做所有规则的元规则。而暴力最强者的选择，体现了对自身利益的最大化追求，而不是对正义的追求，有一句话叫做，如果暴力掠夺合算的话，生产行为不会出现。\n真是一本看完心累的书…\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%A1%80%E9%85%AC%E5%AE%9A%E5%BE%8B/","summary":"\u003cp\u003e作者说的所谓血酬，就是暴力抢夺。这在我们的教育中其实是不经常被提及的，而这本土匪故事录里全是这种小故事，看完真是感叹，生在和平年代真是幸运。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e虽然暴力掠夺不经常被提及，但它相比我们所谈论的生产力生产关系，更原始也更古老，暴力的存在和支配力就像是山脉一样，其他关系与之相比都小到不值一提。毕竟当我们的祖先还没学会生产之前，早就使用暴力掠夺，抢食物抢地盘生存了很多年了。\u003c/p\u003e","title":"《血酬定律》"},{"content":"这是一本毛主席希望指导人民生活实践的书，所以越读越复杂越读越难玄奥，一定是不对的。我看过一些导读和解析，挺简单的概念说的嘎嘎复杂，究其原因就是站在哲学的角度去解读哲学，用更复杂的概念去解释概念，从哲学中来到哲学中去，最后还是活着哲学里，怎么能把有趣的理念发挥到实践中去呢？\n我觉得这本书最核心的就是说了一件事，抓住主要矛盾。什么是主要矛盾？就是解决了这事，你就掌握主动权了，之后怎么演变都照你的心思发展了。你这事没解决，其他事你就解决吧，解决一个又冒出一个，野火烧不尽春风吹又生啊。\n有句话讲，擒贼先擒王，打蛇打七寸，杀人要诛心，打人就打脸，骂人只骂娘。这就叫做抓住主要矛盾，集中精力解决最重要的事情，因为除了最重要的事情，其他的都不是事情。\n我之前网上刷到了陈鹤皋的视频，我都惊呆了…无限制格斗流派创始人，别人问他为什么双节棍教法和主流不一样，这么粗鲁哈哈？他说，我们用这个是对付歹徒的，那这个棍子我们怎么能在自己身上绕呢？我们要在他身上招呼！我们怎么能花里胡哨打3分钟呢？我们要一招让歹徒爬不起来！好家伙，这主要矛盾抓的…太可怕了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%9F%9B%E7%9B%BE%E8%AE%BA/","summary":"\u003cp\u003e这是一本毛主席希望指导人民生活实践的书，所以越读越复杂越读越难玄奥，一定是不对的。我看过一些导读和解析，挺简单的概念说的嘎嘎复杂，究其原因就是站在哲学的角度去解读哲学，用更复杂的概念去解释概念，从哲学中来到哲学中去，最后还是活着哲学里，怎么能把有趣的理念发挥到实践中去呢？\u003c/p\u003e","title":"《矛盾论》"},{"content":"一本没多大意思的Q\u0026amp;A记录合集，感觉更像是别人问作者一些问题，作者给一些不一样想法的回答。\n但是，不一样，不代表对，有意思也不代表对，这些回答仅仅只是不一样和乍看有点意思的表达，仔细想想，书里说的大部分都是瞎扯，因为大多数情况下，对的东西都是简单且无聊的。\n升维是一种处理问题的思考习惯，它虽然不能解决问题本身，但却让问题不再成为问题。就像是，红绿灯解决不了拥堵问题的时候，就架起一座天桥，保持身材和享受美食产生冲突的时候，就多做运动。\n身在迷宫里，怎么绕都是墙，站在迷宫上，怎么走都是路。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%8D%87%E7%BB%B4/","summary":"\u003cp\u003e一本没多大意思的Q\u0026amp;A记录合集，感觉更像是别人问作者一些问题，作者给一些不一样想法的回答。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e但是，不一样，不代表对，有意思也不代表对，这些回答仅仅只是不一样和乍看有点意思的表达，仔细想想，书里说的大部分都是瞎扯，因为大多数情况下，对的东西都是简单且无聊的。\u003c/p\u003e","title":"《升维》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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.国内私募机器因子挖掘的现状以及国内量化私募求职市场的现状？3.限制日内反向交易后，日内底仓T0还会有做的空间吗？4.因子挖掘算法的应用以及指数增强的alpha都有哪些方面？5.高频股指期货模型经验分享？\n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8位，目前在量化行业实习的伙伴7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。\n活动反馈 很有收获的一次讨论，了解到许多和Model相关、因子相关以及职业发展相关有价值的内容，期待下次有机会再一起交流。——某私募实习小白\n今天石同学和齐同学关于机器挖掘因子的讨论对我很有启发！还有王同学分享了一些关于模型训练的问题！感谢高同学举办这次活动让大家有一个交流的平台！——量化从业者\n今天听到了很多关于模型的idea，收获很大。本质还是因为金融数据信噪比太低，如何更好地去除噪音成为了一个值得深挖的课题。同时，在因子上很多朋友也分享了很多有意思的想法，如何更好的提取信息供模型来学，或者是挖到更新的有marginal的因子，都有很多可以尝试的方向。感谢超级量化的这次活动！——某百亿量化研究员\n今天石老师和陈总的发言对我最有启发。关于如何处理数据中的噪音，石老师的发言提出了一种很有意思的想法，同时陈总作为主观私募从业者，对行业中一些机会的理解也让人印象深刻。——某量化小白\n今天听到了很多有趣的量化经历，对因子挖掘的流程有一个更新的认知角度，如何做一名更严谨的Quant，在不同市场环境下如何调整交易者/打工者的心态。——某量化小白\n今天Q老师的发言让我收获非常大，分享了很多因子挖掘的细节与经验。——某QR\n每次来都收获很大，接触了量化是怎么做模型的，如何考虑问题。对我们做事件驱动策略主观选股帮助很大！希望越办越好！——岳鑫遥私募 陈策 今日收获：今天S老师的发言对我很有启发，关于截面选股，如何选取准确的y值来做label，更有效的预测。——Robert\n今天S老师的发言使我受益很多，关于多因子的挖掘，还有Z老师的发言关于预测的很多疑问都有收获，更重要对于行业有了更深的理解。——某QR\n今天收获了一些大佬的对市场的理解，以及主观策略如何运作及如何设计的，获益匪浅。——某量化新手一枚\n今天S老师对我的交易有所启发，陈总让我对整个A股的行情及操作有所了解，和大家学习到了很多！——某私募实习生\n今天听到了CTA相关策略的开发流程让我受益匪浅！——某私募QR\n今天的量化小聚的收获有：1.可通过比散户提前几毫秒知道价格赚“稳赚”的钱（拼设备）。2.个人机器学习等方面知识比较欠缺。3.因子最好有逻辑。——某量化新人\n今天的小聚让我更深刻的认识了量化私募目前所处的市场环境，还有各家研究员与基金经理面对新规后的心态改变，更重要的是见到了很多志同道合的朋友，希望之后再多多交流！——量化从业者\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC23.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第23.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2024年5月19日 14:00~17:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？量化股灾后，我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？\n活动费用：50元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC23%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2024年5月19日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据量化白皮书调查显示，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。除此之外，还有哪些因素可以推动Quant从优秀走向卓越？\u003c/p\u003e","title":"「第23期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":"我其实挺喜欢吃东西的，嘴里有东西嚼着，总能给我一种幸福踏实的感觉，但是这个世界上大多数的疾病、烦忧、和争执，都是因为吃饱了撑的。\n其实在人类的漫长历史中，洪水、地震、灾荒、战争一直伴随着我们，所以我们也像所有动物一样，身体机能是往增强长时间与饥饿对抗，这个方向进化的。 人类从饥饿中解放出来，也不过才是五六十年前的事，人体几乎不具备什么应对吃撑营养过剩状态的机能，所以只要吃的太多，就会给身体造成各种各样的困扰。\n锻炼自己每天保持稍微有一点饿的能力，真是至关重要。我之前遇到一个健身房大哥，我们聊到怎么才能保持自己不瞎吃，他说他有个绝招，回家第一件事情，刷牙！用高清爽的牙膏刷一个五分钟的牙，刷完就不想吃东西了。这真的是我听过最有效果最直接的妙招，太强了，这个是真知识。因为很多人分不清饿和馋，饿是一种生理反应，馋是一种心理状态，每次刷完牙，真的就不馋了，好不容易刷的这么干净…算了还是不吃了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%A9%BA%E8%85%B9%E5%8A%9B/","summary":"\u003cp\u003e我其实挺喜欢吃东西的，嘴里有东西嚼着，总能给我一种幸福踏实的感觉，但是这个世界上大多数的疾病、烦忧、和争执，都是因为吃饱了撑的。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e其实在人类的漫长历史中，洪水、地震、灾荒、战争一直伴随着我们，所以我们也像所有动物一样，身体机能是往增强长时间与饥饿对抗，这个方向进化的。\n人类从饥饿中解放出来，也不过才是五六十年前的事，人体几乎不具备什么应对吃撑营养过剩状态的机能，所以只要吃的太多，就会给身体造成各种各样的困扰。\u003c/p\u003e","title":"《空腹力》"},{"content":"哦吼！非常有趣的一本书，穿插着很多可爱小故事，浅入浅出的讲了讲历史上发生的，人、钱、事。都说狗改不吃屎，人其实也改不了多少，听着话糙理不糙哈哈。\n分享几个花钱小故事，我觉得有点意思。\n1）千金买骨，是个破局的方法\n有人想收点古董，但是不知道怎么开始？就问行家，大家说其实不难，你就参加一个大拍卖行的古董拍卖，比如佳士得、苏富比、邦瀚斯什么的，不管什么价，就把这次拍卖会封面上的重器买回来，从这天开始，你就会知道很多信息了，因为之后每天都会有很多拍卖公司和古董商主动来找你。\n2）徙木立信，还得是花钱砸\n都说重赏之下必有勇夫，当时商鞅说，把一个把木墩子从南门拿到北门，就给了这个人五十金，到给钱的那一刻，大家从吃瓜到惊讶到后悔，也就10分钟。这天开始鞅哥的个人品牌直接立住了，有钱还诚信！这之后，大家都坐等我鞅哥下一个指令，一声令下，就看谁不要钱吧。\n3）孟子说到钱，也犯含糊\n孟子问他的老师子思，管理百姓最重要的是什么？子思想都没想给了三个字“先利之”，先让人民吃饱穿暖，那些远大的理想道德，以后再说，吃饱了之后才是下一步。孟子说，卧槽老师这么现实吗？子思说，利者，义之和也，老百姓能够真实感受到的好处越来越多，人们都安居乐业，这就是大利，长久的大利，就是仁义。\n这世界很复杂，但有时候也挺单纯的，就像是违背人性的事情都难以为继，想了想，还得是赵本山的那句话，人呐，此一时彼一时，过什么河就脱什么鞋，有多大屁股，就穿多大裤衩。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%B5%84%E6%B2%BB%E9%80%9A%E9%89%B4%E6%88%90%E4%BA%8B%E4%B9%8B%E9%81%93/","summary":"\u003cp\u003e哦吼！非常有趣的一本书，穿插着很多可爱小故事，浅入浅出的讲了讲历史上发生的，人、钱、事。都说狗改不吃屎，人其实也改不了多少，听着话糙理不糙哈哈。\u003c/p\u003e","title":"《资治通鉴成事之道》"},{"content":"读半天没读懂的一本书，又是诗歌又是谚语还有点物理学公式和哲学交杂，成功通过花费我3天时间，让我明白了，我研究时间确实没什么大用…也算是有点收获。\n其实，时间就像是地图，就是人在社会中和别人配合对齐的一个工具，就像是地图一样，我说北京时间8点约个电话会，你别9点还没上线呢就行，其他的就是规划规划自己的事件进度。\n也没啥复杂的，每个人也都有每个人的时间，把握好自己的时间，别因为别人的时间快慢而焦虑就行。别人干一个事10天，你干同样的事得花60天，很多时候不要纠结这些差异，就问自己想不想干就行，想干就花60天呗，别想来想去的先花出去20天，事还什么都没干呢，这就不划算了。\n最后就是，这个世界上有很多复杂的难弄的概念，就像是那句话说的一样，“一个事实如果同时被两个理论解释，选简单的那个”，如无必要，勿增实体。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%97%B6%E9%97%B4%E7%9A%84%E7%A7%A9%E5%BA%8F/","summary":"\u003cp\u003e读半天没读懂的一本书，又是诗歌又是谚语还有点物理学公式和哲学交杂，成功通过花费我3天时间，让我明白了，我研究时间确实没什么大用…也算是有点收获。\u003c/p\u003e","title":"《时间的秩序》"},{"content":"天下武功，林林总总，名门正派如少林武当诚然名扬天下，但武林之大，凡修得暗镖神剑者，亦可独步江湖，所以，门派无尊卑，只有合适不合适，练的精妙不精妙罢了。\n投资字面意思就是放钱，把你可以调配的资源放到你认为恰当的地方。钱是资源，同样的，时间和机会也是资源，股市的道理是这样，人生的道理更是这样的。\n有人采访芒格，请他给年轻人三个建议，他说：“1.别兜售你不相信的东西，2.别为你不敬佩的人工作，3.别和你不喜欢的人共事。”嘿！仔细琢磨琢磨，投资自己的时间和人生，还真是这个道理。\n孔子给出的职业发展建议同样令人深思，君子不立于危墙之下。所谓，危邦不入，乱邦不居，天下有道则见，无道则隐。这上下高低的，细节不论，看个大概还是可以的，所以，看不明白可能只是深陷其中，当局者迷罢了，这种情况，宜冷水洗脸。\n最后，价值投资对于个人投资者这点钱有点太过虚幻，就算是熬好几年翻个倍也是搞了个寂寞，但是用在规划人生配置自己的时间和精力，可能更为恰当。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%8A%95%E8%B5%84%E4%B8%AD%E6%9C%80%E7%AE%80%E5%8D%95%E7%9A%84%E4%BA%8B/","summary":"\u003cp\u003e天下武功，林林总总，名门正派如少林武当诚然名扬天下，但武林之大，凡修得暗镖神剑者，亦可独步江湖，所以，门派无尊卑，只有合适不合适，练的精妙不精妙罢了。\u003c/p\u003e","title":"《投资中最简单的事》"},{"content":"历史上的皇帝，那种绝对权威，大权在握的其中还真是少数，除了开国皇帝以外可能都差点意思，就连开国皇帝时间久了，没准都要在权利制衡中犯头疼，因为皇帝和臣子，很多时候是两个对立的存在。\n皇帝的弱势在于，他住在皇宫里，这个小圈圈一直束缚着他，他想知道什么，他想听到什么，这往往都是要靠别人讲给他听，这就非常容易被蒙在鼓里，所以在和朝臣就话语权的争夺上，皇帝往往处于劣势，甚至被架空。和皇帝日常接触的人里，皇族、后宫、外戚、文武大臣中，都有篡权的先例，从古至今也就宦官没有当皇帝的…这个四面敌人的冰冷世界中，没准宦官真的是皇帝心里的一股暖流。\n宦官更夸张，在手术的那一刻，他们就不属于任何家族，要开始承担起主流社会对他们的厌恶和蔑视。这些无依无靠的人想要活下去，就只有依附皇权，这一条路可以走。对于宦官来说，选择进宫其实就已经完成了社会性死亡，所以他们和皇权天然是一体的，只有在皇权的庇护下，他们才有属于自己的舞台。\n想起之前冯仑说，人在社会上有三种形态，有人当动物，有人当人物，也有人当宠物…真都挺不容易的。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%AE%A6%E5%AE%98%E4%BE%A7%E8%BF%91%E6%94%BF%E6%B2%BB%E7%9A%84%E6%9E%84%E9%80%A0/","summary":"\u003cp\u003e历史上的皇帝，那种绝对权威，大权在握的其中还真是少数，除了开国皇帝以外可能都差点意思，就连开国皇帝时间久了，没准都要在权利制衡中犯头疼，因为皇帝和臣子，很多时候是两个对立的存在。\u003c/p\u003e","title":"《宦官，侧近政治的构造》"},{"content":"这本书主要是从形成自我辨识度-打造个人IP-提供专业性服务的方式，来谈要如何增加核心粉丝，写的真挺一般的，觉得没有说到问题的本质。\n“粉丝铁不铁”的核心在于你究竟能解决别人多深层次的需求。可以解决的需求越深层，粉丝就越铁，可以解决深处需求的时间越长久，粉丝粘性就越长期，你的能力越能让更多人受益，你的粉丝就越多，就这点事。\n说要帮助粉丝，其实是想围韭菜割韭菜，搞来搞去老想为了自己，那人家都不傻，所以做不大也做不长久，只有一批傻韭菜等着割…当然如果开韭菜场，这辈子就以割韭菜为生，那是另一种生意，另说。\n粉丝这事得有个闭环，事情大小不重要，起码先得自洽：1.要做什么事？2.为了谁？3.依靠谁？4.满足什么需求？5谁受益？\n为了谁就可以依靠谁，为了谁就要谁受益，为了谁就要满足谁的需求。 为了谁，依靠谁，很多老板画饼总画不下去，原因就是为了自己，那就没法依靠员工，满足自己的需求，客户就很难受益，这玩意来来回回总有地方有点别扭。\n逻辑通畅，在真正让人受益后，同时自己还能获取相应的奖励，这才是一个健康的循环，但也确实不容易。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/1000%E4%B8%AA%E9%93%81%E7%B2%89/","summary":"\u003cp\u003e这本书主要是从形成自我辨识度-打造个人IP-提供专业性服务的方式，来谈要如何增加核心粉丝，写的真挺一般的，觉得没有说到问题的本质。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e“粉丝铁不铁”的核心在于你究竟能解决别人多深层次的需求。可以解决的需求越深层，粉丝就越铁，可以解决深处需求的时间越长久，粉丝粘性就越长期，你的能力越能让更多人受益，你的粉丝就越多，就这点事。\u003c/p\u003e","title":"《1000个铁粉》"},{"content":"这本书给我很多的启发，最重要的就是让我更加意识到，人生在世，要心里有劲儿，要有精气神。\n品读道德经，总有人把人往无欲无求的那个地方带，人家老子写书都多大岁数了？人家什么都经历过了，随便写写可不是高境界低欲望嘛，但是20多岁大小伙子要是学这一套，估计都能把雄性激素学没了。\n道法自然就是要知道自然，顺其自然，血气方刚的时候可不能没事整无欲无求的那一出，要不然老了肯定后悔。就像是那句古话，“不是菩萨不坐山，没有开悟不闭关”。人生都有进度条，年轻的时候还是别老开2.5倍速。\n当然了，生活很多时候会迷茫，会心里没有劲儿，按藏医的说法，可以把手机屏保换成老虎，老虎阳气非常足，多看老虎的眼睛也有助于提升自己的阳气，不知道准不准，但是很逗。\n有时候想要点劲，也可以多读读毛主席的诗词，主席最经典的诗词全都是在长征路上最艰难的时候完成的。二万五千里，平均每一步死一个人，600场大大小小的战役，牺牲营以上干部400余人，长征开始30万人，第五次反围剿后就只剩下了7600人，这是何等的艰难和壮烈，最后到了陕北，主席写《长征》，“五岭逶迤腾细浪，乌蒙磅礴走泥丸”。这五座连绵起伏的大山在主席眼里就是小波浪，气势雄伟的乌蒙山也只不过是小小的泥丸！诶呀，真有劲儿啊！\n什么是人生大道，什么是一阴一阳谓之道？哈哈我目前的理解是，白天嘎嘎干大事，晚上呼呼睡大觉。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%94%9F%E5%91%BD%E5%A4%A7%E9%81%93%E7%A9%B6%E7%AB%9F%E5%9C%A8%E4%BD%95%E5%A4%84/","summary":"\u003cp\u003e这本书给我很多的启发，最重要的就是让我更加意识到，人生在世，要心里有劲儿，要有精气神。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e品读道德经，总有人把人往无欲无求的那个地方带，人家老子写书都多大岁数了？人家什么都经历过了，随便写写可不是高境界低欲望嘛，但是20多岁大小伙子要是学这一套，估计都能把雄性激素学没了。\u003c/p\u003e","title":"《生命大道究竟在何处》"},{"content":"每次看到无穷小亮的鉴定网络热门生物视频，都会感叹他咋知道的这么多，这么稀奇古怪的玩意是怎么记住的…就像这本书一共介绍了27种常见植物的习性和种植方式，保姆式教你种多肉、食虫植物、球根、水草、雨林，还有各种各样的盆栽，真的非常有意思！\n想起，过年的时候我狂刷卞-双厨探店系列，这是由曾经希尔顿和洲际的行政总厨，也是国宴大师郑秀生的亲传弟子，隋坡，和鲁菜宗师级别的陈宗明合拍的一期视频，上个菜尝一口，他们就知道各种内在的门道，真的太震撼太专业了！\n最后一道菜是疙瘩汤，为什么这么好喝？隋坡尝了一口说是靠最后甩鸡蛋增鲜，是靠最开始炝葱油，在这些极致味觉拆解下，陈宗明也是如遇知己，也是聊开心了，就说，我今天透露点不外传的，我最开始还让徒弟炒了虾头油，这也是为什么你觉得这么鲜的原因。 这时候已经很震撼了，结果傻徒弟马上也跟了两句，对！我们不但要炒虾头油，还要炒面！（陈宗明一拍大腿，诶！你小子，这招都给我说了哈哈哈）一碗疙瘩汤，看似简单，想要做好都是内有乾坤啊！\n其实任何一件简单的事情想要做好，都非常非常难。曾经禅宗有一个功法就是走路，很慢很慢的走路，他说任何一件事琢磨透了，你都是大师，都懂得了其中的道。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%8E%8C%E4%B8%AD%E8%8A%B1%E5%9B%AD/","summary":"\u003cp\u003e每次看到无穷小亮的鉴定网络热门生物视频，都会感叹他咋知道的这么多，这么稀奇古怪的玩意是怎么记住的…就像这本书一共介绍了27种常见植物的习性和种植方式，保姆式教你种多肉、食虫植物、球根、水草、雨林，还有各种各样的盆栽，真的非常有意思！\u003c/p\u003e","title":"《掌中花园》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：距离A股空前绝后的量化流动性危机已经过去了一个月，整个行业似乎都弥漫着一股劫后余生，而又惴惴不安的气氛。虽然市场的大地震已经过去，但行业真正的洗牌可能才刚刚开始，量化私募内部的灾后重建、人员优化、后续监管和各项规范的陆续出炉、客户端认知重塑以及资金偏好转移、甚至是量化股灾后新市场环境下的 alpha 特征，也许都是需要我们共同面对的。\n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.股指高频期货交流？3.外汇交易量化开发？4.AI深度学习模型交流与 DL 模型暴露问题？5.2024年1月这一波给量化行业格局带来了哪些变化？\n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11位，目前在量化行业实习的伙伴4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。\n活动反馈 了解大家的想法和行业动态。——量化研究 今天YT的发言对我启发比较大，能从更高维度探讨2月回撤危机的数据应不应该放到样本中来，另外，大家对数字货币的交流也让我意识到不同收益来源很重要。——WX 余老师和徐老师等对于虚拟货币市场的一些见解对我有一定的启发，大家对于目前量化的前景和行情也让我有一些认知上的进步。——某量化研究员 今天W关于虚拟货币的分享让人很有收获，关于跨数据源事件驱动给了我很大的启发。——余天\n今天很高兴能见到许多全职的同行，从实习生到正式员工的转变还是很大的，在意的地方和思维方式都不尽相同。——不会C++的菜鸡\n1.白灼生菜可以减脂，与2.5×5训练方法。——某热衷减脂的量化研究员 今天Z同学的发言对我很有启发！他介绍行业实盘经验以及行业动态让我对这个行业有了新的了解。——某研究员 今天不仅交流了高频、alpha的相关内容，也又加密货币进行了更加深入的了解，对于整体交易体系也有了更进一步的认知。——某Quant YT的发言对我来说比较有收获，从HR的视角来看了解到了更多量化在整体数据以及策略选择的倾向性，更多的是以长线的视角去做分享。——正定HR 了解了部分股票T0的相关信息，特别是容量和交易端在全天执行的难度，还有手动T0团队的生存现状。——某私募从业QR 非常高兴今天能认识许多新的做量化的朋友们，印象最深的是对风险和收益的判断，包括任何收益背后都有其相应的风险，关键在于如何控制和选择。——量化新人\n张同学分享的关于T0策略，研究方法对我很有启发，感谢高东老师创造了大家交流的机会！——券商QuantDev小白 量化小聚活动让我听到了许多行业内的八卦，对这个行业的现状有了更多的了解，关于T0交易的交流也让我深受启发！——真量化小白 今天听到几位做数字货币的同学分享了一些相关思路，感觉很有启发。——某私募RS\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC22.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：距离A股空前绝后的量化流动性危机已经过去了一个月，整个行业似乎都弥漫着一股劫后余生，而又惴惴不安的气氛。虽然市场的大地震已经过去，但行业真正的洗牌可能才刚刚开始，量化私募内部的灾后重建、人员优化、后续监管和各项规范的陆续出炉、客户端认知重塑以及资金偏好转移、甚至是量化股灾后新市场环境下的 alpha 特征，也许都是需要我们共同面对的。\u003c/p\u003e","title":"「第22.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":"有句话叫有钱难买我高兴，说的就是人在很多时候是愿意让度出一部分金钱，来获取内心的舒适。这话琢磨着也有点道理，要不然挣钱干嘛呢？挣钱花钱不就是为了内心舒服嘛。\n就像是，人总是会追求那些令人自豪的，而回避那些会令人懊悔的。买彩票，一种是一直买旧号码，新号码中奖了，另一种是刚换了新号码结果旧号码中奖了，这两种痛苦相比，后者真的是痛苦百倍，弃旧买新更痛苦，这是因你行动而造成的懊悔。很多时候大家换工作也是这样，担心一换工作，前司飞黄腾达，新公司双重打脸，所以就算现在公司如同温水青蛙，一直蹲着，阴跌难受但也很难止损。\n还有一个非常有趣的研究结果，在自己炒股中，人们愿意卖出盈利的股票而不愿意卖出亏损的股票，但是在基金上，人们更愿意卖出亏损的基金，而会一直持有盈利的基金。这个现象叫做反向处置效应，其关键点居然在于能否指责别人，如果投资者能够将亏损责任归结于他人，那么懊悔和痛苦的情绪将会大幅减轻哈哈哈！\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E9%87%91%E8%9E%8D%E4%B8%8E%E6%8A%95%E8%B5%84%E5%BF%83%E7%90%86%E5%AD%A6/","summary":"\u003cp\u003e有句话叫有钱难买我高兴，说的就是人在很多时候是愿意让度出一部分金钱，来获取内心的舒适。这话琢磨着也有点道理，要不然挣钱干嘛呢？挣钱花钱不就是为了内心舒服嘛。\u003c/p\u003e","title":"《行为金融与投资心理学》"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2024年3月17日 14:00~17:00\n地点：北京市朝阳区东湖国际中心A栋\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：距离A股空前绝后的量化流动性危机已经过去了一个月，整个行业似乎都弥漫着一股劫后余生，而又惴惴不安的气氛。虽然市场的大地震已经过去，但行业真正的洗牌可能才刚刚开始，量化私募内部的灾后重建、人员优化、后续监管和各项规范的陆续出炉、客户端认知重塑以及资金偏好转移、甚至是量化股灾后新市场环境下的 alpha 特征，也许都是需要我们共同面对的。\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？量化股灾后，我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？2024年对后续监管以及策略研发的展望？\n活动费用：30元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC22%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2024年3月17日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市朝阳区东湖国际中心A栋\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：距离A股空前绝后的量化流动性危机已经过去了一个月，整个行业似乎都弥漫着一股劫后余生，而又惴惴不安的气氛。虽然市场的大地震已经过去，但行业真正的洗牌可能才刚刚开始，量化私募内部的灾后重建、人员优化、后续监管和各项规范的陆续出炉、客户端认知重塑以及资金偏好转移、甚至是量化股灾后新市场环境下的 alpha 特征，也许都是需要我们共同面对的。\u003c/p\u003e","title":"「第22期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":"我还挺喜欢看有关冯唐的视频的，我觉得多听听他的建议，可以让我的生活变得更有趣。\n读完这本书，有三个建议我觉得很棒。\n1）进去的是垃圾，出来的也是垃圾\n如果输入的信息质量差，甚至不真实，那么再好的分析也只能产生完美的错误结果，一块黄铜怎么也拉不出一条金线。多去接触有真认知的人，多看书，多逛博物馆，多找有趣且奇怪的人约饭，这都会给你很多新奇的启发。\n2）多去训练自己的估算能力\n估算能力是个超级能力，在麦肯锡，人们形象的把估算称之为信封背面计算，一支笔一个信封背面，只需要凭借一些基本数学原则，也可以估算出个八九不离十。如果遇到一个复杂商业问题，先从投资回报率开始估算，通常都不会错。\n3）把自己当成一个团队用\n即使整个复杂问题的解决只有你一个人，你也要有个约束自己的机制和流程，假设你只有自己，你也要把自己活成一个团队。其次是对自己也要用数据说话，逼自己用数据说话，这样管理会越来越精确，如果你总结的三张纸都不出现一个数字，那就证明你最近在偷懒。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%87%91%E7%BA%BF/","summary":"\u003cp\u003e我还挺喜欢看有关冯唐的视频的，我觉得多听听他的建议，可以让我的生活变得更有趣。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e读完这本书，有三个建议我觉得很棒。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e1）进去的是垃圾，出来的也是垃圾\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e如果输入的信息质量差，甚至不真实，那么再好的分析也只能产生完美的错误结果，一块黄铜怎么也拉不出一条金线。多去接触有真认知的人，多看书，多逛博物馆，多找有趣且奇怪的人约饭，这都会给你很多新奇的启发。\u003c/p\u003e","title":"《金线》"},{"content":"这是一本介绍中国人吃饭的书，有一些中医食疗的理念做辅助，加上里面写的大部分食物都是天天吃的，所以读着很顺畅哈哈。\n有很多生活日常小技巧，很有意思。\n1）葵花籽补心气。如果生活觉得乏味枯燥，然后做事总是憋闷，这就是心气不足的现象，可以吃点葵花籽。你看那些农村老太太，生活没什么新意，一把瓜子嗑一天，哈哈哈心气可足了。\n2）荞麦泻莜面暖。夏天闷热上火可以吃点荞麦面，又通肠道又减脂，冬天手脚冰凉可以吃点莜麦面，古人说莜麦要经过三道工序才能变熟，因此它特别暖。长在头上的最精华，比如小麦和稻谷，长在中段的次之，比如玉米，长在根部的就只算是充饥，比如土豆地瓜。所以减脂的时候，可以多吃土豆和地瓜哈哈。\n3）春吃芽，夏吃瓜，秋池果，冬吃根。最近正是春天，可以吃点榆钱、香椿、丝瓜苗、花椒芽，还有荠菜和蒲公英，都说三月三的荠菜赛仙丹，可以吃些荠菜馅的馄饨和饺子，应该非常美味！\n这都是生活中一些获取舒适体验的小方法，这些方法背后更注重的理念是，对自己好一点，去感受自己身体真实的感受。其实很多事都是这样，鞋舒不舒服只有脚知道，把评判标准建在自己，而不是外界，生活中的选择也应该像饮食一样，胃喜为补，口适为珍。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%BE%8E%E9%A3%9F%E8%AF%BE/","summary":"\u003cp\u003e这是一本介绍中国人吃饭的书，有一些中医食疗的理念做辅助，加上里面写的大部分食物都是天天吃的，所以读着很顺畅哈哈。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e有很多生活日常小技巧，很有意思。\u003c/p\u003e","title":"《美食课》"},{"content":"说，天庭神仙皆社畜，西游路上打工人。这本书写的是，天庭和灵山共同推出了西天取经的重大项目，太白金星作为天庭办公室主任和观音一起搭班子，周旋各家神仙大能的利益关系，共同设计九九八十一难，为唐僧护法，确保可以平稳度过劫难，两位项目经理有一万多个心眼子的故事。\n其实看完确实会感叹，做成一个事，真的是很难。你认为的好事可能是对手眼中的坏事，可能是无关者的麻烦事，每个人的位置不一样立场不一样，看待一个事物的态度就会不一样，是合作还是旁观还是阻挠，这也都变成了各种需要解决的难关。\n但是也更要意识到，不要过早的陷入这种奇奇怪怪的勾心斗角中，提升自己的硬实力和对世界的认知才是核心。虽然很多复杂关系网利益分配啥的，可能是一定要面对的，但还是去个更好的环境和平台弄吧。就像是那句话说的，你在粪坑里就算折腾出花来，也只能弄一身屎哈哈哈哈。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%A4%AA%E7%99%BD%E9%87%91%E6%98%9F%E6%9C%89%E7%82%B9%E7%83%A6/","summary":"\u003cp\u003e说，天庭神仙皆社畜，西游路上打工人。这本书写的是，天庭和灵山共同推出了西天取经的重大项目，太白金星作为天庭办公室主任和观音一起搭班子，周旋各家神仙大能的利益关系，共同设计九九八十一难，为唐僧护法，确保可以平稳度过劫难，两位项目经理有一万多个心眼子的故事。\u003c/p\u003e","title":"《太白金星有点烦》"},{"content":"二十四节气是一套观察记录系统，记录日地运动中的阴阳变化，在这些变化中，对天气、物候的影响。这里面又蕴含着阴阳五行的生克关系，实在是有点意思！\n读完之后有三个感悟：\n1）中医有句话，叫上工治未病\n意思就是，好的医生做的是提前进行病情的干预。比如一个人有肝病的时候，医生会先问，你最近的胃口好不好？因为肝属木，脾胃属土，木克土。意思就是，如果肝一直遭受病症的时候，就会进而影响脾胃，让脾胃功能也失常。所以医生会在脾胃还良好的情况下，抢先一步进行强化，病气就不会进脾，在保证病气不转移的情况下，再去治疗肝的问题。\n这个思想有点意思，也就是说在公司内部，如果有一个人非常不好要被开除，我们要做的事情是先去强化那个表现不错，但是很容易受直接影响的人，保证情绪不转移，再去处理那个有问题的人。\n2）春生夏长秋收冬藏，在对的时点，做对的事情\n有人说春护肝，夏养心，秋润肺，冬补肾，一年四季保脾胃，其实这都是根据不同时间点，外界的变化和规律来调整自己的生活。再所谓，冬吃萝卜夏吃姜，冬天冷，阳气内收，内脏反而燥热，要吃萝卜清胃火，夏天虽热，但阳在表面，內腹寒冷反而容易腹泻，所以要吃暖胃的姜。\n市场有周期，公司的发展也有周期，更多是观察周期做适宜的事情。比如市场萧条，寒风刺骨，要做的事情就是尽量别消耗，少折腾，所谓冬藏，养精蓄锐，等待开春万物复苏再慢慢发展，当然团队里面不挣钱肯定有人上火，虽阴在表面但是阳在肺腑，可以中午时候多给大家买点萝卜降降火哈哈哈哈哈。\n3）秋处露秋寒霜降，冬雪雪冬小大寒\n事物的发展，很少是突变的，更多都是渐变的，所以小说电视剧里面的突然大变天，实属少见，更多还是一点一点的缓慢变化。就像是冬至的至暗时刻过去之后，其实寒冷不会立刻消失，因为还会经历漫长的小寒大寒，这才是真正的寒冷。\n所以无论是社会还是个人，在做出一个改变的时候，通常不会有立竿见影的改变，往往体量越大改变的效果越慢，有时候不仅不会直接变好，反而会出现进一步的衰退，但这都是牛顿第一定律的正常现象，我们需要的是认清现状并顺势而为。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%BA%8C%E5%8D%81%E5%9B%9B%E8%8A%82%E6%B0%94%E7%9F%A5%E8%AF%86/","summary":"\u003cp\u003e二十四节气是一套观察记录系统，记录日地运动中的阴阳变化，在这些变化中，对天气、物候的影响。这里面又蕴含着阴阳五行的生克关系，实在是有点意思！\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e读完之后有三个感悟：\u003c/p\u003e","title":"《二十四节气知识》"},{"content":"这本书大致的意思是，天地间的事情都是相对的，没有绝对的，一切都是看我们所处的立场和视角，身处位置不同，观念就完全两样。\n身份、时间、空间的切换让原本同样的事情有了完全不同的观感。早起的鸟儿有虫吃和早起的虫儿被鸟吃，本质上是同样时空下发生的同一件事，但是身份变了，感受也就变了。\n发现事物运行的基本规律，把自己的行为嵌合在客观规律内，就像是庖丁解牛，十九年刀刃不卷也正是在规律内行事，所谓顺水行舟，一日千里。\n之前听到一个小故事挺有趣的。说从前草原有100只兔子，这些兔子可以每天睡到下午5点，还吃饱穿暖。之后变成了1000只兔子，这些兔子必须12个小时找草吃才勉强吃饱，后来变成了10000只兔子，这些兔子就算24小时找草吃，也要挨饿了。后来有一只兔子思考，诶，这些好像都不是努力决定的？而且环境和结构决定的。\n单纯努力，可能只比不努力，好一点点… 如果今天做个改变，离开这片草原，换个兔子少的草原是不是又恢复了之前的生活？如果不吃草了，改成吃树皮，是不是又有了很多吃的？如果来一头狼，那么是不是它看到的就不是9999个竞争者，而都是食物了呢？\n所谓趋吉避凶，就是发现积极面，并调整自身和环境来迎合事情，不好也就变成了好，顺利就变成了更顺利了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%95%BF%E7%9F%AD%E7%BB%8F/","summary":"\u003cp\u003e这本书大致的意思是，天地间的事情都是相对的，没有绝对的，一切都是看我们所处的立场和视角，身处位置不同，观念就完全两样。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e身份、时间、空间的切换让原本同样的事情有了完全不同的观感。早起的鸟儿有虫吃和早起的虫儿被鸟吃，本质上是同样时空下发生的同一件事，但是身份变了，感受也就变了。\u003c/p\u003e","title":"《长短经》"},{"content":"作者曾在摩根士丹利工作了30年，担任大摩的首席战略官，也是他创立了大摩的研究部。可能这种大佬，行业的起起落落看的多了，文章的风格总有些悲凉，但是听他讲讲故事还是挺有趣的，我这次没什么能写出来的感悟，抄几段有意思的和大家分享。\n1）关于起落\n每有一个麻雀变凤凰的故事，就至少有两三个麻雀变麻雀，麻雀变凤凰再变回麻雀的故事，真正像长期资本管理公司或Bayou那样轰轰烈烈倒台的还是极少数，大多数都在无声无息中缓慢死亡。 有些业绩也不算坏，但也走到了末路，就像手中初始资金1亿美元，两年熊市只损失10%，业绩不能算坏，第三年因为太过谨慎只增长5%，他那20%的利润抽成带来的收入是0，很多时候看着管了很多，但最后0的20%还是0。\n2）关于招聘\n关于是否招研究员，我甚至拿不定主意，如果要雇佣他，就必须找出让他研究的东西，倾听他的发现，偶尔还得按照他们的建议去做，我简直说不清他们是一笔财富还是一种累赘。\n3）关于留存\n乔治·索罗斯、刘易斯·培根…这些教父级别的人物都对有才华的下属十分慷慨，让他们拿大量的提成，然而这些大基金还是不断的损失着人才，金钱只是诱使人们离开的部分原因，最重要的原因还是自立门户和自己做主的愿望。有本事的就不安分，跳槽之前能给你干上三年就算你走运了。\n4）关于杠杆\n4倍杠杆就意味着如果投资组合损失10%，他的资本实际就要损失50%，要知道一旦你损失超过20%就很难再恢复元气，因为你之后只能靠少得多的资金翻本，假如你一年亏10%，也就是实际亏50%，第二年又赚了10%，那么两年加起来仍损失25%，在同样的情况下，未加杠杆的基金总共损失只有1%，更别说你跌幅超20%，你几乎会晕头转向失去思考的能力。\n5）关于决策\n在多数情况下，想要做出正确的决定，一群日理万机的聪明人还比不上一个人，集体智慧显然小于集体中每个个体智慧之和，而集体讨论的人数越多，快速做出正确决策的概率越小。尼采就说，疯狂在个人是偶然，在群体是必然。 很多群体在遇到不同意见的时候，可能出于尊敬和礼貌而改变正常的思维过程，这种情况在团队成员地位相近而缺乏绝对领导时更容易出现。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%AF%B9%E5%86%B2%E5%9F%BA%E9%87%91%E9%A3%8E%E4%BA%91%E5%BD%95/","summary":"\u003cp\u003e作者曾在摩根士丹利工作了30年，担任大摩的首席战略官，也是他创立了大摩的研究部。可能这种大佬，行业的起起落落看的多了，文章的风格总有些悲凉，但是听他讲讲故事还是挺有趣的，我这次没什么能写出来的感悟，抄几段有意思的和大家分享。\u003c/p\u003e","title":"《对冲基金风云录》"},{"content":"这本书有点像是中国互联网上半场的编年体史记。一个个小故事错综复杂，但因为我不是身在其中，又记性不好，很可能读了后面忘了前面…行业潮起潮落，有的公司风光一时很快陨落，有的几经波折今天依旧生机勃勃。\n读的过程中有三点感悟：\n1）都是一个不可逆的进程在各行各业中的投影\n这些起起落落的互联网大厂，做的就是把新兴的互联网技术，投影在原本的需求和行业中，从而打破原有竞争格局，焕发新的生机。说到量化行业，其实也是这样，无非就是数据技术在股票投资这个领域的投影，如果我们相信数字化进程是不可逆的，那么量化投资也只会是单向前进，而不会倒退。\n2）看着挺复杂，但应该本质不难\n我之前听过一个什么几何分形原理，说的大致就是我们看到的，这些自然界复杂图形，大到山川河流，小到一个卷心菜一片雪花，最微小的结构都是非常简单的。而这些看起来很复杂的事物，可能都是十分简单的结构在一定规则下自发产生的。所以这些商业架构，公司运转，可能也有一个微小的简单结构？我们把握住后，再审视整个商业世界，可能就没有这么难了。\n3）不断修正和纠错才是正解\n马未都讲过一个故事，说猎豹在抓捕羚羊的过程中，其实就是一个不断试错和快速纠错，加马上展开下一次尝试的过程。如果我们把猎豹的抓捕路线定点观察，会发现每一次扑空，其实都是一次猎豹对羚羊下一次落点的错误预判，但猎豹就是在不断的纠错中靠近正确答案的。所以无论是猎豹、商业行为还是我们的生活，最重要的能力就是修正自己的错误，并马上鼓起勇气尝试下一次的能力。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%B2%B8%E8%85%BE%E5%8D%81%E4%BA%94%E5%B9%B4/","summary":"\u003cp\u003e这本书有点像是中国互联网上半场的编年体史记。一个个小故事错综复杂，但因为我不是身在其中，又记性不好，很可能读了后面忘了前面…行业潮起潮落，有的公司风光一时很快陨落，有的几经波折今天依旧生机勃勃。\u003c/p\u003e","title":"《沸腾十五年》"},{"content":"就像是下蛋的鸡，蛋代表产出，鸡下蛋的能力代表产能，书里说的效能是产出/产能的平衡，简单来讲，鸡更健康，蛋下的更多。\n之前看过一个中医小课堂，说了一个观点很有趣，说人闲一个星期为什么反而更累？原因在于生活没有律动，所以干什么事情都没有规律，需要依靠最底层的元神来做很多小事的判断，所以虽然是没干事，但反而更累。反之，有人能连续蹦迪4小时，一点都不累，原因就是有节奏的律动哈哈。这么看来习惯和节奏都很重要，习惯可以顺其自然的处理生活70%的事，节奏可以让这些事出现的次序固定化，不需要件件都分神判断。\n书里提到习惯都是通俗易懂的那几个，有趣的是读的过程中，我突然想到七个有趣的问题，可以在面试中和候选人聊天备选哈哈哈！\n1）你的生活和工作中有哪些重大改变是你积极争取来的？可以举例谈谈吗～\n2）有哪些重大改变是被动/偶然得来的？你是如何应对这些偶然的，你有做什么有趣的事情吗？\n3）曾经有哪些事情让你一度陷入低沉和消极，那段时间你是怎么度过的？\n4）你在处理多线工作中是如何寻找重点的，你一般拒绝老板需求的方式是什么？\n5）你认为上份工作，如果做到好，大概需要百分之多少的心力和时间？\n6）你曾经见过的好的工作习惯、工作氛围或是好的工作成果是什么样的？你的工作中出现过令你敬佩的对象吗？他们长啥样？\n7）如果让你招聘一个下属，人才画像是什么样～你的判断“好”的标准是什么？\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%AB%98%E6%95%88%E8%83%BD%E4%BA%BA%E5%A3%AB%E7%9A%84%E4%B8%83%E4%B8%AA%E4%B9%A0%E6%83%AF/","summary":"\u003cp\u003e就像是下蛋的鸡，蛋代表产出，鸡下蛋的能力代表产能，书里说的效能是产出/产能的平衡，简单来讲，鸡更健康，蛋下的更多。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e之前看过一个中医小课堂，说了一个观点很有趣，说人闲一个星期为什么反而更累？原因在于生活没有律动，所以干什么事情都没有规律，需要依靠最底层的元神来做很多小事的判断，所以虽然是没干事，但反而更累。反之，有人能连续蹦迪4小时，一点都不累，原因就是有节奏的律动哈哈。这么看来习惯和节奏都很重要，习惯可以顺其自然的处理生活70%的事，节奏可以让这些事出现的次序固定化，不需要件件都分神判断。\u003c/p\u003e","title":"《高效能人士的七个习惯》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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.机器学习与模型择时，如何做好市值轮动与股票权重？3.期权期货策略与衍生品高频策略？4.做市策略 delta one market making/my trading experience 与中国市场股票实际交易中的T+1所带来的限制？5.自身实盘的体会与因子信号挖掘的瓶颈？\n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12位，目前在量化行业实习的伙伴3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。\n活动反馈 了解做市和行业。——quant\n我已经入职fulltime大半年了，这半年在公司学到了很多东西，很高兴可以参与这次分享会和大家分享这些知识。J总对国内量化发展进程的一些分享让我有很多收获，L同学的关于交易的分享提升了我很多理解。感谢高总。——某自营研究员\n今天的交流不仅仅包括了衍生品、高频套利、alpha等内容，也包括了求职规划的内容，感觉受益匪浅，感谢主办方的用心以及分享的小伙伴。——某券商自营量化\nL同学今天让我了解了其他交易商的一些交易的内容和一些新鲜的交易组成。通过与大家的交流了解到了国内量化行业目前的发展与未来的趋势。——量化小白\n第一次参加超级量化的从业人员小聚，结识了不同方向的同事、前辈，对整个量化、衍生品做市的业务有了更多的了解。尤其几位在自营交易部门的同事，分享了自己的体会，让我这个职场新人受益良多。——某小私募quant\n今天L同学所提到的对交易的一些看法让我感触颇深，因为我本身接触因子和模型较多，但对交易这种行为不是很了解。——刚入行的量化小白\nJ总的发言让我了解到了国外大私募的工作方式和框架，开阔了眼界，比如citadel的几十年积累，国内同行的起步追赶。——某 wa jue ji 非常感谢超级量化组织这次活动，尤其是J总对中国量化市场的分析和关于衍生品市场的见解。我了解了和平时工作很不一样的领域和内容。——某量化小白\n今天来的老师很多做衍生品方向，对这部分内容从广度上有了更多的理解。从职业发展的角度讲，对平台、能力对个人未来发展的影响有了更多的认知。总的来说，受益匪浅！谢谢东哥，谢谢各位老师！——准备秋招的应届生\n大家都很乐于分享，我有启发。——Quant\n今天L同学的交流让我了解到以博弈思路主导交易这一新的思路，同时从其他同行中也听到了行业的发展，和从业的状态，总的来说较有收获。——某量化研究员\n了解到更多行业里很多有意思的现象，也对市场上不同信息有了新的洞察，收获满满！——行业从业者\n了解大家的想法和行业动态，遇到了一些很久没见的老朋友，上海的寒冷天气也不能阻挡大家对于量化的热情和对交流的向往，我们下次再见！——量化从业者\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC20.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第20.5期」量化行业主题小聚（上海站）feedback"},{"content":"其实雷军之前总结的互联网7字诀，我觉得就嘎嘎有道理，“专注、极致、口碑、快” 专注，不用干太多事，专注一个点。苹果的所有产品一个大桌子都能放下，产品少也不耽误它是全世界最值钱的企业。娃哈哈这么多产品线，也比不过钟睒睒三十年做一瓶农夫山泉，一瓶水做到了全国首富。所谓不怕千招会，就怕一招灵。 极致，干就要干透。之前马化腾问张小龙，摇一摇功能要不要再考虑下？因为太简单，会不会对手稍微叠加一些东西就说是他们的创新了？张小龙说：“我们的功能已经做到了极简，竞争对手无法超越我们了，因为我们做到了非必要什么都没有，你要超过我们总要加东西吧？你一加，就超不过我们了。” 口碑，是用户体验，快，是跟上市场的速度和自我迭代。这些都是建立在，一个单点，直接打透的前提下产生的。\n我估计什么乔布斯、禅和投资都大同小异，基本上都一回事，一直干，干就干透。 小野二郎今年都98了，还在每天精进自己的寿司之道，他的认知和竞争力就随着每天的思考和精进中得到了提升。\n一花一世界，一叶一菩提，就是哪怕是一朵花一片叶子深究下去都蕴藏着世界的所有奥秘。 持续思考和精进后无论是乔布斯的独树一帜追求创新，还是段永平的敢为天下后，都是他们对世界和自我的认知决定的。 而认知提升的来源就是不断体验、观察和思考。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%B9%94%E5%B8%83%E6%96%AF%E7%A6%85%E4%B8%8E%E6%8A%95%E8%B5%84/","summary":"\u003cp\u003e其实雷军之前总结的互联网7字诀，我觉得就嘎嘎有道理，“专注、极致、口碑、快”\n专注，不用干太多事，专注一个点。苹果的所有产品一个大桌子都能放下，产品少也不耽误它是全世界最值钱的企业。娃哈哈这么多产品线，也比不过钟睒睒三十年做一瓶农夫山泉，一瓶水做到了全国首富。所谓不怕千招会，就怕一招灵。\n极致，干就要干透。之前马化腾问张小龙，摇一摇功能要不要再考虑下？因为太简单，会不会对手稍微叠加一些东西就说是他们的创新了？张小龙说：“我们的功能已经做到了极简，竞争对手无法超越我们了，因为我们做到了非必要什么都没有，你要超过我们总要加东西吧？你一加，就超不过我们了。”\n口碑，是用户体验，快，是跟上市场的速度和自我迭代。这些都是建立在，一个单点，直接打透的前提下产生的。\u003c/p\u003e","title":"《乔布斯、禅与投资》"},{"content":" 组织者：超级量化、量化投资协会（QIA）\n时间：2024年1月28日 13:00~15:00\n地点：上海市浦东新区世纪大道-蝶威资产\n本次主题：量化大咖面对面\n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？\n分享嘉宾：\n杨治堃\n毕业于四川大学，FRM。\n曾任业内CTA规模前10的私募基金投资经理，管理规模数十亿元。具有5年量化投资实战经验，擅长短、中、长周期的CTA策略，部分高频策略年化换手超过1000倍。\n分享内容：\n一个量化策略的从0到1？ 回测到实盘踩过的坑？ 我们在赚运气的钱吗？ 如何判断一个策略是否失效了？ 日常工作有趣/无趣的点？ 讨论与交流，相互Q\u0026amp;A。 活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC21%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"23.jpg\" alt=\"报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化、量化投资协会（QIA）\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2024年1月28日 13:00~15:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：上海市浦东新区世纪大道-蝶威资产\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化大咖面对面\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第21期」量化私募参访-蝶威资产 报名开启"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2024年1月27日 14:00~17:00\n地点：上海市静安区南京西路1728号\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：如何开始学习量化投资以及获得第一份实习或全职机会？从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？国内量化投资人才市场现状和前景？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：30元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC20%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2024年1月27日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：上海市静安区南京西路1728号\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第20期」量化行业主题小聚（上海站） 报名开启"},{"content":"这本书其实就是用各种人工智能领域发明的例子阐述一句话：有心栽花花不开，无心插柳柳成荫。\n因为很多时候按部就班的计划，在本质思维和认知的局限性无法被突破的情况下，导致在错误的方向上一直快马扬鞭，自己还不知道。有的时候多试试，多错错，反而可能是好事。\n书中有个有趣的例子，他们做过的一个人工智能虚拟实验，实验目的是，让一个拥有人类一样双腿的机器人，最终学会行走。程序员为机器人编写的算法中，优先目标并不是尽快能够双腿行走，而是尽可能让机器人用自己的双腿做出一些新奇的动作。出乎意料的是，当设定的算法是鼓励机器人做出新奇性行为时，它学会走路所用的时间，远远少于目标被设置为尽快学会行走的时间。\n原因是，如果机器人被设置为“尽快学会行走”，那么在算法逻辑里，摔倒就是一件坏事，机器人会努力避免摔倒，但同时也限制了它对各种行走姿态的试错。但如果是以新奇性动作为优先目标，那么机器人一开始会以各种姿势花式摔跟头，但在这个过程中，它逐渐学会了踢腿、摆动身体…而这些动作，正是实现双腿行走的基础。\n所以，如果你发现，你在目前的环境中遭遇了困境，那么要想的可能不是在老路上持续扣细节定计划，而是进行一系列粗糙的尝试，保证不伤元气的情况下，多错几次，没准会有新收获。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E4%BC%9F%E5%A4%A7%E4%B8%8D%E8%83%BD%E8%A2%AB%E8%AE%A1%E5%88%92/","summary":"\u003cp\u003e这本书其实就是用各种人工智能领域发明的例子阐述一句话：有心栽花花不开，无心插柳柳成荫。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e因为很多时候按部就班的计划，在本质思维和认知的局限性无法被突破的情况下，导致在错误的方向上一直快马扬鞭，自己还不知道。有的时候多试试，多错错，反而可能是好事。\u003c/p\u003e","title":"《为什么伟大不能被计划》"},{"content":"说当年苏联想用核武器打我们，大家都像热锅蚂蚁一般争论该怎么缓和局势的时候，主席就说，这很简单：如果苏联动用核武，中国肯定遭遇大面积核污染 ，这样中国的生存环境破坏了，日子没法过，大搬家是必须的。搬到哪里去最好呢？自然是苏联最好，地广人稀，我们在苏联里面过日子打游击。8亿人就算少一半还有4亿人，搞着搞着苏联就变成少数民族了。\n还有，咱们自己的原子弹一颗都别浪费，扔到美国去，都别想看热闹，一打起来谁都别好好过。说完主席就去休息了，这消息一出，其他国家都惊了…说，卧槽…这不像开玩笑的，他真干的出来这事……咱们要不然还是好好聊聊。\n再说回《论持久战》，说是防御吧？其实是在进攻…说是持久吧？但打得是速决…说是咱们人少吧？但打得方针确是以多胜少…这一切有些不同但效果却意外好的决定，我觉得归根到底是，主席的主要矛盾抓的是真准！\n按张一鸣的讲法，认知是核心竞争力。因为看的明白想的清楚，所以能抓的住重点。油瓶子倒了，别先擦地，主要矛盾是先把瓶子扶起来。\n那怎么才能提升这种认知看到事物全局呢？《实践论》中说，如果要直接的认识某种事物，也只有在参加变革实践的实践斗争中，才能暴露那种或者那些事物的本质而理解它们。\n简单来讲就是多做多实践，像古人说，所谓人生之学，无非就是记问之学。在干的过程中，没事想想多问问，然后记下来。有一天在遇到自己了解各方特点的矛盾组合中，没准也就能做出一个打蛇打七寸的决定了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%AE%BA%E6%8C%81%E4%B9%85%E6%88%98/","summary":"\u003cp\u003e说当年苏联想用核武器打我们，大家都像热锅蚂蚁一般争论该怎么缓和局势的时候，主席就说，这很简单：如果苏联动用核武，中国肯定遭遇大面积核污染 ，这样中国的生存环境破坏了，日子没法过，大搬家是必须的。搬到哪里去最好呢？自然是苏联最好，地广人稀，我们在苏联里面过日子打游击。8亿人就算少一半还有4亿人，搞着搞着苏联就变成少数民族了。\u003c/p\u003e","title":"《论持久战》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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.lgbm 因子组合模型？3.端到端选股神经网络的训练，与因子择时是否有必要做？4.品种个数较少的 cta 策略在进行因子组合时是否有必要在因子和品种两个维度都进行权重的调整？5.大家对于另类因子发掘的经验交流？6.应届生头部私募求职经验。\n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7位，目前在量化行业实习的伙伴8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。\n活动反馈 今天学到了很多的知识。各位老师同学的发言都让我学习到了很多。——某quant爱好者\n今天小聚王同学对高频股票上的树模型建立有一个详细的分享，和钱同学有一个好的交流，收获很多。——北京私募实习生\n今天聚会石同学提出了关于因子择时的问题，大家的讨论对我很有启发。——一枚量化小白\n腾飞同学的发言对我很有收获，其中他对于风险的看法确实修正了我主要更认可收益的方法论。对于量化这种复杂的模型套利机制，对于波动等的认知有时候比收益更重要。——某Quant\n感谢方同学和陈同学的分享，对量化crypto中的应用有一些认知与学习，希望可以进一步交流。——某量化研究员\n学习到了量化私募的求职技巧和业务发展历史，感谢主办方提供交流机会。——币圈QuantDev\n希望能多一些公司了解以及找潘同学请教一些kaggle比赛和秋招。——某量化研究员\n今天王同学和钱同学分享的因子挖掘方法和经验交流对我的启发挺大，学到了一些新的思路和方法，也对CTA有了更深的认识，其他同学分享的模型训练经验也有很大启发。——某量化爱好者\n每一位同学进入到行业的新认知都很有帮助。——某私募从业者\n听了几位研究员关于因子挖掘的分享，很有收获，也希望有更多的量化高手参与到加密行业中来。——Leo\n学习到了机器学习模型中的时间窗口的选择问题以及传统股票与期货在组合中的一些差异。——钱微子\n王同学认真、求知、真诚的讲述了自己的经验和方向，坦诚沟通虚心请教。——某Qunat\n了解大家的想法和行业动态。——某Quant\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC19.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第19.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年12月16日 14:00~17:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？2023年回顾与2024年项目展望？\n活动费用：30元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC19%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年12月16日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第19期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":"这本书写的真的嘎嘎简单，非常的平实…甚至读起来会作者没有太多文化的样子，当然事实上好像也是这样。\n读完有一些收获：\n1）大部分生意成立在让世人花费金钱和时间的基础上，所谓商业，本质上就是对金钱和时间的争夺。这句话仔细想想，真的好有意思诶！\n2）商品的销量与因它而感到开心的人的数量成正比，同理，一个人的收入也和他能够打动的人的数量成正比。就像张一鸣就认为，CEO就是产品经理，做的是两个产品，公司做出来的产品给客户，公司本身作为产品给员工。\n3）当场说“不”也是一种值得学习的品质。如果用一些暧昧的措辞让对方抱有不合适的期待，那么日后就会产生不必要的麻烦。当然，当场的拒绝，也要经过之前的深思熟虑，这个“不”是对双方的尊重。\n4）在生意场上战无不胜算不上是好事，有成功就有陷阱，如果以全胜的战绩获得巨大的成功，那么如影随形的负面就是对胜利的执念和对输的恐惧，作者看来，八胜七败这样的成绩比较恰当。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%B6%85%E8%B6%8A%E6%9C%9F%E5%BE%85/","summary":"\u003cp\u003e这本书写的真的嘎嘎简单，非常的平实…甚至读起来会作者没有太多文化的样子，当然事实上好像也是这样。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e读完有一些收获：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e1）大部分生意成立在让世人花费金钱和时间的基础上，所谓商业，本质上就是对金钱和时间的争夺。这句话仔细想想，真的好有意思诶！\u003c/p\u003e","title":"《超越期待》"},{"content":"一本生活方方面面简单问题和简单回答的QA合集，他没有很认真的大篇幅说什么，有点像是羊汤上的胡椒面，就都洒了一点。我认为这本书并不是想解释和教导什么，就是展示一些对话，激起一些小思考。\n我看完的思考和感受：\n1）关于目的和动机，如果我们的目的是为了得到幸福和满足，而我们给做事情设定的机制是满足那个不满足，那不满足一直在，我们什么时候才能真的达到目的呢？我总感觉这个螺旋有点问题……要是能以满足为机制建构一个向上的螺旋，那就可以一直在满足和幸福中了，这听起来更好一些，但怎么做到还没想明白。\n2）关于手段和结果，有一句话叫做以刺挑刺，生活的苦难就是扎在肉里的刺，他们用佛学的方法作为另一根刺来把苦难挑出来，这个理论有点意思。就像是开车的目的是回家，那如果到家门口了，要做的事情是下车回家而不是继续在车里坐着，如果到达了真理的彼岸，那么乘什么方法来的也都要赶紧下车。\n如果生活像是一场游戏，哈哈我总感觉佛学像是把大游戏中内嵌了一个自循环单机游戏，但无论是单机游戏还是联机游戏，玩的明白玩的舒服都是一个难题，世界上各种思想都是前人对难题关卡的通关解法，多看看多聊聊还真是非常有趣。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%85%AB%E4%B8%87%E5%9B%9B%E5%8D%83%E9%97%AE/","summary":"\u003cp\u003e一本生活方方面面简单问题和简单回答的QA合集，他没有很认真的大篇幅说什么，有点像是羊汤上的胡椒面，就都洒了一点。我认为这本书并不是想解释和教导什么，就是展示一些对话，激起一些小思考。\u003c/p\u003e","title":"《八万四千问》"},{"content":"这本书里面充满了各种没头没尾的小故事，还挺可爱的。有的说一半就不说了，有的不知道从哪里就开始了，我小时候看过一个集数不多的动漫，叫做《虫师》没头没尾的风格倒是类似。\n读完有几个小成语很有感触：\n1）杞人忧天，说的有个杞国人他天天担心天会塌地会陷，以至于吃不下饭睡不着觉。其实在之前我也会想很多，担心未来不知道何年何月的事情，但其实也屁用没有哈哈，活着不知道死后的境地，死后也忘记了生前的遭遇，现在哪会知道未来的情况，天地会坏或不会坏，又为什么要放在心上呢？\n2）诚心诚意，说的是晋国有个子华的门客叫做商丘开，他有个特点就是有点傻但至诚。他做事可以入水不溺，入火不焦，金诚所致，金石为开。一个人只要专心一致，诚心实意的执着做下去，像金石这样坚硬顽固的东西，遇见至诚的人尚且要开裂，何况水火和凡尘俗事呢？\n3）觞深之渊，说的是摆渡的船夫教划船功夫，别人问摆渡难不难学，船夫说会游泳的人就能学会，水性不错的人可以学的更快，会潜水的人就算之前没见过船也能立刻驾驭它。因为什么风浪也不会打乱他的内心，又有哪里能使他不从容自如呢？越是看重某样东西，我们的内心也会越会笨重，遇事放轻松。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%88%97%E5%AD%90/","summary":"\u003cp\u003e这本书里面充满了各种没头没尾的小故事，还挺可爱的。有的说一半就不说了，有的不知道从哪里就开始了，我小时候看过一个集数不多的动漫，叫做《虫师》没头没尾的风格倒是类似。\u003c/p\u003e","title":"《列子》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化大咖面对面\n交流嘉宾：汪沛\n北京大学信息科学与技术学院硕士\nCFA、FRM国际金融认证持证人\n汪沛先生致力于量化投资10余年，在股票及金融衍生品投资上有丰富的实战经验。先后在中国国际金融有限公司数量金融部、招商证券股份有限公司量化自营部担任高级量化投资经理，负责股指期货套利、分级基金做市与套利、ETF做市与套利、期权做市与套利等量化交易策略。2017年至今，为全球多家交易所及国内外期货公司提供做市商服务，是国内期货做市领域参与最早、品种最多的专业做市商创始人之一。\n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？\n交流话题：\n如何在工作中，获得正反馈和正向激励？ 如果接触金融较晚，想进入量化交易行业需要做哪些准备？ 进入人工智能时代，写代码的门槛降低了，在未来5~10年会不会出现代码不需要人来写，而由机器替代的现象？ 如何在当下寻找一个值得进入的交叉领域？ 对于初次进行交易的新人有何建议？策略的关键之处在何？ 随机过程在量化交易中的应用具体在哪方面，在市场上的有效性如何？ 量化是否是一个吃青春饭的行业？应如何做好职业规划？ 金融证书对于进入量化行业的实质性帮助。 活动成员 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，共邀请20位小伙伴参与，同时感谢北京大学量化交易协会同学们的辛苦筹备与宣传。\n精彩回顾 1.我们在和谁进行交易？\n总体来分有四类对手盘：情绪化对手盘、被动交易对手盘、代理人对手盘、程序化对手盘。\n1）情绪化对手盘，在交易中的恐惧、贪婪、盲目自信，这会让很多交易者陷入交易中的非理性，而这就使我们可以应用行为金融学理论，反向思维与这类对手进行交易。\n2）被动交易对手盘，他们因为突发事件或者交易结构影响，不得不与我们进行交易，极端的例子就如，战争时期被动抛售不动产的持有者，或是《大空头》电影里演的被逼平仓的对手盘，这种交易往往是在不得不的情况下进行的。\n3）代理人对手盘，其实大家工作之后就会发现，有些人的思维会不知不觉的“机构化”，束缚在规则体系下按部就班的完成指令，很多时候代理人的行为不是以结果正确为导向的，而是以完成指令为导向的，我们可以利用代理人背负沉重的交易KPI从而出现非理智交易行为的特点来进行交易。\n4）程序化对手盘，这其实就是我们之前的自己，很多人刚刚进入一个行业，往往觉得自己的想法充满了个性，但其实行为特点都有非常大的共性，我们就可以通过抓住交易行为的共性而进行交易。\n2.我们如何进行交易？\n同学们可以在读书期间试着将一部分想法落地实践，获得宝贵的交易经验，这点非常重要，因为做过就是做过，跑通全流程的人和局部研究的人，在看待问题的视角就会截然不同。大家可以尝试着去从期货交易入手，因为期货接口对所有投资者开放，而且交易一手价格也不高，借助像是聚宽、米筐这样的策略研发平台，跑通一个小的闭环就可以获得真实的交易体验，你在处理真实交易的时候，就会出现各种之前完全没有想到的问题，这样解决起来也更真实有趣。此外，交易时要深耕细分领域，不怕繁琐的脏活累活，拒绝羊群效应、盲目跟从，才能挖掘出好的alpha。\n3.策略开发的四个步骤？\n1）用业务逻辑分析和推理作为策略的骨架；\n2）用历史数据的统计和分析作为策略的验证；\n3）用模拟交易和自有资金实盘交易，找盘感；\n4）随时准备被证伪的心态，不能过度自信。\n4.量化行业有没有35岁危机？\n汪沛总认为人生每个阶段不同，面临的问题和解决方法也就不同。\n在35岁的危机的问题上，如果说35岁之前是靠技能赚钱，那么35岁之后就要靠毕业这10年积累的经验和认知赚钱。如果35岁之后还需要和应届生比拼技术和体力，那么大概率是吃亏的，要认真寻找和积淀自己的比较优势。\n5.关于交易中的优势？\n信息不能转化成钱，优势才能。 广义的交易是认知、资源和人品的变现。狭义的交易，仅仅是我们认知的变现。就像是《孙子兵法》说的那样，“是故胜兵先胜而后求战，败兵先战而后求胜\u0026quot;。先胜后战就要求我们要先拥有足够的积累，有了优势再下场交易。\n6.量化推荐书单？\n汪沛总推荐七本书，有三本理论书和四本故事书，交替阅读、逐步递进。\n第一本《征服市场的人：西蒙斯传》 第二本《打开量化投资的黑箱（第2版）》 第三本《宽客人生》 第四本《打开高频交易的黑箱》 第五本《暗池》 第六本《行为金融学与投资心理学（原书第6版）》 第七本《宽客》 按照推荐的顺序阅读体验更佳哦~ [头脑风暴+高强度QA]\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC18.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"23.jpg\" alt=\"打卡面对面\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化大咖面对面\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e交流嘉宾\u003c/strong\u003e：汪沛\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e北京大学信息科学与技术学院硕士\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eCFA、FRM国际金融认证持证人\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e汪沛先生致力于量化投资10余年，在股票及金融衍生品投资上有丰富的实战经验。先后在中国国际金融有限公司数量金融部、招商证券股份有限公司量化自营部担任高级量化投资经理，负责股指期货套利、分级基金做市与套利、ETF做市与套利、期权做市与套利等量化交易策略。2017年至今，为全球多家交易所及国内外期货公司提供做市商服务，是国内期货做市领域参与最早、品种最多的专业做市商创始人之一。\u003c/p\u003e","title":"「第18.5期」量化大咖面对面（深圳站）feedback"},{"content":"就像是数学原理不会因为问题大小而改变一样，基本经济原理也不会因为经济问题的大小而改变。所以作者用一个寓言为导引，通过三个原始人捕鱼的故事来解释国家的经济运作体系。\n这本书阐述问题的角度还是源于奥地利经济学派，和啥凯恩斯主义的经济学理念有很多不合，不过这乱七八糟的拗口名词并不影响咱理解几句土话。\n1）工具很重要：原来干7天还干不完的活，有了趁手的工具，半天就完事了，剩下的6天半就能搞点不一样的，最不济也能多歇会。\n2）分工很重要：每个人都有擅长的部分，发挥擅长的，不做不擅长的。扬长避短再加上社会组合，这就有alpha了。\n3）交换很重要：你用不了的给我，我不用的给你，大家都做自己擅长的，相互交换，每个人都能比原来单打独斗的时候滋润点。\n4）基建很重要：不要重复劳动，建立好的基础设施，能用很久，人多力量大，有个好基础建设，更能把每个人的力量有效率的汇集整合起来。\n最后全书如果总结一句话，那就是：只有越来越多的人从事创造性的生产，经济才能得到长久发展。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%B0%8F%E5%B2%9B%E7%BB%8F%E6%B5%8E%E5%AD%A6/","summary":"\u003cp\u003e就像是数学原理不会因为问题大小而改变一样，基本经济原理也不会因为经济问题的大小而改变。所以作者用一个寓言为导引，通过三个原始人捕鱼的故事来解释国家的经济运作体系。\u003c/p\u003e","title":"《小岛经济学》"},{"content":" 组织者：超级量化、北京大学量化交易协会\n时间：2023年11月22日 18:00~20:00\n地点：北京大学汇丰商学院-汇丰大楼\n本次主题：量化大咖面对面\n分享嘉宾：\n汪沛\n北京大学信息科学与技术学院硕士\nCFA、FRM国际金融认证持证人\n汪沛先生致力于量化投资10余年，在股票及金融衍生品投资上有丰富的实战经验。先后在中国国际金融有限公司数量金融部、招商证券股份有限公司量化自营部担任高级量化投资经理，负责股指期货套利、分级基金做市与套利、ETF做市与套利、期权做市与套利等量化交易策略。2017年至今，为全球多家交易所及国内外期货公司提供做市商服务，是国内期货做市领域参与最早、品种最多的专业做市商创始人之一。\n分享内容：\n什么是交易策略？ 投资VS交易？ 交易策略的盈利来源？ 策略开发的四个步骤？ 如何看待内卷？ 讨论与交流，大家相互Q\u0026amp;A。 活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC18%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"23.jpg\" alt=\"大咖面对面\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化、北京大学量化交易协会\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年11月22日 18:00~20:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京大学汇丰商学院-汇丰大楼\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化大咖面对面\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e分享嘉宾\u003c/strong\u003e：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e汪沛\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e北京大学信息科学与技术学院硕士\u003c/p\u003e","title":"「第18期」量化大咖面对面（深圳站）报名开启"},{"content":"简单来讲，作者从博弈论的视角审视权力游戏，认为种种的不理性和乱象，其实都是基于政治家以自身利益为原点，理性计算后的博弈结果。然后找到上位和维持权利的关键人物，利益分配这那的，然后这一撮人越少，越好维护，越容易搞事。\n罗永浩有一句话特逗，“在妓女眼中，这个世界上没有女人是不卖的，她们对听到一个女人不卖，能够理解的上限就是，价格没谈拢。”这本书的视角也差不多，他为了想让自己的理论有绝对适用，啥事都要揉进去解释，但是…大哥，你这一套世界全都是利益导向的理论，真不是真理。\n其实很多小事，算算还有点效果，但是在大事上真是人算不如天算，真到那时候，就连一点内心的安宁也失去了。像曹雪芹说，机关算尽太聪明，反算了卿卿性命，生前心已碎，死后性空灵。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%8B%AC%E8%A3%81%E8%80%85%E6%89%8B%E5%86%8C/","summary":"\u003cp\u003e简单来讲，作者从博弈论的视角审视权力游戏，认为种种的不理性和乱象，其实都是基于政治家以自身利益为原点，理性计算后的博弈结果。然后找到上位和维持权利的关键人物，利益分配这那的，然后这一撮人越少，越好维护，越容易搞事。\u003c/p\u003e","title":"《独裁者手册》"},{"content":"这是一个很轻量的读本，简单来说就是希望通过公司的组织方式和规则调整，激发员工主观能动性，从而让公司的管理方式更简单，更有弹性和活力，从而产生更高的投入产出比。\n这本书写的挺细致的，但读起来总觉得作者脑子有点轴，其实管理方式各式各样，但归根结底还是一句话：走，走着看，不行就换。\n起手俩王四个二，剩下都是顺子，那就抢地主，走加倍打法，起手最大的是黑桃A，那就先收着点，下把牌再说。 牌怎么打，得看有什么，管理方式怎么设，也得看要干什么。你要找赶大车的，就需要认路且有判断力，找拉车的，谁好使？那还得是咱牛马。人不一样事不一样，那管理方式和氛围也就不一样，全都上OKR了，那牛马一起能把棚掀的跟当年猴子闹天宫一样。\n说到最后，其实就一个事：这个老板他开这家公司是想干什么？\n他是真有想做的事？还是他觉得像他这么厉害的人得有个公司？\n公司的环境氛围是老板本心和价值观的公司维度展现，这都是一件件小抉择汇集的点滴，要交给时间。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%BD%BB%E9%87%8F%E7%AE%A1%E7%90%86/","summary":"\u003cp\u003e这是一个很轻量的读本，简单来说就是希望通过公司的组织方式和规则调整，激发员工主观能动性，从而让公司的管理方式更简单，更有弹性和活力，从而产生更高的投入产出比。\u003c/p\u003e","title":"《轻量管理》"},{"content":"咱也不太懂这诺贝尔奖的颁奖逻辑，可能是感叹作者调查了贫困人群最集中的18个国家地区，写了很多真实小案例和详细访谈纪要吧。全书的车轱辘话绕来绕去，好几次真读不下去要把书放下了，看的真别扭啊。\n这本书来回来去就那几句话，贫穷陷阱是因为人穷志短，是因为穷人总是为短期享乐买单而不是去投资更有价值的事情，是因为认知的局限。这用写300多页说这事吗？…\n读的过程中总是走神，有点小感想：\n1）要聊陷阱，就要聊两件事。1.这个陷阱是天然形成的还是后天人为的？2.穷人掉进了陷阱，谁能得到最多的好处？这决定了以后能不能有人把陷阱封上。这起码是真聊陷阱的事，而不是一直说穷人们在陷阱里不好过啊，爬不出来啊。\n2）穷，是一个相对概念而不是一个绝对概念，指的是所拥有的可支配资源相对大小。而资源之间总有某种转换比例，前提是这些都是你可以支配的，比如物质资源、知识资源、时间资源、心灵资源等等。\n3）如果穷是个相对值，是个比较的概念，那么从穷到不穷就意味着产生足够的alpha而不是群体beta。那么给我们的启示就是，第一步先做归因，找到真正的alpha人群，再去学习和模仿，先知道葫芦和瓢长什么样，再画才学的准。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%B4%AB%E7%A9%B7%E7%9A%84%E6%9C%AC%E8%B4%A8/","summary":"\u003cp\u003e咱也不太懂这诺贝尔奖的颁奖逻辑，可能是感叹作者调查了贫困人群最集中的18个国家地区，写了很多真实小案例和详细访谈纪要吧。全书的车轱辘话绕来绕去，好几次真读不下去要把书放下了，看的真别扭啊。\u003c/p\u003e","title":"《贫穷的本质》"},{"content":"“善输，小错”是作者理解的交易成功法则总纲领，他认为交易这件事，是一个失败者游戏，那些最善于输的人最终会赢。 所以由此之下他就很关注，怎么输的漂亮，输的问心无愧，输的不伤筋动骨，赢的时候赢个大的。\n他有两个交易规则：\n1）在市场证明这笔交易是正确的以前，已建立的仓位必须不断减少和清除。也就是说，不等市场证明自己是错的才去平仓。\n2）毫无例外并且正确的对盈利仓位加码。但一定有个提前的仓位规划，在规划内盈利加码。\n其实这还是个挺朴素道理…简单来讲，就是说：当一个事件没有按照你设想的方式发展的时候，不能眼巴巴的等着有转机，要不然叫停，要不然调整。就像是买衣服，试衣间一试就觉得不满意，那就别买回家等着变瘦了再穿，会变好看。入职一家公司2个月觉得和自己想的不一样，就别熬着等公司和同事发生奇迹，来个180度大转变。很多时候，停止和逃跑，需要很大的技巧和勇气，别等着铁打的事实教训你。\n段永平之前采访时候就说，他遵循两句话：把事情做对和永远做对的事情。把事情做对，很容易理解。做对的事情，意味着当发现事情不对，就立刻改正，他认为，就算这有再大的代价，那也是最小的代价。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%8D%8E%E5%B0%94%E8%A1%97%E5%B9%BD%E7%81%B5/","summary":"\u003cp\u003e“善输，小错”是作者理解的交易成功法则总纲领，他认为交易这件事，是一个失败者游戏，那些最善于输的人最终会赢。\n所以由此之下他就很关注，怎么输的漂亮，输的问心无愧，输的不伤筋动骨，赢的时候赢个大的。\u003c/p\u003e","title":"《华尔街幽灵》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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.lgbm 因子组合模型？3.端到端选股神经网络的训练，与因子择时是否有必要做？4.品种个数较少的 cta 策略在进行因子组合时是否有必要在因子和品种两个维度都进行权重的调整？5.大家对于另类因子发掘的经验交流？6.应届生头部私募求职经验。1.从业者分享自己的职业生涯，如工作内容、职业发展等？2.量化私募中的结构研究与高频量化的券商角色？3.如何结合不同因子（如不同频率、类型）才是最优的？4.深度学习与ChatGPT大语言模型在指增模型的应用？5.策略组合优化如何起步、股票Level2数据识别算法交易的相关问题？\n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7位，目前在量化行业实习的伙伴8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。\n活动反馈 我觉得陈老师的发言对我们在职业规划上有很大的启发。让我在职业发展上的规划有了更清晰的目标。——某高校在读phd\n今天讨论到一个偏数据科学的例子。数据A到DE同一数据集S。A对股票收益具有预测性，B、C、D没有，但是用B~D预测A的预测值对未来收益的解释性更好，这个思路对我如何使用数据有更好的启发。——某量化小白\n今天高老师的发言对我启发很大。投资界中每个做大做强的投资经理都各有各的风格理念，所以，做什么，怎么做，无论对错，关键在能否将自己认知范围内的东西做到极致。人只能赚自己认知内的钱，只有将认知到的东西灵活操作才是自己成功的不二之选。——某做了一堆量化实习的实习生\n今天王同学的分享让我很有启发！特别是关于模型选择（如线性模型vs复杂的集成学习）以及因子挖掘（即手挖因子在当今和gp等方法相比还有何必要性和边际作用）方面的探讨也提供了很多洞见。——某量化新人\n高老师提到的IC计算等细节问题和我想的很类似，市场短期博弈还是看××的，因此类似风格、市值等另类因子也是种很不错的信号。——某量化新人\n非常感谢东哥的组织，这是第二次来参加，每一次都可以认识很多大佬，分享和收获很多的经验。今天很多人的发言都很好，令我对行业有了更深的了解，对自己这部分的了解也更深。——努力进化的quant白\n今天王同学的发言对我有很大的启发，之前对因子数据之间没有很深入的思考，听了他的发言有了更深的认识。——某量化新人\nW同学关于量化工厂的结构分享很有启发，解释了各项职责的划分和发展方向，感谢分享！——券商Quant Dev\n今天陈老师的发言对我很有帮助！我之前一直在思索作为Quant新手的职业规划，陈老师作为业内资深人士的观点给我下一步的方向指明了路径！——某quant intren\n今天大家都是做A股居多，让人收获很多。一位做L2的同学介绍了他们如何做L2的研究，让我很感兴趣。——一位不知名QR\n了解了更多行业和大家想法。——量化研究\n今天听大家分享了很多深度学习、机器学习在因子组合优化的经验和建议，感觉比较受用，之后的学习中会进行更多的尝试，因子组合的一些因子筛选的方法。——量化爱好者\n王同学在因子组合方面给我带来了很多思考，我很有启发。——某量化研究员\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC17.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第17.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年11月4日 14:00~17:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：30元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC17%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年11月4日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第17期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":"无论是个人还是社会的财富积累，本质上都是交易的结果，区别就是交换的主体和所在市场不同，说来说去还是我一头牛能不能换你三只羊的事。\n所以就是没东西就造，有东西就换，有积累就投入再造，再换…10个人干10条线不如10个人干一条线，有了分工，效率高了就能造的更多，造完就开始换。\n换着换着各种花样就上来了，充沛往匮乏加着价换、同一东西不同市场有价格差异，搬着砖换、买卖双方谈不到一起，有人先买存着当做市商换、直接市场垄断，想多少钱换就多少钱换。\n所以要想参与这个换来换去的游戏，究其根源你得有东西换，有资源换资源，没资源换劳动。劳动不容易啊，本来就存不下什么这还天天刺激我消费，就像是西西弗斯的石头，推上来掉下去，日复一日。都说人之道，损不足以奉有余，怎么才能先有余是个大问题。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%9B%BD%E5%AF%8C%E8%AE%BA/","summary":"\u003cp\u003e无论是个人还是社会的财富积累，本质上都是交易的结果，区别就是交换的主体和所在市场不同，说来说去还是我一头牛能不能换你三只羊的事。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e所以就是没东西就造，有东西就换，有积累就投入再造，再换…10个人干10条线不如10个人干一条线，有了分工，效率高了就能造的更多，造完就开始换。\u003c/p\u003e","title":"《国富论》"},{"content":"这是一本古代吏部HR们学习的小教材，还有一本是三国时期的《人物志》，都是通过一些外貌特征和语气语态对一个人进行未来的行为预测。照本宣科没啥意义，可能因为饮食结构，妆容进化，P图工具的发展，这玩意也不是很靠谱了，再加上这本书更多都是分点讲的，像是多因子模型一样，究竟要怎么运用，哪个因子有效哪个失效，怎么配比？他没讲…所以更多也就是随便看看，读个大致精神。\n但是有一点是不变的，就是你是个什么人，你就会吸引什么人，所谓物以类聚人以群分，多看看自己行为是不是匹配想要吸引的人，也就不用看别人了。\n公司也是一样，多看看老板。CEO，首席执行官的意思就是，他是第一个首先执行规则的官，后面的人要怎么遵循规则也就都是有样学样了。自己先做好，更多的结果也就是进贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%86%B0%E9%89%B4/","summary":"\u003cp\u003e这是一本古代吏部HR们学习的小教材，还有一本是三国时期的《人物志》，都是通过一些外貌特征和语气语态对一个人进行未来的行为预测。照本宣科没啥意义，可能因为饮食结构，妆容进化，P图工具的发展，这玩意也不是很靠谱了，再加上这本书更多都是分点讲的，像是多因子模型一样，究竟要怎么运用，哪个因子有效哪个失效，怎么配比？他没讲…所以更多也就是随便看看，读个大致精神。\u003c/p\u003e","title":"《冰鉴》"},{"content":"脆弱的反义词不是坚强，而是反脆弱，就像是一个球用力的被砸到地上，他不仅不会破碎，反而会拥有更大的能量，反弹起来，弹得更高。毛就是这个特质叠满的人，一切的苦难仿佛都是为了让他更伟大所给予的馈赠。\n几个书中遇到挫折的小事情，这样的事情在这八十余年数不胜数。\n1）他第一次组建社团，给长沙各校的同学们致信，这个广告最后也就只收到了三个半人的回答。\n2）他去北大做图书管理员，希望可以结识一些知识界的巨人，后来自己抱怨道：我的职位低微，大家都不理我。\n3）他在很多会议建议四面反攻，从而打破围剿的机会，但他的建议也未得到支持。\n………\n但人生也就像是他说的：道路是曲折的，前途是光明的。在挫折中可以被打败，但不能被打跨，总结经验积攒力量，下次打回来就好了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%AF%9B%E6%B3%BD%E4%B8%9C%E4%BC%A0/","summary":"\u003cp\u003e脆弱的反义词不是坚强，而是反脆弱，就像是一个球用力的被砸到地上，他不仅不会破碎，反而会拥有更大的能量，反弹起来，弹得更高。毛就是这个特质叠满的人，一切的苦难仿佛都是为了让他更伟大所给予的馈赠。\u003c/p\u003e","title":"《毛泽东传》"},{"content":"这本书适合深夜看，沏杯茶越看越精神，只有221句简单的话，凝结了作者心中的处世之道，边读边反思自己的过往，像是一个直言不讳的好朋友，提醒规谏我的行为。\n读完有一些小收获：\n1）总听说富不过三代，我也一直在寻找，什么能过三代呢？这次找到了答案。“道德传家，十代以上，耕读传家次之，诗书传家又次之，富贵传家，不过三代。”\n2）“否极泰来”的核心在于忍得住，野草春天生发，秋天枯萎，第二年又发出来绿芽，就是这样周而复始年复一年，股市也是这样，有大周期有小周期，有高峰也有低谷，判断的好就低点进高点出，判断不好就等，忍得住也是本事。\n3）“砣心斗胆成大事，万种艰辛铸伟人”说这人王八吃秤砣，铁了心。这是一件难事，人心最活泛，观念常常会因为外界的好坏变化而改变，铁了心是行动力和一致性的保障。斗胆也很关键，过往遇到有成就的老板，虽然也做事深思熟虑，但追问当年内心最底层，损益分不出的时候，为什么还怎么做？得来的也就只有一句：当时也不知道为啥有这胆子，就想试试。王八吃了秤砣，还吃了熊心豹子胆，这成功的一路可想而知，必然和艰辛相伴。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%9B%B4%E7%82%89%E5%A4%9C%E8%AF%9D/","summary":"\u003cp\u003e这本书适合深夜看，沏杯茶越看越精神，只有221句简单的话，凝结了作者心中的处世之道，边读边反思自己的过往，像是一个直言不讳的好朋友，提醒规谏我的行为。\u003c/p\u003e","title":"《围炉夜话》"},{"content":"漫画插图版读起来还挺有趣的，内容也很简单，每个卦象和里面的每一爻都有卡通配图，像是一本插图版字典，简单翻一翻不枯燥。\n易经易经，说起来就是简单经，也更应该用简单的方式来理解，要是再拆开仔细咀嚼感觉反而是变麻烦了。一个卦象，其实就是一张图展现一个现象，然后卦辞给个解释，再给个常理推演，权当是看漫画故事了。\n回忆起，小时候看蔡志忠的漫画书，他就讲了两句话，现在想起来也是很有感触。\n1）世界上第一个登上珠穆朗玛峰的人，不是装备最好的也不是体力最好的，而是，死，都要登上去的。\n2）小溪流过高山和树林，遇到了沙漠挡住去路，小溪就很难过，叹气道：沙漠呀沙漠，你就是我的宿命！风就和小溪说，你可以化成蒸汽，借着我把你吹过沙漠，然后你再变成雨，落下来。你不要被现在的形态束缚住，过沙漠的方法有很多，只要你不放弃，没有谁，能成为你的宿命。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%B8%80%E5%8F%A3%E6%B0%94%E6%BC%AB%E7%94%BB%E6%98%93%E7%BB%8F/","summary":"\u003cp\u003e漫画插图版读起来还挺有趣的，内容也很简单，每个卦象和里面的每一爻都有卡通配图，像是一本插图版字典，简单翻一翻不枯燥。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e易经易经，说起来就是简单经，也更应该用简单的方式来理解，要是再拆开仔细咀嚼感觉反而是变麻烦了。一个卦象，其实就是一张图展现一个现象，然后卦辞给个解释，再给个常理推演，权当是看漫画故事了。\u003c/p\u003e","title":"《一口气漫画易经》"},{"content":"如果你正在向一个专业人士咨询投资问题，而他出现：头晕、恶心、颈部酸痛、肠胃不适、耳鸣、皮肤有灼烧感、惶恐等这些状况，那么我们大概率不会对他的判断有信心，也应该不会听从这个状态下人的投资建议。\n那么如果现在有个机会让你和出现上述状况的投资者进行一对一交易，并且还可以让你选择构建对自己最有利的方式，那么你会接受邀请吗？\n这就是这本书讨论的问题，作者寻找一些短周期存在的，当股票ETF达到极端区域水平时候，会出现的行为结构。寻找一些极端情绪下，不理智的散户和机构，站在他们的对立面，买入恐惧，卖出贪婪。\n全书看下来，我对具体的交易规则含糊带过，但感觉交易这件事，在某种认知框架下其实是一个“了解你的对手”的游戏，知道谁是你的交易对立方，会给你一个行为上的优势，特别是如果你理解他们为什么要交易，这就是所谓的，知己知彼，百战不殆。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%82%A1%E7%A5%A8%E9%87%8F%E5%8C%96%E4%BA%A4%E6%98%93%E7%9A%847%E4%B8%AA%E7%AD%96%E7%95%A5/","summary":"\u003cp\u003e如果你正在向一个专业人士咨询投资问题，而他出现：头晕、恶心、颈部酸痛、肠胃不适、耳鸣、皮肤有灼烧感、惶恐等这些状况，那么我们大概率不会对他的判断有信心，也应该不会听从这个状态下人的投资建议。\u003c/p\u003e","title":"《股票量化交易的7个策略》"},{"content":"正道其实不在这些谋略中，而是在于内心，这些七七八八的策略只是一些些小的加速器而已，关键还是你是个什么样的人，你在为谁做件什么样的事。\n人有千算，但真说是人算不如天算。就算你的营谋计算再精确，也时常会失灵，时常会失策。天则一算，关键时候却起到决定性作用。人都不傻，只是处境和立场不同而已，算来算去，别人没骗成，只有把自己搭进去的份。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%AD%A3%E9%81%93%E7%9A%84%E8%B0%8B%E7%95%A5/","summary":"\u003cp\u003e正道其实不在这些谋略中，而是在于内心，这些七七八八的策略只是一些些小的加速器而已，关键还是你是个什么样的人，你在为谁做件什么样的事。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e人有千算，但真说是人算不如天算。就算你的营谋计算再精确，也时常会失灵，时常会失策。天则一算，关键时候却起到决定性作用。人都不傻，只是处境和立场不同而已，算来算去，别人没骗成，只有把自己搭进去的份。\u003c/p\u003e","title":"《正道的谋略》"},{"content":"就像书名所说，小而美，虽然规模小，人也少，事情也简单，但是可以活下来，活的还挺不错。要如何做到这件事？这就是这本书主要讨论的问题。\n这其实和人生一样，每个企业也根据自己的基因、能力、运气在选择合适自己的生存策略，就像不一定非要“改变世界，迭代出超强的爆品”才是创业唯一的答案，有时候找到可以服务的100个客户，有稳定的盈利，有自己的生活和时间，也不失为一种不错的选择。\n读完的几点感悟：\n1）有一种企业形态叫做“极简主义企业”挺有趣的。这些企业根据各自需要打造的社区不同，而形成了不同的风格，但每家企业的关注点都在于如何解决问题，而不会把自身企业发展看的太重。很多时候企业不是目的，而且用来解决问题的工具，最开始解决问题也可能根本不需要是一个企业。\n2）有个很好的疑问句。在你想问“你愿意花钱买我这个产品吗？”的时候，你更应该问的是“为什么你一直没能解决这个问题？”先去成为一个帮助别人的人，之后再去建立一个帮助更多人的企业，很多想法想的再完美，如果不经历现实的检验都是纸上谈兵。\n3）所谓策略，指的是你眼中当下问题的最优解。最近是秋天，所以卖雪糕策略就容易失效，最近市场没什么波动，所以吃波动的钱也就不好赚，草船借箭是个策略，空城计也是个策略，这都是所处环境下的最优判断，所以市场的认知力越高，做出合理策略的可能性也就越高，要不然拿着锤子找钉子，总会陷入被动。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E5%B0%8F%E8%80%8C%E7%BE%8E%E6%8C%81%E7%BB%AD%E7%9B%88%E5%88%A9%E7%9A%84%E7%BB%8F%E8%90%A5%E6%B3%95%E5%88%99/","summary":"\u003cp\u003e就像书名所说，小而美，虽然规模小，人也少，事情也简单，但是可以活下来，活的还挺不错。要如何做到这件事？这就是这本书主要讨论的问题。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e这其实和人生一样，每个企业也根据自己的基因、能力、运气在选择合适自己的生存策略，就像不一定非要“改变世界，迭代出超强的爆品”才是创业唯一的答案，有时候找到可以服务的100个客户，有稳定的盈利，有自己的生活和时间，也不失为一种不错的选择。\u003c/p\u003e","title":"《小而美，持续盈利的经营法则》"},{"content":"这本书更多是从指导个人投资者的角度出发，来讲解一些量化入门知识，和实操过程中的注意事项。\n有几点书外的感悟：\n1）很多交易策略听起来真挺有意思，我也从和出租车司机闲谈中听到了相似趣事。比如挣得多的司机会运用大厂的报销规则构建自己的套利策略，预测下班60元以上大单的时间来规划自己的空车时间，做一部分平台任务获取优先席位来抢单等等…干一行爱一行，路走的多了总能找到一些优质的超额收益。\n2）搞钱的核心在于通过优势进行交换，也就是做赚钱的交易。你可以知道的比别人多，也可以抢的比别人快，或者是判断的比别人准，再不济你的耐心比别人都长，将优势带入到交换中，就会更容易搞到钱，如果越搞钱你交换中的优势越大，就会越搞越多。\n3）量化交易能搞钱，也给我们的生活带来很多启示。机器下单比别人手动下单更快，所以能搞到更多钱，同样的现在农牧养殖也早就大批自动化，机器播种和收割也完全胜于农民手动，之后的AI主播24小时不停带货也是一个道理，核心还是优势的跨界应用形成的降维碾压。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%87%8F%E5%8C%96%E4%BA%A4%E6%98%93%E4%BB%8E%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%88%B0%E7%B2%BE%E9%80%9A/","summary":"\u003cp\u003e这本书更多是从指导个人投资者的角度出发，来讲解一些量化入门知识，和实操过程中的注意事项。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e有几点书外的感悟：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e1）很多交易策略听起来真挺有意思，我也从和出租车司机闲谈中听到了相似趣事。比如挣得多的司机会运用大厂的报销规则构建自己的套利策略，预测下班60元以上大单的时间来规划自己的空车时间，做一部分平台任务获取优先席位来抢单等等…干一行爱一行，路走的多了总能找到一些优质的超额收益。\u003c/p\u003e","title":"《量化交易，从入门到精通》"},{"content":"一本平平淡淡的书，没头没尾的，感觉是生活中遇到了点什么不开心和想不明白的事，解决的时候写的小记录。主要分成两个部分，一个是就算罗马皇帝烦心的也就那点事，一个是这些事的解决方法皇帝也和大家也差不多。\n我不太喜欢，可能真的幸福之道就是这么的平平淡淡？但总觉得他这个皇帝当的挺累的，不是那么开心。我更爱读毛主席的文字，那写的真有劲啊！\n给我最大感触的是这样一段话：“就算是偌大的一个地球，也只不过是宇宙间的一个小点，而蜗居其中的你，何其渺小，我们所拥有的东西实在是不值一提，既然如此，你想一下究竟是什么人才会对你大加溢美之词呢？”\n罗马皇帝都这么说了，我们在遇到超强的赞美要翘尾巴的时候，就更要给自己拉警笛了，因为你真的没有那么好嘛。所以不管别人是夸还是骂，自己几斤几两心里还是要有点数的。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E6%B2%89%E6%80%9D%E5%BD%95/","summary":"\u003cp\u003e一本平平淡淡的书，没头没尾的，感觉是生活中遇到了点什么不开心和想不明白的事，解决的时候写的小记录。主要分成两个部分，一个是就算罗马皇帝烦心的也就那点事，一个是这些事的解决方法皇帝也和大家也差不多。\u003c/p\u003e","title":"《沉思录》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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.高频交易基于order book与国内CTA策略讨论？4.t0股票机器学习模型的信号组合和数据处理与隔日中长期股票策略？5.从业过程中遇到的困惑与心得感悟分享？\n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。\n活动反馈 今天的交流在各个方面都对我从事量化的工作内容和职业发展都扩展了认知面。通过其他研究员和私募或HF资深研究员的交流，我感觉到深度学习模型的一些使用深度和场景，对于自身而言，更多看到了业内的发展方向，大家关注的重点，以及将来自己需要拓展的知识点。——上海初入门Quant\n和大家讨论了AI在量化交易中的实战和研究方向。——量化研究员\n今天在交流中得到了很多启发，了解了自己原先未接触过的一些领域。比如中低频策略中对数据的处理，信号的生成等，也对自己未来职业规划有了更清晰的认知。——某刚入行的量化小白\n大家聊得都很偏技术，自己还是一个量化这块的门外汉，对几位在量化行业深耕多年的（比如一位是清华的博士以及坐他旁边那位）聊得内容印象深刻。希望多多了解量化吧。——理性思考者\n1.学长对于量化中深度学习的应用让我有了一些新的思路，包括对数据处理和频率上的一些应用。2.对于各个公司的一些奇奇怪怪的八卦有了一些了解。3.对crypto这个方向有一些认知，一些基本的策略方向有所了解。——一只想做量化的菜鸡\nJ老师和闫老师关于全职工作的思考很有帮助，尤其是对于DL实际运用场景的讨论，还有其他朋友讲的难点，也让我很有同感。——想当职业牌手的Quant\n能够在一个公共平台和同行相聚探讨关于这个外界认为比较神秘的行业的认知，是一件有趣而又有意义的事，希望以后能有更多机会和大家交流！——萌新Quant\n今天大家关于DeepLearning的讨论给我带来了很深的启发，包括各位前辈谈到的对于其在金融领域应用的潜力等，同时也接触到了crypto、期货套利等新领域的相关信息，收获颇丰。——某量化小白\n关于日内截面时序相关处理方面的启发。——上海某私募Quant\n启发：Adam对行业的分析让我对于未来职业发展规划有了更进一步的认知、打算和思考，各位在职员工的分享也让我对于行业的全貌有了更详细的探索，让我知道了研究员的各项工作及职能安排，也帮助了我明晰职业发展道路。——某上海Quant\nJ老板的多个发言都很有启发，量价中的统计思维和规律有很多值得挖掘之处。——上海私募Researcher\nAdam让我对未来职业规划有了更清晰的认知，自己对于行业内的就业，更加了解，非常感谢大家。——All in Quant\n了解行业动态和大家的想法。——私募研究\n见到了很多未曾谋面但交流已久的网友们，一起交流非常开心！全场以股票高频、中低频，CTA策略内容等为顺序依次交流，收获颇丰，希望未来可以多多举办！——量化私募全职\n收获：J老师的CTA低频趋势和CTA高频让我很有启发！——上海Quant\n今天大家讨论了许多深度学习在量化投资中的应用，Y学长作为该领域的专家，见解真的很独到！也从中学到了不少创新的思路！——上海卑微小Quant一枚\n大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC16.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第16.5期」量化行业主题小聚（上海站）feedback"},{"content":"相比王健林，我更喜欢马云和雷军。读完这本书，这个感觉也还是没有改变，但是多了很多对王健林杀伐果断、敢作敢当的敬佩。\n读完之后的一些感受：\n1）这胆子是真大…王健林总喜欢说，清华北大不如胆大，他是真的富有冒险精神的企业家。当年第一批棚户区改造，有规定县处级以上的干部才能有独立的洗手间，王健林完全不听这一套，纪委还找他谈话，反正他也没管，真搞成了，第一单就在那个年代赚了千万净利润，成为全国第一个改造成功的典范。\n2）做事遇到困难是正常，不要怂。他说：我到了黄河心也不死，撞了南墙头也不回，为啥？到了黄河搭个桥就过去了，撞了南墙就翻梯子！嘿，这大哥，不但执着花样还多得很，这个很难，一般执着的人都比较轴，一根筋，王健林大方向轴，小方向却变换的很巧妙。\n3）他把失败当常态，敢于失败。2000年刚做商业地产的时候，因为不懂规划就干了，三年的时候当了222回被告…沈阳步行街事件，几百位客户集体起诉万达，这搁谁都得整宿睡不着觉吧，王健林却说任何成功都是不断完善的过程。敢犯错，错了敢于承认，客观分析还能下一次纠正错误，这心理承受能力爆表了。\n4）出手很大方，跟着他的人不吃亏。王健林说，世界五百强的首席执行官大多都是外行，他们不是管技术也不是管制度，而是只做一点，那就是调动员工积极性。\n最后，他讲了一个当兵时候的故事，那个时候总吃不饱饭，就有一个老班长教他了一个秘诀，先打半碗饭，吃完了再打一整碗，他就单凭这一招，军旅生涯苦虽苦，但没有饿过肚子。可能在商业社会中，想不饿肚子也不需要什么花里胡哨的高招，一个朴实的道路用明白也就完事了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E4%B8%87%E8%BE%BE%E5%93%B2%E5%AD%A6/","summary":"\u003cp\u003e相比王健林，我更喜欢马云和雷军。读完这本书，这个感觉也还是没有改变，但是多了很多对王健林杀伐果断、敢作敢当的敬佩。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e读完之后的一些感受：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e1）这胆子是真大…王健林总喜欢说，清华北大不如胆大，他是真的富有冒险精神的企业家。当年第一批棚户区改造，有规定县处级以上的干部才能有独立的洗手间，王健林完全不听这一套，纪委还找他谈话，反正他也没管，真搞成了，第一单就在那个年代赚了千万净利润，成为全国第一个改造成功的典范。\u003c/p\u003e","title":"《万达哲学》"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年9月23日 14:00~17:00\n地点：上海市静安区南京西路1728号\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：30元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC16%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年9月23日 14:00~17:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：上海市静安区南京西路1728号\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第16期」量化行业主题小聚（上海站） 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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？\n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。\n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\nGavin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\n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\n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\n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\n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\n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）\n35岁成为负资产！！！另类数据大行其道。——白手套\n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\n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\n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\n1.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\n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\n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】\n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\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC15.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第15.5期」量化行业主题小聚（杭州站）feedback"},{"content":"呼吸是一件很重要的事情，人一天呼吸次数2万次左右，这一呼一吸之间，蕴含着无穷的力量，这本书介绍了一些小的方法和技巧，去观察自己的呼吸，以助益禅修，达到内心的澄净。\n读完之后的一些感受：\n1）观察自己的呼吸让自己更加平静，是一种挺有趣的方法。所谓“观”呼吸，其实就是把意念集中在一点，收拢汇集感受。但是意识如果作用在呼吸上，总会打乱原本的节奏，使呼吸更长或更深，这挺难的。要做到观呼吸而不是深呼吸，特点要在观察而不是影响。\n2）很多呼吸方式都会作用于情绪，多关注呼吸可能就更容易获得好心情。人紧张或者不开心的时候总喜欢深呼吸，但深呼吸本身也是一种紧张，它只是用一种紧张，替代另一种紧张，这都不是我们自然的呼吸，失眠也是这样，大口深呼吸几下，完蛋，更清醒了。好的呼吸应该像婴儿睡眠的呼吸，轻、柔、静，仿佛身体的每个毛孔都在呼吸。\n3）体态也是一种很重要会影响呼吸的因素。含胸驼背，或者脊柱的健康与否，都会影响我们呼吸的节奏和方式，很多生活总不开心的人体态都有些不健康。之前我遇到了一个呼吸超轻的举重运动员，他的体态真是让人羡慕，我问他为啥看手机不低头含胸啊？他说后背拉着不舒服，好的呼吸方式和肌肉生长和板正体态都密不可分。一个好的体态，不仅会有好的运动表现，好的呼吸方式，更能有个好心情。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E8%A7%82%E5%91%BC%E5%90%B8/","summary":"\u003cp\u003e呼吸是一件很重要的事情，人一天呼吸次数2万次左右，这一呼一吸之间，蕴含着无穷的力量，这本书介绍了一些小的方法和技巧，去观察自己的呼吸，以助益禅修，达到内心的澄净。\u003c/p\u003e","title":"《观呼吸》"},{"content":"我喜欢吃麦当劳，虽然没有开店的打算，但喜欢偶尔翻翻麦当劳相关的书。\n读完之后一些感受：\n1）麦当劳的合作伙伴都挣到了钱。这可太强了，麦当劳的成功建立在帮人上，而不是坑人上，按照张磊的话讲，这是在走一条，走得越长，时间越久，朋友越多的路。\n2）选择加盟商上，会选择渴望成功的平凡人。早期麦当劳也吃过亏，加盟店卫生不达标，篡改产品等等，他发现这些事业有成的人开家麦当劳只是茶余饭后的闲散投资，心不在这，没法长久合作。直到他遇到一个勤劳打拼的犹太人，这给他开了一扇新的世界，大家的目标一致，心在一起，没成功过但渴望成功。很多时候创业小团队用不了大牛，拖拉机里装个法拉利的引擎，刚起步就要散架的。\n3）调查要深入，真的倾听你的受众需求，做出调整。之前看过一个节目，是用摄像机采用儿童身高来看麦当劳，儿童视角下的麦当劳餐厅是什么样子的？这解释了为什么小朋友喜欢来麦当劳。这些都是深入用户观察和调研出来的，不是拍脑袋瞎搞的，真的满足受众的需求，受众自然就会买帐。\n最后，简单一些。复杂是初创团队最大的敌人，麦当劳三件套做到了世界最知名，苹果的产品这么多年一张大桌子都能摆得下，但这并不妨碍乔布斯的伟大和最赚钱公司的诞生。\n产品简单一些，流程简单一些，人际关系简单一些，集中力量做事情，做深做细，要不然公司还没怎么干，随便讨论个问题都要转3天，这事情就别干了…用雷军的互联网7字诀做个总结，“专注，极致，口碑，快！”\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E9%BA%A6%E5%BD%93%E5%8A%B3%E6%95%99%E4%BD%A0%E5%BC%80%E5%BF%AB%E9%A4%90%E5%BA%97/","summary":"\u003cp\u003e我喜欢吃麦当劳，虽然没有开店的打算，但喜欢偶尔翻翻麦当劳相关的书。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e读完之后一些感受：\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e1）麦当劳的合作伙伴都挣到了钱。这可太强了，麦当劳的成功建立在帮人上，而不是坑人上，按照张磊的话讲，这是在走一条，走得越长，时间越久，朋友越多的路。\u003c/p\u003e","title":"《麦当劳教你开快餐店》"},{"content":" 组织者：超级量化、浙江大学投资协会\n时间：2023年9月17日 14:00~16:00\n地点：杭州市拱墅区莫干山路929号\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：30元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC15%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化、浙江大学投资协会\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年9月17日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：杭州市拱墅区莫干山路929号\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第15期」量化行业主题小聚（杭州站） 报名开启"},{"content":"有点自己真的想做的事情，挺好的。找到就赶紧做，没有就赶紧找，要不然干嘛呢？\n古人说，“百年三万六千日，不在愁中即病中”，日子很不好过啊，不在烦恼痛苦中，就在生病中。就这三万天里，三分之一的时间在床上，还有小时候十几年的不懂世事，还有老了之后的心有余力不足，剩下的时间还有吃喝拉撒，抛去这些，真的活着的时间其实不太禁琢磨。\n都已经在这痛苦之中了，就不要再收集痛苦了，都说“集是苦的因，苦是集的果”，不要再收集并品味这些生活中的痛苦了，有一个咒子，叫做“去你妈的！”很灵。\n曾经看毛主席评论死亡，说“不过就是此处解散，换个地方再团聚罢了”。把心思灌注想要追寻的事情中，或许就能忘记时间，也就能忽略痛苦了。\n","permalink":"https://donggao111.github.io/notes/%E7%A6%85%E4%B8%8E%E7%94%9F%E5%91%BD%E7%9A%84%E8%AE%A4%E8%AF%86%E5%88%9D%E8%AE%B2/","summary":"\u003cp\u003e有点自己真的想做的事情，挺好的。找到就赶紧做，没有就赶紧找，要不然干嘛呢？\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e古人说，“百年三万六千日，不在愁中即病中”，日子很不好过啊，不在烦恼痛苦中，就在生病中。就这三万天里，三分之一的时间在床上，还有小时候十几年的不懂世事，还有老了之后的心有余力不足，剩下的时间还有吃喝拉撒，抛去这些，真的活着的时间其实不太禁琢磨。\u003c/p\u003e","title":"《禅与生命的认识初讲》"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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.研究因子或策略遇到瓶颈时可以通过哪些渠道获得有启发性的研究报告，或从哪些角度对策略进行思考改进？3.量化CTA的研究内容，市场参与者结构的变化与量化CTA遇到的挑战？4.不同公司面试感受与实习经历？5.从业过程中遇到的困惑与心得感悟分享？\n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7位，目前在量化行业实习的伙伴8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。\n活动反馈 今天非常开心参加量化线下小聚，从各不同的角度和方向了解到量化更多的维度和特点，对机器学习AI在量化中的应用和未来的发展有了新的认识。量化只会越来越卷，唯有强化自己的特有技能才能alpha！——某成都北漂的量化研究实习生\n今天储同学的发言对我很有启发！之前我关注的重点在股票因子的产出上，忽略了因子的组合优化，所以最后合成后的提升相比于单因子不是很明显，后来因为这个比较灰心，就没有继续选择量化私募，毕竟国内以做股票为主，今后可以尝试用机器学习的方法来处理信号。——某三中一华新人\n今天有计算机学长分享的做模型时候的小trick令人受益匪浅，掌握了一些没有了解过的方向。以及两位工作老师的分享，极大的增强了我的知识面，对于量化的理解进一步提高。今天最大的收获在于进一步了解了自身未来可能的职业规划。——某不知名小白\n1.褚学长，辛老师和周老师etc.（有收获的太多的，就先写三个了）like机器学习模型的具体tips，目前marlcet的趋势，以及大家对业内职业规划的看法。2.Information gathering+networking 因为我的哲学一直是接触不同有意思的人，然后向大家学习，弥补信息差，so I think 今天的信息密度还是很dense的。——CS×SEM的好玩的人\n某CTA大佬的发言让我感受到职业发展中规划和思考的重要性，不能只满足于做一个技术人员，而得有自己的独特性。在这次小聚中增加了更多对ml在量化中应用的了解，如一些trick等。也认识了各种优秀的人，对自己有了更多的期待。——某quant打工人\n今天在和大家的沟通中，对CTA的时段回撤，深度学习与机器学习的因子组合，与小trick有了一个更加深入的理解，和x总的沟通中对职业规划也有了一个明确的认识。——某北京私募实习生小白\n今天在这里收获挺多，一些做模型的大佬也分享了一些自己在模型组合优化的trick，听来也很受启发，此外，也听很多同学分享了自己在笔面试的经验，也很受用。——某量化小白\n1.今天每个人都非常专业，无私和热情。2.对CTA中低频的alpha和未来机器学习发展对我非常有启发。——私募从业者\n1.今天杨同学的发言让我收获不少，他发表了一些关于挖因子与神经网络的看法，张同学也发表了一些关于面试、笔试的经验。2，了解了一些外资企业，如Jump、Tower了解了一些行业里面的瓜（很有趣）。——热爱Quantum的Quant\n收获：某位在深度学习领域研究经历丰富的同学分享了许多组合优化的技巧，对我帮助很大，感谢主办方组织这次活动！期待下次交流。——券商自营交易员\n今天很高兴参加这次量化小聚，分了股票和期货两个主题展开讨论，其中股票主题的一些因子组合技术让我很受启发，通过这次交流，加深了对于AI模型在选股上应用的方法论的理解。——北京Quant实习生一枚\n今天了解到了一些量化研究员实习的经历，获得了一些行业最新动态，对以后做策略有一定指导意义。——量化CTA quant一枚 对机器学习模型的改进提升经验对我很有启发，最大收获是，对量化行业各子领域有了更深的了解！——某Quant 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC14.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第14.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化、浙江大学投资协会\n时间：2023年9月9日 14:00~16:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：30元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC14%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化、浙江大学投资协会\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年9月9日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第14期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n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.研究因子或策略遇到瓶颈时可以通过哪些渠道获得有启发性的研究报告，或从哪些角度对策略进行思考改进？3.量化研究范式、流程与如何更好地结合传统投资理论构建投资策略？4.量化行业通常很少有详细带教，如何有效破局快速成长？5.从业过程中遇到的困惑与心得感悟分享？\n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8位，目前在量化行业实习的伙伴7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。\n活动反馈 今天的交流中有两点信息让我很受启发，第一点是，量化交易本质上和主观密切相关，在研究与交易的时候都应该将两者结合起来。第二点是，朋友们分享的大佬发言：“真正成功的策略往往是一句话的事”。虽然我暂时还不能完全理解大道至简的真实内涵与实现途径，但这句话还是给我的职业发展带来了很大的启发。——一名新手小Quant\nJ老师的主观+量化结合的思路很好，作为cs从业者不止把市场看做数据，当成行为去研究。对未来的职业发展也更加的清晰，了解了更多量化行业更具体的信息，希望未来有更多机会参加。——啥都会点啥都不精通的cs研究生\n今天D哥分享的某量化大佬的三句话使我深受启发，其中有一句话是说，量化交易其实也都是在做板上钉钉的事，但这些事很难做。同时不要妄图做预测。虽说挖因子也是在寻找有预测性的特征，但很多稳定不易失效的因子都基于明确的逻辑，也是板上钉钉的现象的量化。——某深圳量化私募Quant转行PHD一枚\n今天J老师对于一些CTA策略以及主观策略之间的联系令我印象深刻。我了解到原来做高频的策略也需要通过主观去对模型的参数实现调整，以及在高频交易中他们会观察一些挂单行为（往往肉眼可见的有问题的一些挂单），他们从这些细节的市场行为中再去对模型调整，从而在对手方获利。——某深圳Quant实习生\n1.某位做数字货币的交易系统的大佬对我启发最大。2.启发：对于想从中低频转高频的研究员，需要具备的硬件技能（C++、Rust），此外交易（实盘交易）对于研究员的个人发展是很有好处的，原因：1）培养盘感 2）对市场的运行有更深刻的了解 3）量化策略与交易系统的接轨。3.研究员的个人特质：专注、聪明。——中低频因子挖掘实习生（入行一年，归来仍是中低频）\n很高兴参加今天的活动，A老师和J老师的发言很有启发，对于高频交易和不同资产类型有了更深的理解。——量化探索小白\nA和J的发言让我有所收获，主要是在加密货币高频这一块给了我一些研究的启发，如何有效的动态更新策略，其次是FOF的玩法，之前有接触和玩过，思路大致相同，但也有了一些有意思的发现。——某深圳私募Quant，喜欢交朋友，比较安静\n很高兴今天能来参加量化小聚，认识了很多就职于不同量化机构、岗位的前辈，也对未来的职业规划有了更清晰的认知，很感谢能有这样一个学习交流的平台。——某量化实习生小白\n非常开心！参加了超级量化的线下小聚，跟业内优秀同僚探讨量化CTA的失效问题，和未来的发展方向，和crypto高频朋友深入探讨主观和量化的相辅相成的关系，相信对自己未来的量化研究会有很大帮助！——某匿名高频Quant\n今天收获了很多关于高频、做市、交易方面的见闻。有很多角度新奇的观点和想法，很有意思！——中低频股票因子，机器学习\n启发之一：在思考研究问题时不光用P-Quant的思路框架，也要考虑Q-Quant的思考方式，从定价的角度入手，丰富框架和解法，尤其是期权相关的策略上，另外，关注一些做市商相关的角度很有意思。启发之二：在量化上发展需要热情和自我驱动，也要参与市场在交易尝试中沉淀。活动很棒，有机会还想参与！——充满好奇期待成长的量化行业小白\n听到了一些其他研究员关于市场的看法，也了解了一些其他研究员和同学的职业发展路径，收获还是比较多的。——某刚入职的量化新人\n又来到线下分享会啦！印象比较深的是同业中做期货期权的大佬们，希望能在多资产品种中有更多探索，也得到很多很宝贵的建议。量化同样要回到交易本身，亲身去体会市场的变化比听百节课效果都好，找到喜欢的市场和节奏就能在市场中走得更远！——某深圳本土量化非典型研究员\n今天在深圳很高兴参加了东哥举办的量化活动，尤其印象深刻的是大家对CTA，加密货币（同时也是我未接触）的领域有一个深入了解，对交易系统的开发和主观量化相结合有一个更好的理解。——某北京小私募Quant一枚\n今天J老师的期权高频让我了解了期权的玩法。——量化研究员 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC13.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第13.5期」量化行业主题小聚（深圳站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化、港中深量化交易与投资协会\n时间：2023年8月26日 14:00~16:00\n地点：深圳市南山区深南大道9678号\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：0元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC13%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化、港中深量化交易与投资协会\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年8月26日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：深圳市南山区深南大道9678号\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第13期」量化行业主题小聚（深圳站） 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化行业多岗位 Q\u0026amp;A\n主题背景：截至2022年12月末，在协会备案登记的私募证券基金管理人数中涉及量化策略的机构共计2293家，其中100亿以上规模共计39家，50100亿规模共计36家，1050亿规模共计310家。各家私募在市场中的特色优势、发展途径等都千差万别，了解行业生态及各家工作方式，更有助于提升我们的行业认知与竞争力。\n交流话题：1.从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？2.量化行业中各岗位从业人员对本职工作的见解交流？3.工作中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？4.如何建构个人在行业中的竞争力？\nQ\u0026amp;A 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5位，目前在量化行业实习的伙伴10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、头部券商与公募。\n活动反馈 见到同行总是倍感兴奋，极大的拓宽了轻微社恐人士的社交范围，很多时候线上交流总会尴尬住，但是线下的群聊则可以完美解决这个问题，不同私募研究员就话题你来我往的讨论，仿佛再次回到了学生时代！——某私募从业小小白\n今天的量化小聚中对行业的一些趋势有了更丰富的认识。未来很有可能会加强龙头效应，百亿私募的竞争力可能会更强，中小私募则需要更好的业绩或者独特性才能在行业内占有一席之地。同时，私募的流水线模式也让出去单干、开新私募变的越来越困难。这都是我们研究员必须面对的困难和挑战。——某百亿私募Quant\n感谢主办方和参加小伙伴的发言，了解到很多行业相关的信息，如某家主打的特色产品结构，未来管理规模的分布变化等。收获良多，希望未来还有机会参加。——某研究CTA的量化小白\n今天某百亿的QR讲的知识对我有很大启发，他的工作alpha方向和我目前的工作比较相像，因此我问的技术问题也会比较多，了解到了作为alpha研究员之后所面临的职业瓶颈以及挑战，作为一个刚刚进入百亿私募的量化小白而言，具有很大的帮助，希望日后量化路能更顺。——某百亿私募量化小白\n今天的活动很有收获。和各位小伙伴聊了很多各式各样的问题，也从百亿私募大佬那里得到了蛮多启发。虽然时间比较短暂，但收获满满，而且结识了很多新的朋友，交流可以很好的避免闭门造车，希望后面可以多多参加这样的活动。——一名不断学习的量化小白\n启发和收获：了解到量化私募大厂的因子库规模，了解到量化行业平均薪资水平及竞业问题的解决方案，行业就业路径。——某上海初创量化私募基金管理有限公司 Quant量化策略研究员\n从两位大佬的发言中收获很多，某百亿大佬讲述了他的工作流程以及方法论，另一位大佬讲述了QR的职业发展路线，另外主持人围绕着有趣的比方说明了市场情况、大小企业的对比、个人职业路线等，收获很多。——某刚入行萌新\n真的很高兴今天能来参加这次量化行业Q\u0026amp;A，作为一个年级很低的量化新人，坦白讲，我对这个行业的技术生态，以及未来的职业发展路径还有很多的未知。今天来交流的哥哥姐姐们有的在读研究生，有的正在找工作，也有的已经在这个行业耕耘了很多年，取得了不俗的成绩。令我印象深刻的是，我就CTA相关的技术问题向一位工作了几年的前辈请教，他也十分耐心地回答了我的问题。今天的这场量化行业Q\u0026amp;A真的非常nice！祝越办越好！——一个刚入行量化的准大三学生\n今天一位百亿研究员大佬分享了不少研究员做因子的方法论，对比了量化行业的PM模式与工厂流水线模式，分享了有趣的内幕与“八卦”，我作为刚入行的开发，想更了解这个行业的主力研究员，所以今天来了这个Q\u0026amp;A，很有意思。感谢主办方的组织。——某刚入行Crypto Dev\n很多人的分享都比较有意思，收获：1.目前还是以股票挖因子为主，CTA、加密货币也有一些涉及，但其他金融产品的关注较少，2.关于行业的认识，包括各种规模、私募公募的一些信息，以及各种机构的因子情况等等。——对期权交易有一定兴趣的学生\n了解到量化行业现状，以及各个方面发展情况。Q\u0026amp;A上有大私募研究员介绍自己的一些见解和看法，收获颇多。也讨论了量化行业的出路，比如资深员工一般会自己出去干或者成为合伙人。这次小聚对整个行业有了更深刻的了解。——某量化小白\n今天的交流之收获：1.了解了百亿私募的一些情况，中大小型私募各有优势，某百亿大佬的发言真的令我长了很多见识！2.其实国内股票alpha很卷，QR的未来发展也确实需要进行全面的分析与研判。——某Quant，热爱唱歌乐器，也热爱人文社科金融法律，欢迎和我一起玩\n可以在相对自由的环境，探讨一些平时在公司中无法讨论的内容，对量化这整个大方向上听闻了更多的故事，很感谢某百亿大佬的分享，至少在因子方向上给到了一些启发吧~——某上海量化私募研究员一枚 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC12.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"41.jpg\" alt=\"小聚开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化行业多岗位 Q\u0026amp;A\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：截至2022年12月末，在协会备案登记的私募证券基金管理人数中涉及量化策略的机构共计2293家，其中100亿以上规模共计39家，50\u003cdel\u003e100亿规模共计36家，10\u003c/del\u003e50亿规模共计310家。各家私募在市场中的特色优势、发展途径等都千差万别，了解行业生态及各家工作方式，更有助于提升我们的行业认知与竞争力。\u003c/p\u003e","title":"「第12.5期」量化行业线下Q\u0026A（上海站） feedback"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流话题：1.从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？2.如何开启自己的第一个实盘交易？3.如何更好地结合传统投资理论和量化技术构建投资策略？4.如何提升自己在团队中的领导力与全面素质？5.从业过程中遇到的困惑与心得感悟分享？\n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5位，目前在量化行业实习的伙伴10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。\n活动反馈 之前一直想参加这个活动，今天逮到机会啦。认识了很多行业的大佬和超级聪明的人，了解了市场上目前一些之前没做过的产品的方法论，然后认识到了市场真的很卷！——某迷茫的full time quant\n什么情况能同时见到10多位各家百亿私募的Quant们！感谢主办方提供这样的机会，了解了很多行业信息，也结识了志同道合的朋友，多多交流。——量化从业者一枚\n非常荣幸能够与许多量化小伙伴一起交流，今天最大的收获就是加深了对不同量化公司（私募、公募、券商自营等）以及不同岗位（股票、CTA、机器学习、组合优化）的理解，这是一次对自我视野的开阔。——不算太白的quant小白\n大家对Barra框架，alpha挖掘的讨论十分热烈，听了很有启发，也对不同公司的管理风格有了更多了解，对未来择业有所参考。——某量化实习生小白一枚\n今天的行业小聚让我认识了许多不同机构的朋友，他们任职于券商自营、私募CTA、私募高频等岗位，让我了解了不同机构的工作风格。度过了充实的一下午，非常感谢能有参加活动。——某Quant\n同在量化行业中，大家的研究模式和评价标准却有很大差别。今天了解到了更多的风格，券商和各类典型量化私募的不同风格，单打独斗、流水线等。以后可以更多尝试！——上海某厂研究员\n今天认识了很多行业内从业的小伙伴，了解了很多行业内的“秘闻”和前沿消息，也对量化研究员这个职业发展有了更深刻的认识，希望下次还有机会参加。——某外资Quant小白\n听同辈分享实习和就业经历，了解其他方向的工作重点，对自己的就业选择有参考。——某上海股多的研究员\n了解不同部门/公司对策略设计原则，更加清楚行业/职业的方向与前景，认识了很多有趣的朋友。——某量化实习工人\n感谢高老师组织的这次行业小聚活动，通过众多百亿私募大佬的发言了解到了一些行业趣闻、技术干货，极大地为我们减少了信息差，特别是某百亿学长，某头部券商自营学长，某百亿小姐姐有针对性的提问和发言，了解到了很多量化私募行业隐秘的信息，也祝大家前程似锦！——某上海百亿量化私募实习生\n了解了很多同行入职的理由与困惑，知道了券商与私募的gap，对职业规划更清晰了。——某上海小矿\n今天对职业发展的认知更清晰，对行业现状、经营模式有了初步的了解。对量化的认识不仅仅存在于技术层面。另外，认识了聪明的大脑们，开阔了视野，对量化行业的兴趣更浓厚，非常期待在量化行业有所作为！——一名刚入行的小白实习生\n听到了大佬们的精彩讨论并参与其中，感到非常荣幸。从职业、公司到专业问题都有覆盖，祝大家事业蒸蒸日上，win rate和pnl ratio越来越高！——勇闯上海啥都做过的quant intern 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC11.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第11.5期」量化行业主题小聚（上海站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年8月13日 16:00~18:00\n地点：上海市静安区南京西路1728号\n本次主题：量化行业多岗位Q\u0026amp;A\n主题背景：截至2022年12月末，在协会备案登记的私募证券基金管理人数中涉及量化策略的机构共计2293家，其中100亿以上规模共计39家，50100亿规模共计36家，1050亿规模共计310家。各家私募在市场中的特色优势、发展途径等都千差万别，了解行业生态及与自己工作相关的各岗位（策略、开发、市场、人力、FOF等）工作方式，更有助于提升我们的行业认知与竞争力。\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？量化行业中各岗位从业人员对本职工作的见解交流？工作中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？如何建构个人在行业中的竞争力？多职能角度共同解读相同任务与 Q\u0026amp;A？\n活动费用：30元（用于场地及茶水费）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC12%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"40.png\" alt=\"报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年8月13日 16:00~18:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：上海市静安区南京西路1728号\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化行业多岗位Q\u0026amp;A\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：截至2022年12月末，在协会备案登记的私募证券基金管理人数中涉及量化策略的机构共计2293家，其中100亿以上规模共计39家，50\u003cdel\u003e100亿规模共计36家，10\u003c/del\u003e50亿规模共计310家。各家私募在市场中的特色优势、发展途径等都千差万别，了解行业生态及与自己工作相关的各岗位（策略、开发、市场、人力、FOF等）工作方式，更有助于提升我们的行业认知与竞争力。\u003c/p\u003e","title":"「第12期」量化行业多岗位 Q\u0026A（上海站） 报名开启"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年8月13日 13:00~15:00\n地点：上海市静安区南京西路1728号\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：30元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC11%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年8月13日 13:00~15:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：上海市静安区南京西路1728号\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第11期」量化行业主题小聚（上海站） 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流话题：1.从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？2.如何开启自己的第一个实盘交易？3.如何更好地结合传统投资理论和量化技术构建投资策略？4.如何提升自己在团队中的领导力与全面素质？5.从业过程中遇到的困惑与心得感悟分享？\n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16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7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。\n活动反馈 量化行业的发展相较于传统金融行业来说尚未完全成熟，市场的信息不对称程度仍较高，因此本次量化主题小聚提供了一个很好的契机让从业及待从业人士了解行业内的众多信息。在本次分享中，我了解到了来自头部量化多个岗位的就业状况和人员偏好，对我自己未来的职业规划起到了非常积极的作用！——量化从业新手\n听了大家对公司规模、架构以及发展前景的看法，收获比较大，能够在一定程度上帮助自己在日后选择实习公司。——初入量化实习生一枚\n1.今天认识了很多行业的小伙伴很开心。2.分享的一些交易算法拆单的东西以及险资的信息也很有收获。——某50e QR实习小白 某港中深相关校友关于组合优化的发言给我较为深刻的印象，在平时沉浸于挖因子、alpha等研究之外，提供了新的学习思路与方向！——一个百亿私募的小小实习生\n了解了私募生态和规模等级，对私募内部职级和业务模式有了理解。——北京券商Quant Dev\n两位资深研究员的发言令人印象深刻，知道了一些还未接触到的技术，了解了某头部私募的运作模式。——某量化研究员\n卢总的发言让我收获很多。了解了关于险资的投资方式和量化运作模式，特别是其资金监管的形式。——SHINYU\n小聚中研究员们之间关于市场、求职方式的讨论让我建构其初步的行业认识。非常感谢这次机会可以来学习！btw.求职路果然道阻且长。——刚打开量化门的小白\n了解了组合优化且在做些什么，了解了险资量化且在做什么。——私募量化研究员\n大家讲了从私募、券商做量化遇到的一些看法和有趣的问题，扩宽了我对整个行业不同部门的了解。——Quant\n各位前辈们对自己求职经历的分享解决了我在未来升学求职的一些问题，有一个更明确的路线，同时认识了许多大佬！——某量化爱好者\n听完大家的分享，我了解了各家研究员的大概工作内容，和工作模式，感觉自己在量化的职业位置又更清晰了一点。——All Black\n非常感谢能够有这次机会见到本行业这么多优秀的小伙伴，学到了很多相关的知识。——某百亿私募矿工一枚\n很开心又认识了许多同行业的小伙伴！卢小姐姐的分享让我了解到了关于险资的运作模式，收获很大！很开心有这样的活动可以和不同公司的小伙伴交流！——真·量化小白\n了解了同学们的想法和困难。——私募量化研究\n作为一个新人，认识了很多做量化的朋友，能有些交流还是很开心的。交流下来感觉机构量化和私募量化不是一个路径，但最终是要看个人能力的，很有收获，感谢！——某Quant 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC10.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第10.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年8月6日 14:00~16:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：30元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC10%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年8月6日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第10期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流话题：1.从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？2.如何开启自己的第一个实盘交易？3.如何更好地结合传统投资理论和量化技术构建投资策略？4.如何提升自己在团队中的领导力与全面素质？5.从业过程中遇到的困惑与心得感悟分享？\n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6位，目前在量化行业实习的伙伴9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。\n活动反馈 一位帅气大佬的分享让我非常有启发，帮我们梳理了他眼中的量化投资全流程，包括给了未来职业发展的全景地图，非常感谢，希望下次再聚！——北京量化私募员工\nJacky老师的发言很有启发，对于一个刚入职场的毕业生来说，如何选择第一份职业以及公司的考虑。同时了解到crypto trading的交易策略！——刚拿到入场券的金工学员\n今天了解了各个量化细分行业的情况，包括crypto、公募、券商等，对于拓宽职业眼界有帮助，认识了各位有趣的小伙伴。——量化私募实习生\n今天第一次参加行业小聚活动，非常开心！高老师关于“卓越”在量化行业发展这个话题的角度是一种很开放的视角！期待与更多的业内同学进行交流！——Megan\n1.Jacky给我的收获是年限的上升，业绩的上升，会让学历的权重下降，陈同学给我的启发是固收量化没前途，张老师给我的启发是勤奋+多尝试+？=good Quant。2.收获：多样性挺高的，丰富认知格局。——公募量化研究员 指数alpha+CTA\n今天Jacky聊到职业道路的选择问题（大公司/小公司）说到，跟人最终目标相关，如果最终目标是挣市场的钱，那么去小公司了解全流程会是更好的选择，如果追求是求稳定，那么大公司会是更好的选择，受益良多。——刚入职PHD实习生\n1.陈同学给我的收获是追bata而不是alpha，高老师给我的收获是寻找行业alpha，其他伙伴分享给我的收获是较为具体的问题，例如一些高频常见问题。2.陈老师说基本面和量化的交点，基本面选股+量化择时，解决个人长久以来的疑惑。——公募固收量化实习生\n好！开始！作为还在新手村的Quant小白，今天听到了来自不同背景的Quant的想法与感悟，也看到了未来不同道路上自己可能的样子，对未来的规划有了更多的思路。多多举办这样的活动，我积极参加！——某计划进军PHD的量化小白\n今天跟各位同仁讨论了关于order book数据生成一些独特字段的话题，感觉颇有收获，获得了一些新思路，除此之外就是行业信息、未来的职业发展规划都有一定启发。——许嵩量化圈分嵩\n第一次参加量化行业聚会，认识了很多同行业的人！听大家的讨论有很多启发，对于这个行业的了解多了很多！——一个不知名的Quant小白\n了解了量化行业的多家私募专业状态，了解了各个机构的状况。——某量化爱好者\n有幸参加这次量化小聚，交流了高频、因子、职业发展等内容，对我启发比较大的是要去一份工作迭“螺丝钉”还是去小团队做全流程的工作，自己的问题也得到了解答，职业规划有了改善。——某量化FOF小白\n基本面量化选股模式有启发，RL强化学习应用。——北京券商Quant Dev\n今天张总的订单薄分享，因子建模对我有帮助，陈老师的拆单算法对我有帮助。——某量化研究员\n了解了大家的想法和困惑。——私募量化研究\n1.张老板的发言对我很有启发。2.判断因子是否激进。——想创业的Quant 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC9.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第9.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年7月23日 14:00~16:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：30元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC9%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年7月23日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第9期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流话题：1.如何开始学习量化投资以及获得第一份实习或全职机会？2.从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？3.国内量化投资人才市场现状和前景？4.我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？5.量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n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6位，目前在量化行业实习的伙伴9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。\n活动反馈 1.韬总作为一名优秀的PM对我的启发很大，尤其是架构起一支精军其实需要关注很多非量化因素，包括员工愿景、企业文化搭建等，才能将公司业绩拓展下去。2.琨总谈到很多新型量化市场的探索，其他业内前辈也提到自己的独特赛道，无论是投资还是自我β、α，都需要找到自己的赛道。——某非典型量化实习生\n今天很高兴认识了深圳的小伙伴，听到基金经理和自营大佬们对市场的见解受益匪浅，尤其是如何根据自身技能点切赛道，寻找自身的独特价值，更是醍醐灌顶，感谢大佬也感谢各位给建议的小伙伴，希望常相聚！——某量化私募全职\n今天很高兴来到量化行业小聚，认识了很多新朋友，几位很帅的小哥哥小姐姐的发言都对我很有启发。我了解到职业生涯初期能通过实习和工作学到什么，怎么更进一步或者有什么样的退出路径。非常感谢PM哥哥和HR哥哥姐姐对选人和人才管理的解释，我也了解到自己应该努力的方向，也很感谢自营大佬的分享，我对期权期货未来的发展也有了更多的了解。大家对于职业路径的选择和人才发展的建议都对我很有启发！——一名天真的Quant Intern\n今天7.16日，量化行业主题小聚对自己很有启发，我左手边的帅哥对我的启发很多，他们是四个人自己来做一些事情。今天的收获就是让我认识到了，或者说进一步认识到了自己做一些事情的可能性，更进一步认识到做一些细分的领域，去挖掘，去做的可能性，慢慢来吧。——一名量化行业从业者\n1.韬哥的管理经验对我有帮助，2.HR的招人、人才激励对我有帮助。——Crypto Quant\n了解了如何从自营一步步做到资管，整个的募资方法，以及国内私募的招人标准。总结：兴趣是最大驱动力！——Base深圳Quant Intern\n今天的交流学会了很多关于量化行业的新知识，尤其是对于量化行业的管理方面。希望今后能有更多的机会参加。——某深圳Quant\n大家的发言都挺有用的，谢谢大家~收获就是了解到升水行情的影响。——某热爱交易（zhengqian）的小姐姐一枚，行业太卷了，希望自己能多挖出点不一样的东西\n几位前辈的insights非常有启发！从大家关注的问题中获取一些更接近行业核心、本质的东西。感谢！——深圳量化从业者\n高老师的分享很受益，当然其他的每一位参与者的发言都非常有价值，听君一席话胜读十年书。——一位想入职量化的小白\n很宝贵的机会遇到资深从业人士，面对面分享自己的心得并答疑解惑，学习到了衍生的思路和未来实践的可能性，也意识到了自己探索的瓶颈，从交流中找到了可能的破局思路。——实习Quant Research\nD伙伴的05、520、20~50亿的全流程经验非常有趣，募资是一个八仙过海显神通的过程！Adam同学说，放眼世界，可能有更多未被发现的大Bata不容错过。——某量化私募小八卦\n今天属实是收获满满，有了很多新的视角，对量化有了更新的认识。将很多原本离散的知识形成了一些体系，也对之后的职业发展方向有了一些新的想法，比如寻找自己的阿尔法，寻找市场的阿尔法等，对求职赚钱均有帮助。——一位对量化有些激情的小哥\n某私募PM的谈话让我对行业发展、职业前景有了更全面的认识，例如对招人的要求、行业从业者的心理等。——Quant爱好者、初学者，有意向在此领域深入发展的毕业生\n1.某个Quant小哥哥的发言，我觉得很有收获！了解到关于量化行业生产环节及管理模式，对于之前不懂的一些环节或者卡点，都了解得比较深入。2.收获：量化行业的管理，其实本质上都是激发人才的自驱力及主观能动性，要把目标和事情都变成自己的。对于Crypto和衍生品套利策略有了相关了解，认识到了业内的一些操作及信息。——量化HR小姐姐一枚\n收获：幻方的故事、FOF的评价标准、游资的故事、乾象的故事。——某未曾留名的Quant 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC8.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第8.5期」量化行业主题小聚（深圳站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年7月16日 14:00~16:00\n地点：深圳市南山区北邮科技大厦\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：0元（本次活动场地由进化论资产提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC8%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年7月16日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：深圳市南山区北邮科技大厦\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第8期」量化行业主题小聚（深圳站） 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流话题：1.从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？2.如何开启自己的第一个实盘交易？3.如何更好地结合传统投资理论和量化技术构建投资策略？4.如何提升自己在团队中的领导力与全面素质？5.从业过程中遇到的困惑与心得感悟分享？\n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10位，目前在量化行业实习的伙伴5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。\n活动反馈 感谢主办方举办的交流活动，认识了许多量化小伙伴，有做指增的，也有做CTA的；有来自国内头部私募的，也有来自券商自营的。通过本次活动了解到大家多元背景的成长路径，期待下次再聚！——CTA量化研究员\n了解到了各个金融行业的朋友对于一些问题的看法，认识到了自己以前不了解的一些行业知识。尤其是听了一些前辈们的分享，明确了一些自己尚未了解的行业路径。——某百亿量化研究员一枚\n今天的讲座听到了很多业内资深人士的分享，深感有些东西是可以靠短期学习获得的，有些东西却是需要靠长时间磨砺，沉淀获得的。感受到自己在这一行业还需要打磨，体会。——某外资暑期实习生\n收获：量化FOF模式，私募发展曲线。——券商经纪Quant Dev\n知道了Quant的主流方向以及大家所关心的一些问题。——有一定兴趣但毫无经验的学生\n了解到了目前国内的私募和头部券商工作人员了解的各种前沿或者都在用的一些技术。也了解到目前衍生品量化的盘子还比较小。——从金融科技转向量化小白\n了解到很多横向动态！除了researcher的日常，也接触到更多行业里的盈利点。——某北京量化股票researcher\n了解到量化行业发展现状，日后同业交流可以更加顺畅。——某期货公司研究员\n1.目前国内私募的实习生工作情况和对于未来工作的规划；2.了解了在私募的投研人员工作情况和困惑；3.了解了不同策略的近期表现和行业情况。——量化研究员\u0026amp;FOF投资经理\n第二次来参加，更加有趣了！在各自公司内，大家有些都是在信息茧房之中，量化这个行业尤其如此，能有这样的机会了解大家的想法、见解、困难，非常难得。——不知名公司职员\n了解行业动态和研究员想法。——某百亿投研\n在一个竞争激烈的环境中披荆斩棘，祝所有量化从业者再创新高。——小说中的励志男吊丝\n1.了解行业交易系统架构和一些量化私募现状；2.了解近期期货市场量化是在做些什么。——某私募研究员\n认识了一群巨佬，各个同业。这场活动简直了，收获满满。从这里还判断到了行业未来的动态，对自己的未来发展也更有信心了。——朝阳区人民群众\n感觉是非常好的机会，能与量化相关不同岗位，不同职业阶段的大佬畅聊，对量化的很多领域的发展有了很多新的认识。——某Quant实习生\n认识了更多优秀的同业，非常开心！大家说出自己的困惑与烦恼，另一位朋友不经意的一句话就解开了这个困扰，或者是给了一种新的方向，这种同业群体间的讨论，感受很奇妙很有趣，希望下次再聚。——某北京私募奋斗者 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC7.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第7.5期」量化行业主题小聚（北京站）feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年7月2日 14:00~16:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：30元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC7%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年7月2日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第7期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化人力资源职业发展图鉴\n主题背景：根据中国量化白皮书数据显示，截至2022年12月末，在协会登记的私募管理人中涉及量化策略的机构共计2293家，量化私募中100亿以上规模共计39家，50100亿规模共计36家，2050亿规模共计126家，10~20亿规模共计184家。量化私募一方面对人才的要求越来越高，另一方面获取人才途径和人才画像也越来越趋同，作为量化行业HR，应该如何找到公司人才阿尔法与自身在行业的独特性和竞争力？\n交流话题：1.从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？2.国内量化投资人才招聘市场现状和前景？3.量化行业HR工作中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？4.如何更好地结合海外对冲基金或互联网大厂经验，构建人才招聘策略与内部文化氛围？5.我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？\n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14位小伙伴参与，从事量化行业HR的伙伴12位，此外为了增加讨论角度的多元与内容的深入，我们也邀请了外资Quant大佬1位，国内Top私募 Quant实习生1位。\n活动反馈 这次活动非常棒，与同行交流经验、心得、体会。继续组织下去！！！——百亿私募招聘经理一枚\n听到了大家遇到的问题和困境，一下子找到了组织！突然发现不只有自己遇到了这些，并且这些问题都在很多公司形成了成熟的解决方案。希望可以未来和各位老师多多交流，一起学习分享，共同进步。——一位每天认真找候选人的量化HR\n做HR是一件需要长期学习的事情，也需要不要自满，保持真我！——一位可爱的量化HR\n通过这次活动非常好的了解了量化行业的人才特点，能有机会跟大家交流招聘心得，希望之后可以多举办这样的活动。——入行一年的量化HR\n深度沟通，从不同角度讨论量化，希望以后有更多机会和大家共聚。——某上海量化私募HR\n很热闹的专业趴，问题精准，沟通坦率，有思考有突破，有意思！——喜欢交流的量化HR\n感受到各家面对的各类困境，也得到很多想法和答案，收获满满！！——上海量化私募HR一枚\n1.认识了很多优秀的HR小姐姐，2.了解了行业内各家优秀同行的经验，3.不同角色的观点碰撞。——可爱的量化HR小姐姐一枚\n感受到时间过得很快，了解到HR的困惑大致相似，但是大家整体都对行业充满信心，感谢组织！——某量化私募人力资源经理\n活动内容丰富，HR同行们带来了很多干货，也分享了行业内的八卦，学到了很多，期待下次！——量化HR小姐姐一枚 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC6.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化人力资源职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据中国量化白皮书数据显示，截至2022年12月末，在协会登记的私募管理人中涉及量化策略的机构共计2293家，量化私募中100亿以上规模共计39家，50\u003cdel\u003e100亿规模共计36家，20\u003c/del\u003e50亿规模共计126家，10~20亿规模共计184家。量化私募一方面对人才的要求越来越高，另一方面获取人才途径和人才画像也越来越趋同，作为量化行业HR，应该如何找到公司人才阿尔法与自身在行业的独特性和竞争力？\u003c/p\u003e","title":"「第6.5期」量化行业HR小聚（上海站） feedback"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流话题：1.从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？2.如何开始学习量化投资以及获得第一份实习或全职机会？3.如何利用开源量化工具和数据在学校阶段自学与提升量化能力？4.如何开启自己的第一个实盘交易？5.如何更好地结合传统投资理论和量化技术构建投资策略？\n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10位，目前在量化行业实习的伙伴5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。\n活动反馈 强烈建议在座的大佬们开一次量化脱口秀专场！量化哲学家们的思想碰撞真的太有趣了！希望之后多多举办上海量化小聚。——努力探索的量化私募小白\n收益更多的来源于市场错配，而市场错配可以更加广义一点，打开思路才能成就未来。——某百亿私募量化哲学家\n本次交流，了解到了大家在量化行业中遇到的一些问题、困惑、迷茫，以及对这些问题的谈论帮助每个人发现很多疑问不仅仅存在于自己这里，很多问题充满共性，非常感谢组织者提供的机会，希望活动可以一直办下去！——一个行业小白\n这次交流带来最多的是交易本质的了解，不一定需要用复杂的模型，AlphaL来源是多元的。——某基金股票Alpha实习生\n拓宽了对量化的认知。市场的规则、挖因子的困惑、赛道的选择、职业方向的规划等等，感谢主办方。——某研究CTA的量化小白\n认识到了与自己研究方向相同的朋友，学到了很多新的知识与领域，未来的研究方向更加清晰。——某即将入学计算机博士的数学本科生\n这次量化小聚很有意义，见到了很多有趣的大佬。其中分享的人生哲学和技术都令我受益匪浅。很感慨的一点是视野不能受限，不能仅限于自己的一亩三分地，以及世上有太多可以赚钱的思路，而量化Alpha只是其中的小小一隅罢了。道阻且长，吾将上下而求索。——某百亿量化研究员\n很高兴有这么一个难得的交流机会。可深可浅，从具体策略能上升到人生的Alpha，人生皆可量化。——量化行业初入门打杂一名\n收获：认识了不同细分领域的愿意分享的朋友！！！——探索哲学和科学在Trading的应用的人\n感谢主办方组织的这场活动，十分有趣，感觉学到了很多东西！——某百亿私募全职QR\n收获：get了一些职业规划的建议，包括一些有意思的人生哲理。——刚入行量化寻找突破的小白\n今天既听到了自营大佬的规则Alpha，又听到了外资大佬的职场Alpha，收获颇丰。——一个初入量化的小白 实习中\n收获满满的一次行业聚会！规则套利的方法来自一位crypto大佬，充满了交易的智慧~回测框架的建构也是精益求精，细节导向的精细活儿。向大家学习！——某小量化私募超级小白实习生\n了解了机器学习\u0026amp;深度学习在量化行业中的应用。听了好几场脱口秀，聊了一些人生哲学！——量化私募研究员一枚\n收获满满，听到了许多大佬的见解分享，对量化行业有了更多的了解，非常有收获的活动。——某量化实习小白 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC5.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第5.5期」量化行业主题小聚（上海站） feedback"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年6月17日 16:00~18:00\n地点：上海市杨浦区国宾路18号万达广场A座\n本次主题：量化人力资源职业发展图鉴\n主题背景：根据中国量化白皮书数据显示，截止2022年12月末，在协会登记的私募管理人中涉及量化策略的机构共计2293家，量化私募中100亿以上规模共计39家，50100亿规模共计36家，2050亿规模共计126家，10~20亿规模共计184家。量化私募一方面对人才的要求越来越高，另一方面获取人才途径和人才画像也越来越趋同，作为量化行业HR，应该如何找到公司人才阿尔法与自身在行业的独特性和竞争力？\n交流建议：从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？国内量化投资人才招聘市场现状和前景？量化行业HR工作中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？如何更好的结合海外对冲基金或互联网大厂经验，构建人才招聘策略与内部文化氛围？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？\n活动费用：30元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC6%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年6月17日 16:00~18:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：上海市杨浦区国宾路18号万达广场A座\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化人力资源职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据中国量化白皮书数据显示，截止2022年12月末，在协会登记的私募管理人中涉及量化策略的机构共计2293家，量化私募中100亿以上规模共计39家，50\u003cdel\u003e100亿规模共计36家，20\u003c/del\u003e50亿规模共计126家，10~20亿规模共计184家。量化私募一方面对人才的要求越来越高，另一方面获取人才途径和人才画像也越来越趋同，作为量化行业HR，应该如何找到公司人才阿尔法与自身在行业的独特性和竞争力？\u003c/p\u003e","title":"「第6期」量化行业HR小聚（上海站） 报名开启"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年6月17日 13:00~15:00\n地点：上海市杨浦区国宾路18号万达广场A座\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：如何开始学习量化投资以及获得第一份实习或全职机会？从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？如何利用开源量化工具和数据在学校阶段自学与提升量化能力？如何开启自己的第一个实盘交易？如何更好地结合传统投资理论和量化技术构建投资策略？\n活动费用：30元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年6月17日 13:00~15:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：上海市杨浦区国宾路18号万达广场A座\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第5期」量化行业主题小聚（上海站） 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流话题：1.从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？2.如何开始学习量化投资以及获得第一份实习或全职机会？3.如何利用开源量化工具和数据在学校阶段自学与提升量化能力？4.量化投资中的数据采集、清洗和处理技术交流？5.量化投资在不同市场环境下的表现与特征？6.如何更好地结合传统投资理论和量化技术构建投资策略？\n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，其中量化私募CEO1位，从事量化行业全职工作的伙伴5位，目前在量化行业实习的伙伴7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外资与百亿私募。\n活动反馈 今天结识了许多非常出色的朋友，有券商自营、外资私募、国内百亿的dalao们，大家分享目前的心得与感悟，彼此给出了非常多优质建议，非常喜欢这种沟通氛围，下次希望还能参加！——某北京量化私募小白\n1.听到了许多非常印象深刻的经历与故事，感受到行业的活力与未来多样性的挑战；2.收获了许多宝贵的建议，也了解到许多之前不曾了解的信息，以帮助个人的未来发展；ps.这是第二次参加量化行业小聚活动了，感觉每一期的嘉宾都非常有趣！每个人的眼界经历不同，更能探索出不一样的思维\u0026amp;视角！祝量化行业小聚活动越办越好！——探索更多可能性的年轻人\n感谢高哥办的这次活动，很开心认识大家，不再闭门造车，希望之后能跟大家继续交流，祝活动越办越顺利(^▽^)。——外资Quant实习小白\n感想：在这里解决了之前一直有的困惑，得到了正式职员前辈们的建议和真知灼见，原来信号挖掘是对个人成长收益最大的一部分内容。同时，也受到了许多同龄人的感染，对于有强自驱力去自己写策略回测实盘的同学感到佩服，也意识到这不失为实习空窗期的一个自我提升好机会！——困于先验因子挖掘实习的到场唯一女嘉宾\n认识了很多大佬，听到了他们在行业中的逸闻趣事，对自己的职业规划有了更清楚的认知，下次还会参加！——Quant Rookie\n之前对量化这个行业的职业发展选择一直有一个很深的困惑：是去大公司还是小公司？经过交流，可能觉得去大公司能有更大的议价权、更稳定、能有更精的人脉，相比小公司，只能一直在小公司干，可能更多选择空间，之后可能尽量能去更大的公司或者外资。——量化小白 在读博士\n感觉今天真的是学习到了许多，尤其是各位大佬的回答对个人未来职业发展有着非常大的作用，希望以后有多多交流的机会，也祝各位有更好的发展！——真量化小白\n第二次参加活动，聆听了刚入行的年轻人的想法，更广泛的了解了量化行业的发展趋势。无论后面公开招聘虎将，还是公开的策略的研发，都受益匪浅，感谢主办方。——岳鑫遥私募 陈策\n最大的收获在于认识了量化各个层面是什么样子的，听到了一些insider的声音，发现一些相似经历的人时，能够在经历上有共鸣，交流各自研究并改进的点子，会很有收获。——中关村量化资深小白\n很高兴能跟非常多清华理工科的同学、全职人员一同交流量化行业的求职信息、历程以及八卦，在座的，有商科、理工、工科的学生，也有游资和在职的员工，在听完在座各位所有人的经历之后，觉得最重要的还是Coding、统计以及边际收益，当然还需要对行业的热爱以及独有的想法。——真热爱量化的理科学生\n最大收获是认识了组织者以及一批很有活力的朋友，觉得大家对量化行业都具备很高的热情，每个人都有自己的感悟，希望以后常相见！——某朝阳区券商营业部 基层交易员\n头一次来，来之前还准备了一些技术细节，聊完之后觉得不需要自己解决了，以后找人合作，就从今天的与会者里选人就行。另外感慨量化不好做了，牛人越来越多，不知道中国的超额还能赚几年，且行且珍惜吧。——许嵩量化圈分嵩\n收获：在职业发展方面，了解了量化与传统金融的一些区别，以及对各家私募的情况有了了解，特别是一些另类数据的作用，以及在大厂的量化基本流程（多因子、线性/非线性）等。——清华业余量化的研究生一枚 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC4.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第4.5期」量化行业主题小聚（北京站） feedback"},{"content":" 组织者：超级量化、清华大学量化投资协会\n时间：2023年5月28日 14:00~16:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n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？\n交流建议：如何开始学习量化投资以及获得第一份实习或全职机会？从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？如何利用开源量化工具和数据在学校阶段自学与提升量化能力？如何开启自己的第一个实盘交易？量化投资中的数据采集、清洗和处理技术交流？量化投资在不同市场环境下的表现与特征？如何更好地结合传统投资理论和量化技术构建投资策略？\n活动费用：30元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC4%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化、清华大学量化投资协会\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年5月28日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：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？\u003c/p\u003e","title":"「第4期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":" 组织者：超级量化\n时间：2023年5月21日 14:00~16:00\n地点：北京市海淀区学清路东升科技园学院园\n本次主题：量化入行、进阶，每个阶段如何做？\n分享嘉宾：汪浩\n清华大学电子工程系本硕\n赫尔辛基理工大学计算工程专业博士\n清华大学量化分析课程主讲老师\n清华校友总会AI大数据专委会理事清华-青岛数据科学院特聘量化金融研究员\n曾在多家量化私募担任量化投资及技术总监\n中国计算机学会普适计算专委执委\n汪浩博士拥有20余年大数据人工智能量化分析领域研究经验，数十项授权专利，在国际期刊及学术会议发表数十篇高水平论文，曾受邀给国内多家知名机构进行内部量化培训以及在峰会上发表主旨演讲\n分享内容：\n量化的热潮能持续多长时间呢？2. 量化行业的职业发展路径是什么？硕士和博士之间的发展差异大吗？ 从事量化平台开发的程序员，相比于互联网大厂，薪资的平均水平和上下限分别有什么区别呢？ 作为一个量化小白，该从什么方向开始一步一步学习，请问有推荐的路径与书籍吗？ 如何开始学习量化投资以及获得第一份实习或全职机会？ 作为非985院校的同学，要如何入门量化行业，如何找到实习？ 作为一个传统工科的硕士二年级，如果想从事量化行业有哪些技术栈是需要自己准备的，转行难度大吗？ 作为计算机专业学生，如何补充数学方面的技能树，需要掌握哪些方面的知识？ 作为五财一贸的金融类本科学生，想进入量化行业有什么独特优势？如果选择出国最好读什么专业？ 联网大厂工作，担心35岁裁员危机，想转行量化，应该选择哪些岗位？应该如何开展第一份工作？ 量化研究，对于从业者要求是聪明天赋大于努力吗？假如对一个从业候选人做一个三因子模型，分别是聪明，勤奋和坚韧三个维度，它们三个权重是多少（和为1）？ 量化与互联网AI的技术栈区别在哪里？从AI算法转到量化有什么方法和途径吗？ 量化投资中的数据采集、清洗和处理技术重要吗？要如何做精做细？14. 市面上常见的风险管理与控制策略是什么样的？ 其余问题现场针对性提问交流。 活动费用：30元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC3%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"62.png\" alt=\"报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年5月21日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学清路东升科技园学院园\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化入行、进阶，每个阶段如何做？\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e分享嘉宾\u003c/strong\u003e：汪浩\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e清华大学电子工程系本硕\u003c/p\u003e","title":"「第3期」量化大咖线下答疑 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：量化投资的核心竞争力和不竭动力来自人才。回顾2022 年量化私募机构的抢人大战，“最强大脑”、“顶会大佬“、”竞赛大神”、“工程高手”等关键词频出。这一方面彰显了量化私募机构对人才的高要求，另一方面也凸显出量化人才竞争之激烈。怎样的候选人可以受到量化私募的青睐，在人才大战中脱颖而出，我们在学校和实习阶段又要如何充分准备呢？\n交流话题：1.从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？2.如何开始学习量化投资以及获得第一份实习或全职机会？3.国内量化投资人才市场现状和前景？4.我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？5.量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？6.量化自营、资管、券商量化、FOF行业选择看法交流。\n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，其中量化私募CEO1位，从事量化行业全职工作的伙伴9位，目前在量化行业的实习的伙伴5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。\n活动反馈 今天下午参加量化小聚，收获良多，以下几点印象特别深刻，第一个是对于量化研究员来说，代码能力，思维能力，工程实现能力是非常重要的，第二个是要想提升得快，得多想多试多做，第三个是作为实习生，要努力把活干好，多问高质量的问题，帮mentor分担任务，第四点是私募是生意，自营是交易。——券商量化岗 张康辉\n收获：1.听到了私募、券商不同行业视角的观点；2和PM，HR，CEO乃至实习生不同职业角色进行观点的碰撞；3.挖因子要找到其逻辑；4.私募做的不仅是产品，还有渠道和关系。——量化研究员 Leo\n今天收获了很多平时没有了解过的量化领域信息，高东老师把量化行业比作烤鸭的例子通俗易懂，令人印象非常深刻。——祝欣卉 1.了解行业情况、HR、头部私募、公募、清华学生；2.当面交流具体的交易经验，比如两位朋友提到crypto套利；3.扩展人脉，后续深入交流。——小规模私募策略研究员\n非常感谢各位参会嘉宾的精彩分享，收获到了许多行业内的奇闻轶事，也有来自不同的行业细分方向人们的具体思想，使我对量化行业的认知有了丰富的提升，我们实习生的视角提出了个人的思考与疑惑，获得业内人士深刻细致的指点，我更坚定了未来努力的方向。——不断探索未来的实习生一枚\n听了很多大佬的发言，学到了很多。i.e. crypto做市策略的实践。——某量化 Rookie\n很高兴参与到今天的讨论会，也听到了很多行业内前辈们的指导，如何选择发展方向和选择量化行业自驱的目标，都能让人对未来发展更清晰，感激这次活动。——某量化入门的萌新\n今天的活动认识了一群有趣的朋友，收获颇丰。——某券商资管量化研究员 朱彤\n量化私募作为一个小众行业，就业难度有很多认知差，量化行业小聚沙龙形式特别赞，为大家提供了交流的平台，如何正确认知这个行业，以及如何做好职业规划。——郭金霞\n了解了量化行业的经验，量化创业的现状，量化公司的盈利模式，以及对从业人员的需求，非常感谢主办方的组织，期待之后的再次交流。——清华计算机在读研究生一枚\n了解了行业信息以及同学们的困惑和想法。——Jacky\n1.认识了量化各个行业，私募、公募、券商的朋友，了解更多不同行业的异同点，增加了认识；2.了解到了主观、量化、开发、交易、研究等不同类型的工作内容；3.对今后职业发展路径和实现方式认知更清晰。——百亿Quant实习生 怀有对量化行业的热情\n认识了很多头部私募的朋友和名校毕业的同学，收获很多，感谢主办方，期望多参加这类活动。——岳鑫遥私募 陈策\n这次活动由知名券商、百亿主观、百亿量化、自营大佬和FOF研究员还有清华量协的同学们组成，大家先分享自己的经历和心得，感兴趣的伙伴继续提问和追问，其他小伙伴也会给出好的想法和建议，让我有了更全面的看待行业的视角，期待下次活动！——某北京私募HR 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC2.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：量化投资的核心竞争力和不竭动力来自人才。回顾2022 年量化私募机构的抢人大战，“最强大脑”、“顶会大佬“、”竞赛大神”、“工程高手”等关键词频出。这一方面彰显了量化私募机构对人才的高要求，另一方面也凸显出量化人才竞争之激烈。怎样的候选人可以受到量化私募的青睐，在人才大战中脱颖而出，我们在学校和实习阶段又要如何充分准备呢？\u003c/p\u003e","title":"「第2.5期」量化行业主题小聚（北京站） feedback"},{"content":" 组织者：超级量化、清华大学量化投资协会\n时间：2023年5月7日 14:00~16:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：量化投资的核心竞争力和不竭动力来自人才。回顾2022 年量化私募机构的抢人大战，“最强大脑”、“顶会大佬“、”竞赛大神”、“工程高手”等关键词频出。这一方面彰显了量化私募机构对人才的高要求，另一方面也凸显出量化人才竞争之激烈。怎样的候选人可以受到量化私募的青睐，在人才大战中脱颖而出，我们在学校和实习阶段又要如何充分准备呢？\n交流建议：如何开始学习量化投资以及获得第一份实习或全职机会？从业者分享自己的职业生涯，如入行原因、工作内容、职业发展？国内量化投资人才市场现状和前景？我们应该通过什么方式提升自己的行业竞争力？量化行业中女性人才职业发展和职业道路建议？量化行业中遇到的困难与挑战，以及解决方案的分享与讨论？\n活动费用：30元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC2%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化、清华大学量化投资协会\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年5月7日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：量化投资的核心竞争力和不竭动力来自人才。回顾2022 年量化私募机构的抢人大战，“最强大脑”、“顶会大佬“、”竞赛大神”、“工程高手”等关键词频出。这一方面彰显了量化私募机构对人才的高要求，另一方面也凸显出量化人才竞争之激烈。怎样的候选人可以受到量化私募的青睐，在人才大战中脱颖而出，我们在学校和实习阶段又要如何充分准备呢？\u003c/p\u003e","title":"「第2期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":" 主题回顾 本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：根据中国量化白皮书数据显示，截止2022年12月末，在协会备案登记的私募证券基金管理人数为8556家，其中涉及量化策略的机构共计2293家，量化私募中100亿以上规模共计39家，50100亿规模共计36家，2050亿规模共计126家，10~20亿规模共计184家。随着互联网行业热度递减，部分头部人才跻身量化行业，量化求职越来越卷，私募中的人才大战也越发激烈，找到一份称心如意的实习和全职难上加难。\n交流话题：1.在当今的市场环境下，我们应该如何提升自己的行业竞争力？2.在求职面试的道路上会遇到哪些坑，如何擦亮眼睛？3.小私募成长性高但不稳定，大私募稳定但螺丝钉，我们应该如何选择？4.如果在每段实习中叠加自己的独特性？5.研究员到PM的成长过程中起决定性因素的是什么？\n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，其中从事量化行业全职工作的伙伴7位，目前在量化行业的实习的伙伴5位，对量化有兴趣且专业相关的伙伴3位，值得一提的是，参与本次小聚的全职伙伴所在公司多为知名百亿私募。\n活动反馈 了解了实习生心态和工作需求、了解了不同公司的特点、了解了不同量化研究员的成长经历、希望更多量化专业人士参与。——量化CTA Quant一枚\n很高兴跟非常多的PM、QR、HR、Intern一同进行量化方面的交流，解决一些信息之间的差异，总结了以下几点：1.提升自己的差异化能力，做出边际收益；2.注意长期收益；3.更多的了解行业，不随波逐流，享受竞争，找到自己喜欢的事；4.正视国内外差异，向优秀的人学习。——RUC大四的Quant初学者\n这次收获非常大，能够和资深的从业人员线下交流，极大的开阔了眼界，加深了我对行业的了解，有机会还想继续参加该活动。——量化萌新一枚\n认识量化朋友，感受量化行业。——数据科学与云计算领域Dev 刘腾蛟\n今天的活动收获颇多。一方面在各量化机构的同学和工作者分享自己的求职路程，另一方面也有资深的管理人和前辈分享了自己对行业前景的看法和人才发展理念。无论是“中国与美国量化的对比”还是“如何平衡长期主义和短期业绩压力”，诸如此类的问题都能得到多元观点的解答。希望这一活动能长期举办，并有更多背景的同学和业界大佬能够参与分享。——某在量化中实习探索的本科小白\n结识同行和对行业有兴趣的同学们，向头部公司学习先进的经验、行业交流见闻，聆听不同身份同仁们对问题的不同视角解读，感谢主办方让初入行的我看到更有深度的信息。ps.会场很好，地点方便！——百亿私募爱观鸟的HR小姐姐\n这次活动遇到了很多优秀的同行、前辈，大家对自己工作中遇到的痛点、需求、经验的慷慨分享，让我对行业有了更全面和深刻的认识，未来可能也可以少踩一些坑。一些前辈关于工作时认识的提点，让我对继续量化之路更加坚定和有信心，感谢主办方的组织！——一只努力打怪的量化小白\n今天的分享会遇到了几位乐于分享的前辈，作为一个新人，对量化行业的职业发展有了更长远的认识，今后期待能有更多计划参与交流会，遇到同行人很开心！——某量化研究从业新人\n感谢主办方的组织，很开心这次可以认识到各位研究员和PM老师、HR姐姐哥哥，以及很优秀的同辈们，今天学习到很多对Quant新人有用的建议，求职、找实习的战术，实习中提升能力的方式等等。——在中小私募实习的Quant\n了解到了更多关于业界的知识\u0026amp;（更重要的是）工作的体会。在未来的求学和求职方向上有了更明确的想法。结识了众多非常优秀的同龄人、学长学姐以及业内前辈。祝愿活动越办越顺利！——热爱数学的金融系学生\n认识了各位有相同求职方向、相同志向的朋友，以后也可能有更多机会交流。听了很多前辈对市场、行业的心得分享，以及从业经验的分享，对行业看法更深入一些，对求职有更深的理解。——清华数学22硕 刘江灿 百亿私募实习生\n认识了一些同行，了解更多行业信息，以后可以多交流。——Jacky\n有以下收获：1.对于当下量化行业状况有了全面的了解；2.在多位有从业者的真实视角下学到关于求职技术、求职规划等等上的知识；3.观摩各个大佬的交流丰富了各方面的储备。——某位Quant小白\n同样的行业，不同的身份，有PM、HR、QR、Dev、Intern，组成结构的多样性带来的是对同一个问题视角的多元，对一个问题你来我往的讨论中，我学到了非常多。在轻松愉快的周六下午见见同路人，听听大家的想法和建议，感觉很不错，期待下一场！——某北京私募HR 大家的收获札记\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC1.5%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9Afeedback/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"主题小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"主题回顾\"\u003e主题回顾\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据中国量化白皮书数据显示，截止2022年12月末，在协会备案登记的私募证券基金管理人数为8556家，其中涉及量化策略的机构共计2293家，量化私募中100亿以上规模共计39家，50\u003cdel\u003e100亿规模共计36家，20\u003c/del\u003e50亿规模共计126家，10~20亿规模共计184家。随着互联网行业热度递减，部分头部人才跻身量化行业，量化求职越来越卷，私募中的人才大战也越发激烈，找到一份称心如意的实习和全职难上加难。\u003c/p\u003e","title":"「第1.5期」量化行业主题小聚（北京站） feedback"},{"content":" 组织者：超级量化、Quants in RUC\n时间：2023年4月22日 14:00~16:00\n地点：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\n本次主题：量化研究员职业发展图鉴\n主题背景：根据中国量化白皮书数据显示，截止2022年12月末，在协会备案登记的私募证券基金管理人数为8556家，其中涉及量化策略的机构共计2293家，量化私募中100亿以上规模共计39家，50100亿规模共计36家，2050亿规模共计126家，10~20亿规模共计184家。随着互联网行业热度递减，部分头部人才跻身量化行业，量化求职越来越卷，私募中的人才大战也越发激烈，找到一份称心如意的实习和全职难上加难。\n交流建议：在当今的市场环境下，我们应该如何提升自己的行业竞争力？在求职面试的道路上会遇到哪些坑，如何擦亮眼睛？小私募成长性高但不稳定，大私募稳定但螺丝钉，我们应该如何选择？\n活动费用：20元（本次活动场地由茂源资本提供）\n活动人数：本次活动为了保证交流质量，确保每个人都可以深入进行主题交流，采取报名筛选+邀请制，每次小聚的人数限定在10~15人\n报名方式：关注【超级量化】公众号，扫码填写问卷，资格通过后，会有工作人员联系您\n","permalink":"https://donggao111.github.io/events/%E7%AC%AC1%E6%9C%9F%E5%B0%8F%E8%81%9A%E6%8A%A5%E5%90%8D/","summary":"\u003cp\u003e\u003cimg loading=\"lazy\" src=\"30xiaoju.png\" alt=\"小聚报名开启\"  /\u003e\n\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e组织者\u003c/strong\u003e：超级量化、Quants in RUC\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e时间\u003c/strong\u003e：2023年4月22日 14:00~16:00\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e地点\u003c/strong\u003e：北京市海淀区学院路国际人才创新实验室\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本次主题\u003c/strong\u003e：量化研究员职业发展图鉴\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e主题背景\u003c/strong\u003e：根据中国量化白皮书数据显示，截止2022年12月末，在协会备案登记的私募证券基金管理人数为8556家，其中涉及量化策略的机构共计2293家，量化私募中100亿以上规模共计39家，50\u003cdel\u003e100亿规模共计36家，20\u003c/del\u003e50亿规模共计126家，10~20亿规模共计184家。随着互联网行业热度递减，部分头部人才跻身量化行业，量化求职越来越卷，私募中的人才大战也越发激烈，找到一份称心如意的实习和全职难上加难。\u003c/p\u003e","title":"「第1期」量化行业主题小聚（北京站） 报名开启"},{"content":"I’m Dong Gao, the founder of SUPER QUANT, a specialist executive search firm focused on top-tier talent in quantitative finance.\nWhile my work sits in recruiting, my primary interest has always been upstream of hiring itself — how alpha is actually produced, how organizations make decisions under constraints, and why certain roles become critical at specific moments.\nI work closely with decision-makers at leading quant funds, typically recommending very few people, and only where I believe the fit is structurally sound over the long term.\nOn this site, I write down my current observations and thinking about the quant industry, along with reading notes and questions I believe are worth taking seriously. The goal is not to be comprehensive or timely, but to build ideas and perspectives that can stand the test of time.\n","permalink":"https://donggao111.github.io/about/","summary":"\u003cp\u003eI’m Dong Gao, the founder of SUPER QUANT, a specialist executive search firm focused on top-tier talent in quantitative finance.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eWhile my work sits in recruiting, my primary interest has always been upstream of hiring itself — how alpha is actually produced, how organizations make decisions under constraints, and why certain roles become critical at specific moments.\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eI work closely with decision-makers at leading quant funds, typically recommending very few people, and only where I believe the fit is structurally sound over the long term.\u003c/p\u003e","title":"About"},{"content":"This article offers a sample of basic Markdown syntax that can be used in Hugo content files, also it shows whether basic HTML elements are decorated with CSS in a Hugo theme.\nHeadings The following HTML \u0026lt;h1\u0026gt;—\u0026lt;h6\u0026gt; elements represent six levels of section headings. \u0026lt;h1\u0026gt; is the highest section level while \u0026lt;h6\u0026gt; is the lowest.\nH1 H2 H3 H4 H5 H6 Paragraph Xerum, quo qui aut unt expliquam qui dolut labo. Aque venitatiusda cum, voluptionse latur sitiae dolessi aut parist aut dollo enim qui voluptate ma dolestendit peritin re plis aut quas inctum laceat est volestemque commosa as cus endigna tectur, offic to cor sequas etum rerum idem sintibus eiur? Quianimin porecus evelectur, cum que nis nust voloribus ratem aut omnimi, sitatur? Quiatem. Nam, omnis sum am facea corem alique molestrunt et eos evelece arcillit ut aut eos eos nus, sin conecerem erum fuga. Ri oditatquam, ad quibus unda veliamenimin cusam et facea ipsamus es exerum sitate dolores editium rerore eost, temped molorro ratiae volorro te reribus dolorer sperchicium faceata tiustia prat.\nItatur? Quiatae cullecum rem ent aut odis in re eossequodi nonsequ idebis ne sapicia is sinveli squiatum, core et que aut hariosam ex eat.\nBlockquotes The blockquote element represents content that is quoted from another source, optionally with a citation which must be within a footer or cite element, and optionally with in-line changes such as annotations and abbreviations.\nBlockquote without attribution Tiam, ad mint andaepu dandae nostion secatur sequo quae. Note that you can use Markdown syntax within a blockquote.\nBlockquote with attribution Don\u0026rsquo;t communicate by sharing memory, share memory by communicating.\n— Rob Pike1\nTables Tables aren\u0026rsquo;t part of the core Markdown spec, but Hugo supports them out-of-the-box.\nName Age Bob 27 Alice 23 Inline Markdown within tables Italics Bold Code italics bold code List Types Ordered List First item Second item Third item Unordered List List item Another item And another item Nested Unordered list Fruit Apple Orange Banana Dairy Milk Cheese Nested Ordered list Fruit Apple Orange Banana Dairy Milk Cheese Third item Sub One Sub Two Other Elements — abbr, sub, sup, kbd, mark GIF is a bitmap image format.\nH2O\nXn + Yn = Zn\nPress CTRL+ALT+Delete to end the session.\nMost salamanders are nocturnal, and hunt for insects, worms, and other small creatures.\nThe above quote is excerpted from Rob Pike\u0026rsquo;s talk during Gopherfest, November 18, 2015.\u0026#160;\u0026#x21a9;\u0026#xfe0e;\n","permalink":"https://donggao111.github.io/posts/markdown-syntax/","summary":"\u003cp\u003eThis article offers a sample of basic Markdown syntax that can be used in Hugo content files, also it shows whether basic HTML elements are decorated with CSS in a Hugo theme.\u003c/p\u003e","title":"Markdown Syntax Guide"},{"content":"Inline Code This is Inline Code\nOnly pre This is pre text Code block with backticks \u0026lt;!DOCTYPE html\u0026gt; \u0026lt;html lang=\u0026#34;en\u0026#34;\u0026gt; \u0026lt;head\u0026gt; \u0026lt;meta charset=\u0026#34;utf-8\u0026#34; /\u0026gt; \u0026lt;title\u0026gt;Example HTML5 Document\u0026lt;/title\u0026gt; \u0026lt;meta name=\u0026#34;description\u0026#34; content=\u0026#34;Sample article showcasing basic Markdown syntax and formatting for HTML elements.\u0026#34; /\u0026gt; \u0026lt;/head\u0026gt; \u0026lt;body\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt;Test\u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;/body\u0026gt; \u0026lt;/html\u0026gt; Code block with backticks and language specified \u0026lt;!DOCTYPE html\u0026gt; \u0026lt;html lang=\u0026#34;en\u0026#34;\u0026gt; \u0026lt;head\u0026gt; \u0026lt;meta charset=\u0026#34;utf-8\u0026#34; /\u0026gt; \u0026lt;title\u0026gt;Example HTML5 Document\u0026lt;/title\u0026gt; \u0026lt;meta name=\u0026#34;description\u0026#34; content=\u0026#34;Sample article showcasing basic Markdown syntax and formatting for HTML elements.\u0026#34; /\u0026gt; \u0026lt;/head\u0026gt; \u0026lt;body\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt;Test\u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;/body\u0026gt; \u0026lt;/html\u0026gt; Code block with backticks and language specified with line numbers 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 \u0026lt;!DOCTYPE html\u0026gt; \u0026lt;html lang=\u0026#34;en\u0026#34;\u0026gt; \u0026lt;head\u0026gt; \u0026lt;meta charset=\u0026#34;utf-8\u0026#34; /\u0026gt; \u0026lt;title\u0026gt;Example HTML5 Document\u0026lt;/title\u0026gt; \u0026lt;meta name=\u0026#34;description\u0026#34; content=\u0026#34;Sample article showcasing basic Markdown syntax and formatting for HTML elements.\u0026#34; /\u0026gt; \u0026lt;/head\u0026gt; \u0026lt;body\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt;Test\u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;/body\u0026gt; \u0026lt;/html\u0026gt; Code block with line numbers and highlighted lines PaperMod supports linenos=true or linenos=table 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 \u0026lt;!DOCTYPE html\u0026gt; \u0026lt;html lang=\u0026#34;en\u0026#34;\u0026gt; \u0026lt;head\u0026gt; \u0026lt;meta charset=\u0026#34;utf-8\u0026#34; /\u0026gt; \u0026lt;title\u0026gt;Example HTML5 Document\u0026lt;/title\u0026gt; \u0026lt;meta name=\u0026#34;description\u0026#34; content=\u0026#34;Sample article showcasing basic Markdown syntax and formatting for HTML elements.\u0026#34; /\u0026gt; \u0026lt;/head\u0026gt; \u0026lt;body\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt;Test\u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;/body\u0026gt; \u0026lt;/html\u0026gt; With linenos=inline line might not get highlighted properly. This issue is fixed with 045c084 1\u0026lt;!DOCTYPE html\u0026gt; 2\u0026lt;html lang=\u0026#34;en\u0026#34;\u0026gt; 3 \u0026lt;head\u0026gt; 4 \u0026lt;meta charset=\u0026#34;utf-8\u0026#34; /\u0026gt; 5 \u0026lt;title\u0026gt;Example HTML5 Document\u0026lt;/title\u0026gt; 6 \u0026lt;meta 7 name=\u0026#34;description\u0026#34; 8 content=\u0026#34;Sample article showcasing basic Markdown syntax and formatting for HTML elements.\u0026#34; 9 /\u0026gt; 10 \u0026lt;/head\u0026gt; 11 \u0026lt;body\u0026gt; 12 \u0026lt;p\u0026gt;Test\u0026lt;/p\u0026gt; 13 \u0026lt;/body\u0026gt; 14\u0026lt;/html\u0026gt; Code block indented with four spaces \u0026lt;!doctype html\u0026gt; \u0026lt;html lang=\u0026quot;en\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;head\u0026gt; \u0026lt;meta charset=\u0026quot;utf-8\u0026quot;\u0026gt; \u0026lt;title\u0026gt;Example HTML5 Document\u0026lt;/title\u0026gt; \u0026lt;/head\u0026gt; \u0026lt;body\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt;Test\u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;/body\u0026gt; \u0026lt;/html\u0026gt; Code block with Hugo\u0026rsquo;s internal highlight shortcode \u0026lt;!doctype html\u0026gt; \u0026lt;html lang=\u0026#34;en\u0026#34;\u0026gt; \u0026lt;head\u0026gt; \u0026lt;meta charset=\u0026#34;utf-8\u0026#34;\u0026gt; \u0026lt;title\u0026gt;Example HTML5 Document\u0026lt;/title\u0026gt; \u0026lt;/head\u0026gt; \u0026lt;body\u0026gt; \u0026lt;p\u0026gt;Test\u0026lt;/p\u0026gt; \u0026lt;/body\u0026gt; \u0026lt;/html\u0026gt; Github Gist ","permalink":"https://donggao111.github.io/posts/code_syntax/","summary":"Sample article showcasing basic code syntax and formatting for HTML elements.","title":"Code Syntax Guide"},{"content":"Mathematical notation in a Hugo project can be enabled by using third party JavaScript libraries.\nIn this example we will be using KaTeX\nCreate a partial under /layouts/partials/math.html Within this partial reference the Auto-render Extension or host these scripts locally. Include the partial in your templates (extend_head.html) like so: refer ISSUE #236 {{ if or .Params.math .Site.Params.math }} {{ partial \u0026#34;math.html\u0026#34; . }} {{ end }} To enable KaTex globally set the parameter math to true in a project\u0026rsquo;s configuration To enable KaTex on a per page basis include the parameter math: true in content files Note: Use the online reference of Supported TeX Functions\nExamples Inline math: \\(\\varphi = \\dfrac{1+\\sqrt5}{2}= 1.6180339887…\\) Block math:\n$$ \\varphi = 1+\\frac{1} {1+\\frac{1} {1+\\frac{1} {1+\\cdots} } } $$\n","permalink":"https://donggao111.github.io/posts/math-typesetting/","summary":"\u003cp\u003eMathematical notation in a Hugo project can be enabled by using third party JavaScript libraries.\u003c/p\u003e","title":"Math Typesetting"},{"content":"Emoji can be enabled in a Hugo project in a number of ways.\nThe emojify function can be called directly in templates or Inline Shortcodes.\nTo enable emoji globally, set enableEmoji to true in your site\u0026rsquo;s configuration and then you can type emoji shorthand codes directly in content files; e.g.\n🙈 :see_no_evil: 🙉 :hear_no_evil: 🙊 :speak_no_evil:\nThe Emoji cheat sheet is a useful reference for emoji shorthand codes.\nN.B. The above steps enable Unicode Standard emoji characters and sequences in Hugo, however the rendering of these glyphs depends on the browser and the platform. To style the emoji you can either use a third party emoji font or a font stack; e.g.\n.emoji { font-family: Apple Color Emoji, Segoe UI Emoji, NotoColorEmoji, Segoe UI Symbol, Android Emoji, EmojiSymbols; } ","permalink":"https://donggao111.github.io/posts/emoji-support/","summary":"\u003cp\u003eEmoji can be enabled in a Hugo project in a number of ways.\u003c/p\u003e","title":"Emoji Support"}]