技术驱动与策略多元化并行发展的新时代
全球量化交易规模
美元
Python在量化交易中的占比
对冲基金与投资机构技术栈
初级量化分析师
年薪
资深量化研究员
年薪
A股量化交易占比
市场总交易量
A股高频交易占比
量化交易总量
利用市场趋势与动量效应，基于价格延续既有方向运动原理进行交易
基于价格回归特性获利，假设价格偏离均值后最终会回到历史平均水平
捕捉价格突破既定支撑或阻力区间时的强势价格波动
利用资产之间价格关系偏差获利，基于统计相关性的短暂偏离
基于过去表现强劲的资产在短期内仍可能延续趋势的信念
在极短时间内执行大量交易，利用市场价格的瞬时波动获利
提供流动性并维持市场高效运转，从买卖价差中获利
利用先进算法与统计模型，以数据驱动方式做出交易决策
T+1交易制度：当日买入次日卖出，为量化策略提供套利机会
监管趋严：撤单限制从299笔/秒降至30笔/秒，降幅达90%
策略分布：量化多头策略占比46.56%，市场中性策略占比21.80%
双向交易：可做多也可做空，增加一倍的赚钱机会与风险
高杠杆：10%保证金比例意味着10倍杠杆，放大收益与风险
T0机制：股指期货无需借券或底仓，是T0策略的理想品种
24小时交易：每周五天、每天24小时不间断运作
极高杠杆：常见杠杆比例100:1甚至更高，部分平台可达1:1000
低交易成本：日均交易量超6万亿美元，交易方式灵活
无涨跌幅限制：24小时不间断交易，单日波动20%是家常便饭
高波动性：2025年主流数字货币日均波动率已上升至8.2%
高收益潜力：网格交易策略年化收益率可达45%-65%
HDFS分布式存储，Spark/Flink计算框架
多策略并行运行，参数动态调整
事前、事中、事后三重风险控制
多交易所API，订单状态管理
策略开发，数据分析
高性能计算，底层引擎
分布式系统，网络通信
FPGA实现策略逻辑固化，延迟降低90%
Python-C++混合架构，兼顾开发效率与性能
Kubernetes容器编排，微服务架构
1-3年经验
3-5年经验
5年以上经验
含策略提成
概率论、统计学、线性代数、微积分、随机过程、时间序列分析
Python、C++、数据处理库、机器学习库、量化框架、数据库
各类金融市场机制、金融衍生品、宏观经济指标、投资组合理论
持续学习能力、团队协作、沟通表达、抗压能力、诚信正直