为什么不建议大家轻易的转行做量化玩高频?
哥们儿，咱聊聊为啥不建议大伙儿轻易往量化、往高频那边凑。这玩意儿看着是挺酷的，动不动就是“数据驱动”、“算法制胜”，好像进了这个门就能日进斗金，站在财富金字塔顶端。但说实话，这坑，可不是一般的大，稍有不慎，你可能就栽进去了，而且是那种爬都爬不出来的那种。
首先，最直接的一点，门槛高到吓人，而且还在不停涨价。
你以为量化就是会点Python，懂点统计学，然后照猫画虎写个模型就能行了？错了，大错特错！这就像你以为学了点菜谱就能开米其林三星一样。
技术硬实力： 首先，你得是计算机科学、数学、统计学、物理学等硬核专业出身，而且得是那种顶尖院校的佼佼者。什么数据结构、算法、操作系统、计算机网络、概率论、数理统计、随机过程、线性代数、微积分……这些不是你刷刷LeetCode就能应付的，而是要深入骨髓，能像呼吸一样自然。在高频交易里，你还得懂计算机体系结构、操作系统内核、网络协议栈、甚至硬件底层的知识，比如CPU缓存、指令集、内存延迟等等。这些东西，普通人想靠自学，那真是比登天还难。
金融知识： 光有技术还不够，你还得懂金融市场，懂交易规则，懂各种衍生品，懂市场微观结构。你得知道为什么某个信号出现，市场会怎么反应，背后的逻辑是什么。这也不是看几篇财经新闻就能懂的。
数学和统计学功底： 很多量化策略，尤其是高频策略，是建立在复杂的数学模型上的。你需要对时序分析、机器学习、深度学习、统计推断、最优化理论等有非常深刻的理解。你可能需要自己推导公式，优化算法，而不是简单地套用现成的库。
数据处理能力： 量化研究需要处理海量的历史数据和实时数据。你得知道如何清洗、整理、存储、查询这些数据，如何处理缺失值、异常值，如何构建高效的数据管道。这背后涉及数据库、分布式计算、内存计算等一系列复杂的技术。
其次，竞争激烈到让你怀疑人生。
你觉得你很牛逼，你花了大把时间学了这么多东西，写出了一个自认为很棒的模型。恭喜你，你可能只是刚踏入了一个“菜鸟互啄”的环节。
“巨头”林立： 量化交易市场，尤其是高频交易，已经被一些大型的、资金雄厚的、拥有顶尖人才的机构牢牢把控。他们有最快的服务器，最优化过的网络连接，最强大的研发团队，以及最海量的资金来做“实验”。你一个小散户，或者刚转行的小团队，跟他们比的是什么？比你跑得快？比你懂得多？比你资金多？可以说，在很多领域，你基本上是被“降维打击”。
“黑箱”的秘密： 很多成功的量化策略，尤其是高频策略，是高度保密的，是机构的核心竞争力。你看到的，可能只是别人玩剩下的，或者只是一个非常简化的版本。真正厉害的策略，可能比你想象的要复杂得多，也更难以被复制。
“军备竞赛”： 量化领域，尤其高频，就是一场持续的“军备竞赛”。别人今天升级了算法，明天就得跟你比比谁的延迟更低。别人优化了模型，后天你可能就得重新研究。这种持续的投入和更新换代，不是一般人能承受的。
再者，心理素质要求不是一般的高。
这行，真的不是你想象的那么“平静”。
高压环境： 交易，尤其是高频交易，是秒级甚至毫秒级的博弈。每天都要面对巨大的市场波动，无数个决策瞬间的成败。如果心理素质不过关，一点小小的亏损都可能让你心神不宁，影响后续的判断。
“黑天鹅”事件： 市场总会时不时地给你来点“惊喜”。一个突发的政策、一个未预料的事件，都可能让你的模型失效，甚至让你血本无归。你能否在这种极端情况下保持冷静，快速调整，这是个巨大的考验。
持续学习和迭代： 市场在变，对手在变，你的策略也必须跟着变。你不能有一点点懈怠，否则很快就会被淘汰。这种持续的高强度脑力劳动和压力，对人的精神是极大的消耗。
还有，“机会成本”和“沉没成本”要算清楚。
你现在可能在做一份稳定的工作，虽然也许不那么令人兴奋，但至少收入稳定，生活有保障。一旦你决定转行量化，意味着你要放弃你现有的积累，投入大量的时间和金钱去学习和实践。
学费和试错成本： 量化领域，尤其是高频，你需要大量的学习成本，可能还要购买昂贵的数据、服务器，搭建交易系统。这些都是不小的投入，而且很可能最终发现自己不适合，或者模型跑不出来结果，这些钱和时间就打水漂了。
职业生涯的风险： 如果你花了几年时间钻研量化，结果发现自己实在不是这块料，你想重新回到之前的行业，可能又要面临职业断档的尴尬。
最后，“运气”比你想象的重要，但“运气”也不是你想有就有。
很多人看到别人赚钱了，就觉得是他们的模型厉害。但很多时候，市场行情好，或者某个策略在某个时期恰好碰上了风口，也有很大的运气成分。而你，可能花了无数时间和精力，却始终抓不住那个“风口”。
所以，到底什么样的人才比较适合往量化、往高频这边走？
极高的天赋和智商： 你得是真的聪明，而且对数学、编程、金融有那种骨子里的热爱和天赋。
强大的学习能力和自我驱动力： 你能主动学习，不畏艰难，并且能在海量信息中找到关键点。
极强的抗压能力和心理素质： 你能承受住巨大的压力和挫折，并且保持冷静和理性。
充足的资金和耐心： 量化交易，尤其是早期，需要大量的资金投入，而且需要时间去测试和优化策略，不是一夜暴富的游戏。
最好是名校科班出身： 至少在基础理论知识上，有扎实的积累。
如果你不是具备以上大部分特质，又没有做好充分的准备，只是看到别人在赚钱，就想着“我也来试试”，那劝你还是三思而后行。这行的水，真的深不见底，而且不是所有人都能游上岸的。别到时候，既没赚到钱，把原本的好生活也给搞砸了。
总而言之，量化和高频交易，是个高风险、高投入、高回报（但回报不一定在你手上）的领域。进去之前，你得好好问问自己，你真的准备好了吗？
首先，最直接的一点，门槛高到吓人，而且还在不停涨价。
你以为量化就是会点Python，懂点统计学，然后照猫画虎写个模型就能行了？错了，大错特错！这就像你以为学了点菜谱就能开米其林三星一样。
技术硬实力： 首先，你得是计算机科学、数学、统计学、物理学等硬核专业出身，而且得是那种顶尖院校的佼佼者。什么数据结构、算法、操作系统、计算机网络、概率论、数理统计、随机过程、线性代数、微积分……这些不是你刷刷LeetCode就能应付的，而是要深入骨髓，能像呼吸一样自然。在高频交易里，你还得懂计算机体系结构、操作系统内核、网络协议栈、甚至硬件底层的知识，比如CPU缓存、指令集、内存延迟等等。这些东西，普通人想靠自学，那真是比登天还难。
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数学和统计学功底： 很多量化策略，尤其是高频策略，是建立在复杂的数学模型上的。你需要对时序分析、机器学习、深度学习、统计推断、最优化理论等有非常深刻的理解。你可能需要自己推导公式，优化算法，而不是简单地套用现成的库。
数据处理能力： 量化研究需要处理海量的历史数据和实时数据。你得知道如何清洗、整理、存储、查询这些数据，如何处理缺失值、异常值，如何构建高效的数据管道。这背后涉及数据库、分布式计算、内存计算等一系列复杂的技术。
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你觉得你很牛逼，你花了大把时间学了这么多东西，写出了一个自认为很棒的模型。恭喜你，你可能只是刚踏入了一个“菜鸟互啄”的环节。
“巨头”林立： 量化交易市场，尤其是高频交易，已经被一些大型的、资金雄厚的、拥有顶尖人才的机构牢牢把控。他们有最快的服务器，最优化过的网络连接，最强大的研发团队，以及最海量的资金来做“实验”。你一个小散户，或者刚转行的小团队，跟他们比的是什么？比你跑得快？比你懂得多？比你资金多？可以说，在很多领域，你基本上是被“降维打击”。
“黑箱”的秘密： 很多成功的量化策略，尤其是高频策略，是高度保密的，是机构的核心竞争力。你看到的，可能只是别人玩剩下的，或者只是一个非常简化的版本。真正厉害的策略，可能比你想象的要复杂得多，也更难以被复制。
“军备竞赛”： 量化领域，尤其高频，就是一场持续的“军备竞赛”。别人今天升级了算法，明天就得跟你比比谁的延迟更低。别人优化了模型，后天你可能就得重新研究。这种持续的投入和更新换代，不是一般人能承受的。
再者，心理素质要求不是一般的高。
这行，真的不是你想象的那么“平静”。
高压环境： 交易，尤其是高频交易，是秒级甚至毫秒级的博弈。每天都要面对巨大的市场波动，无数个决策瞬间的成败。如果心理素质不过关，一点小小的亏损都可能让你心神不宁，影响后续的判断。
“黑天鹅”事件： 市场总会时不时地给你来点“惊喜”。一个突发的政策、一个未预料的事件，都可能让你的模型失效，甚至让你血本无归。你能否在这种极端情况下保持冷静，快速调整，这是个巨大的考验。
持续学习和迭代： 市场在变，对手在变，你的策略也必须跟着变。你不能有一点点懈怠，否则很快就会被淘汰。这种持续的高强度脑力劳动和压力，对人的精神是极大的消耗。
还有，“机会成本”和“沉没成本”要算清楚。
你现在可能在做一份稳定的工作，虽然也许不那么令人兴奋，但至少收入稳定，生活有保障。一旦你决定转行量化，意味着你要放弃你现有的积累，投入大量的时间和金钱去学习和实践。
学费和试错成本： 量化领域，尤其是高频，你需要大量的学习成本，可能还要购买昂贵的数据、服务器，搭建交易系统。这些都是不小的投入，而且很可能最终发现自己不适合，或者模型跑不出来结果，这些钱和时间就打水漂了。
职业生涯的风险： 如果你花了几年时间钻研量化，结果发现自己实在不是这块料，你想重新回到之前的行业，可能又要面临职业断档的尴尬。
最后，“运气”比你想象的重要，但“运气”也不是你想有就有。
很多人看到别人赚钱了，就觉得是他们的模型厉害。但很多时候，市场行情好，或者某个策略在某个时期恰好碰上了风口，也有很大的运气成分。而你，可能花了无数时间和精力，却始终抓不住那个“风口”。
所以，到底什么样的人才比较适合往量化、往高频这边走？
极高的天赋和智商： 你得是真的聪明，而且对数学、编程、金融有那种骨子里的热爱和天赋。
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总而言之，量化和高频交易，是个高风险、高投入、高回报（但回报不一定在你手上）的领域。进去之前，你得好好问问自己，你真的准备好了吗？
网友意见
首先题目说的是“转行做”而不是“兼职做”，就是完全放弃之前的工作全身心来做的意思。
虽然说做事情要全力以赴，但还是得衡量风险和收益。
传统行业，是生产了东西卖不出，于是公司就倒闭了。量化也类似，就是研究的策略不赚钱，然后就玩不下去了。
那么为何不等到策略赚钱了再全职做呢？这是很自然的想法。
而且，所谓赚钱，指的是夏普比大于零，夏普比是1也是赚钱，2也是赚钱，4、8、16、32都是赚钱，不外乎是每年赚钱，还是每天赚钱的区别。
不如你每天2小时业余量化，最好策略夏普比是2；每天4小时，夏普比是4，等等；这些都是可以自己选择的。
如果本身工作很忙，那么可以拉长周期。比如每天还是2小时，但慢慢做，一年两年，这样也可以做出夏普是4、8、16的策略。
很多人做不出来，一个是知识储备太少，这个可以通过参加量化培训解决；一个是急于求成，老想一两年发财，其实西蒙斯最初十年都没啥成果。
因此，可以把节奏放慢，一开始自己钱也不是很多，亏了一两万，下个月工资又回来了，不用怕。夏普比有2左右其实更不用怕了，可以分散品种分别三策略，夏普比一开始会随着资金增加而增加，只有到了一定程度（起码几个亿）才会遇到瓶颈，此时增加资金会降低夏普比。
反正这个时候你有几个亿了，再转行做问题不大。
量化高频，对应是这种段位的算命：
经济发展策略，对应是这种科学算命段位：
一个站着把钱赚了，一个卑微屈膝；
这就是窃珠者盗贼，窃国者诸侯。
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