要想成为一名优秀的 Quant 需要什么样的编程水平？

想在量化投资这个圈子里混出名堂，编程能力绝对是硬骨头，而且不是随便练练就能应付的。这玩意儿跟写个网站、做个APP完全不是一个维度，它背后牵扯着数学、统计，还有对市场的深刻理解，而编程就是把你这些想法变成实际交易策略的唯一语言。所以，想成为一个“优秀”的量化，你得在编程这块儿至少是个“精通”级别的选手。

咱们掰开了揉碎了说，究竟需要达到什么样的“精通”？

1. 语言基础要扎实，而且得是专门针对金融的那些：

Python：当仁不让的老大哥。 量化领域，Python 几乎是事实上的标准。你得熟练掌握 Python 的核心语法、数据结构（列表、字典、集合、元组），理解它的面向对象编程思想，知道怎么写出清晰、高效、可维护的代码。更重要的是，你得精通围绕着金融分析的那些库：
NumPy： 这是基础中的基础，处理科学计算、大规模数组和矩阵运算，几乎所有数据处理都会用到它。数组的向量化操作，广播机制，你得玩得溜，知道怎么用它来加速你的计算。
Pandas： 这是数据处理的神器。DataFrame 的操作，索引、切片、分组、聚合、合并、重塑，这些都是家常便饭。时间序列数据在金融里太常见了，Pandas 对时间序列的强大支持，你得能信手拈来。数据清洗、缺失值处理、数据转换，这些都是你在构建策略前必须搞定的。
SciPy： 涉及优化、统计、信号处理、线性代数等等，很多复杂的量化模型构建离不开它。
Matplotlib / Seaborn： 数据可视化是理解数据和策略表现的关键。你得能用它们画出各种清晰的图表，比如价格走势图、回撤曲线、相关性热力图等，帮助你洞察数据规律。
Statsmodels： 做统计建模、回归分析、时间序列分析（ARIMA、GARCH 等），这是你验证假设、评估模型好坏的利器。
Scikitlearn： 如果你的策略涉及到机器学习，比如预测股价、分类交易信号，那么 Scikitlearn 的各种算法（线性回归、逻辑回归、支持向量机、随机森林、梯度提升等）就成了你的武器库。你不仅要会调用，还得理解它们的原理，知道如何调参、评估模型性能。

C++：性能的守护神。 虽然 Python 很方便，但在涉及到超高频交易、低延迟策略，或者需要处理海量数据时，Python 的性能瓶颈就暴露出来了。这时候，C++ 就显得尤为重要。如果你想成为顶级的量化研究员或交易员，掌握 C++，尤其是其STL（Standard Template Library），能够高效地进行内存管理、多线程编程，那是加分项，甚至是必需项。很多核心的交易系统、高性能的计算库都是用 C++ 写的。

R：曾经的王者，现在也有一席之地。 R 在统计分析和数据可视化方面依然非常强大，尤其是在学术界和一些传统的统计量化研究中。如果你想做更偏统计学理论的研究，或者和一些依赖 R 生态系统的团队合作，掌握 R 也是不错的选择。

2. 数据结构和算法：不只是“知道”，而是“用得好”：

量化研究本质上就是对数据进行操作和分析，找出其中的规律并转化为交易信号。这意味着你需要对各种数据结构和算法有深刻的理解：

高效的数据结构： 除了 Python 内置的，你还需要了解链表、栈、队列、树（二叉树、平衡树、堆）、图、哈希表等。理解它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。比如，在回测中快速查找历史数据，可能就需要用一些特定的数据结构来优化。
核心算法： 排序算法（快速排序、归并排序）、搜索算法（二分查找）、图算法（最短路径）、动态规划等等，这些都是基础。但更重要的是，你要知道如何将它们应用到金融场景中。例如，如何用算法优化你的投资组合构建过程，或者如何设计一个高效的交易信号生成器。
时间序列处理的特有算法： 滑动窗口计算、指数加权移动平均（EWMA）、傅里叶变换（FFT）用于分析周期性等，这些都是量化领域常见的处理时间序列数据的方法。

3. 工程化能力：让你的想法落地，并能持续运转：

一个优秀的量化策略，绝不仅仅是写几行代码能算出结果，它需要成为一个可以稳定运行、易于维护和扩展的系统。

代码质量和可维护性： 你的代码需要清晰、模块化、有注释，遵循一定的编码规范。想想看，如果一个策略跑了好几年，你自己都看不懂当初是怎么写的，那得多尴尬。
版本控制 (Git)： 这是现代软件开发的标配，量化开发也不例外。你需要熟悉 Git 的基本操作，了解分支管理、合并、冲突解决等。
测试驱动开发 (TDD) / 单元测试： 编写单元测试可以确保你的代码逻辑正确，而且在修改代码时能及时发现引入的 bug。对于量化策略来说，精确性至关重要，测试是不可或缺的一环。
调试能力： 找 bug 是程序员的日常，量化策略的 bug 可能隐藏在复杂的数据处理或模型逻辑中，你需要有强大的调试能力来定位问题。
性能优化： 除了算法和数据结构的选择，你还需要知道如何优化代码的执行效率，比如利用并行计算、内存优化、选择更高效的库等。

4. 数据库和数据处理：与数据打交道的能力：

量化研究的基础是数据，处理和存储这些数据同样重要。

SQL： 关系型数据库是很多金融数据的存储方式。你需要熟练掌握 SQL 的查询语句，能够高效地从数据库中提取和筛选你需要的数据。
NoSQL 数据库 (可选但加分)： 对于一些非结构化数据或需要更高灵活性的场景，了解一些 NoSQL 数据库（如 MongoDB）也是有用的。
数据仓库/数据湖概念： 理解数据如何被组织、存储和管理，对于处理海量金融数据至关重要。

5. 高频交易和系统编程（针对特定领域）：

如果你想涉足高频交易（HFT）领域，那么对编程的要求会更高一层：

低延迟编程： 需要深入理解操作系统、网络协议（TCP/IP），了解如何减少延迟，比如使用内存映射、事件驱动模型、避免不必要的系统调用等。
操作系统知识： 了解 Linux 的一些底层特性，如进程、线程、内存管理等，有助于写出更高效的代码。
并行和并发编程： 在多核CPU上实现高效的并行计算，或者处理并发的交易请求。

总结一下，成为一名优秀的量化，你需要的编程水平不是停留在“会用”的层面，而是要达到“精通”甚至“擅长”。 你需要能够独立地将复杂的金融思想转化为可执行的代码，并能考虑到代码的效率、可维护性和稳定性。这需要持续的学习和实践，并且要对新技术保持敏感。

与其说“需要什么编程水平”，不如说“编程是你实现量化想法的工具，而这个工具你得用得顺手，而且能发挥出它最大的威力。” 你得像一个瑞士军刀一样，拥有多种工具（编程语言、库、技术），并且知道在什么场景下使用哪种工具最合适，以及如何把它们组合起来解决问题。

网友意见

首先恭喜你猜对了，他们骗你的。

想在交易行业中做一个优秀的Quant，编程水平可能会在两个方面制约你的发展。至少，在我这个计算机科班出身的人看来，这是非常明显的问题。你知道，每当我看到新来的编程小白Quant，

一定要很真诚地告诉他，只有找到那个命中注定的编程师傅，才能成为一名真正的Quant。

好了，故事开场前，最后说明一点。以下仅针对交易行业。卖方的衍生品定价和风控等我不熟悉，不发表意见。

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一，性能不足

交易这一行是真真正正的大数据行业。一个交易所一天产生的数据轻松上几十GB无压力。如果你做跨交易所的交易，这个数字还要翻几番。想想在这样的情况下，一个月的数据量有多大，一年呢？这么大的数据量，如果你的编程功底不扎实，跑一次回测可能就要几个小时甚至几天，就算你有再好的想法，这么慢的反馈也足够把你的灵感扼杀在摇篮里了。

这还不是最糟的。更坏的可能是，你写出来的程序根本无法处理这么大的数据量，要么内存不够用，要么计算时间太长以至于根本无法操作。

必须说，这种情况，后果很严重。

举一个例子。有一次我有一个同事用Python写了一个分析程序，有一个bug产生严重的内存泄漏，导致回测的时候才跑几天的数据，程序就崩溃了。更糟的是算法写的比较复杂，他根本无从下手查出问题所在。问题交给我以后，我只做了一点很简单的改动，对每天的处理开一个单独的进程处理，结束的时候关闭进程就会释放所有内存，问题就解决了。很多时候这种问题对编程高手来说只是小事一桩，但对编程经验不足的人来说却是天大的难题。

另外，现在的确在不断涌现出新的大数据技术，让人们可以更方便快捷的做处理。但是那些还远未到能直接运用到交易数据分析上的程度。非常大的可能是，你需要去理解这些技术的工作原理，然后对你手里的交易数据做适当的转换，才能利用这些技术来分析数据。而这些都是和编程水平直接挂钩的。

二，信息受限

做Quant最重要的能力是发现数据中的规律。但如果你只能拿到二手数据，很多原始信息都被过滤掉了，而你连那些信息长什么样子都没见过，又怎么能去分析其中的规律呢？

这绝不是危言耸听，还是看实例。高频交易最好的数据是直接从交易所收下来的最原始的数据，这个数据包含所有订单操作（增，删，改，成交）的记录，是研究市场微结构的最佳选择。而这种数据的格式往往是特殊的二进制编码，而且要进行特定的重构，才能还原出交易的过程（增删改都是动作，需要作用在对应的数据结构上），没办法直接用数学软件做分析。

有一次，我的一个纯金融背景的Quant同事想要分析一些这样的数据，但他处理不了那种原始格式（Matlab显然是干不了这种事的），只好找我帮他。但我当时自己手里还有无数的任务在处理，没有太多时间，只能做最简单的处理，最后只把成交记录提取出来写成容易识别的格式给他。这样他拿到的数据里那些增删改的记录全都被过滤掉了，那他显然不可能去做任何关于这些记录的分析。

没错，对于一个Quant来说，当他受制于人的那一刻，就已经注定了是一场悲剧。

同样的事情，如果是我自己会怎么做呢？内嵌Java虚拟机进Mathematica或者R，底层解码用Scala，直接在程序内转成容易处理的数据结构，Mathematica/R建模，作图，方案确定以后直接把Scala程序传到云服务器上跑回测。整个流程可以一气呵成，不需要麻烦任何人，更重要的是，我手里的信息是完全的，所以可以分析任何我感兴趣的数据。

事实上，很多时候，秘密就隐藏在这些最原始的数据里。

～～～～～～～～～～～～～～

上面说了这么多，是不是意味着必须像计算机系同学一样，从头苦学所有计算机专业课呢？

当然不是。计算机专业的很多技能，像是操作系统，网络通信，编译器，多线程之类，都跟Quant的工作没什么关系，如果你对那些不熟悉，不用怕。

但是基本的数据结构和算法，是应该扎实掌握的。你应该知道数组，链表，哈希表这些数据结构的原理和区别，能够自己实现一些基本的搜索，排序算法，这会帮助你能正确的估算程序运行时间和需要的内存等资源，出现性能瓶颈的时候也可以自己分析。

对一些进程间通信的方式，比如文件，socket，或者共享内存，应该有基本的理解，这会让你能够组合不同的工具（比如Excel和C++）来实现复杂的功能，很多时候这些小组合会让你事半功倍。

有的同学希望推荐一些这方面的入门书籍，我思来想去，还是决定推荐这本经典的《

Introduction to Algorithms

》和《

Computer Systems - A Programmer’s Perspective

》。我承认这两本大部头看起来有一些难度，但是，

请大家努力学（hui）习（dao）。即使你只是简单的通读一遍，相信也会受益匪浅。

对编程语言也要多了解一些，特别是如果你没听说过函数式语言（

Functional programming

），最好去学一下。这对Quant工作是有极大帮助的。

问题中提到的那几样C++功能，class/iostream/reference都是最基本的概念，只掌握这些是远远不够的。不过我也不建议一开始就拿C++试刀，就算是计算机科班出身，也没几个人能真正精通C++，做Quant又何必和自己过不去呢？去学一下Python或者Scala吧，这些比C++友好的多。对于Quant来说，他们才是传说中你等的那个人。

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最后说说那些trader为什么会说不需要太高深的编程水平。很简单，公司招人是需要你产出的，招你进来的时候编程水平是什么样他们心里有数，自然不会要求你做力所不及的事情。如果你满足于一直给别人打下手，只去做别人安排好的工作，出了问题找IT部门（如果有的话）解决，那保持现状也是可以的。

只是这样显然很难成为一名优秀的Quant。

走上Quant这条路，要有不断学习新技能的觉悟。像我们这些计算机出身的人，也要去补之前没学过的数学和金融。大家的背景不同，起点优势不同，但是努力的方向是一致的。

只有打通任督二脉的那一天，你才会成为真正的英雄。

到那时，你才不会再被代码困扰，只因为你心中已然无码。

若上天再给你一次机会面对那个意中人，

请记得告诉她：

只是因为在人群中多看了你一眼
再也没能忘掉你容颜

祝你幸福。

(全剧终）

～～～～～～～～～～～～～～

注：

有人问到我提到的分析软件组合。Mathematica, R, Java/Scala这三者可以任两者组合互通，我有时甚至三者连起来用。参考资料请看：

J/Link User Guide rJava - Low-level R to Java interface
Rengine

这当然不是唯一的技术栈。此间精髓仅在于灵活运用计算机知识进行组合搭配，打造最适合自己需要的终极大杀器。

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