在中国，做量化交易一天的工作是怎样的？
早晨：开盘前的准备与信息梳理
6:00 8:00 AM： 即使是朝九晚五的说法也基本不适用于量化交易员。早晨的时光是用来“追赶”昨天夜里的全球市场动态，特别是美股、欧美期货以及加密货币。我会先快速浏览几个重要的国际财经新闻网站，看看有没有影响全球市场的重大事件，比如美联储的政策变动、地缘政治的突发消息，或是行业内的重大突破。同时，会关注一些重要的经济数据发布，例如昨晚的美国CPI，今天亚洲的PMI等等。
8:00 9:00 AM： 这段时间是用来检查和回测自己正在运行的策略。我会登陆交易系统，查看前一天策略的表现，有没有出现异常情况，比如仓位过大、止损被触发过多，或者盈亏波动异常。同时，也会检查昨晚是否有代码更新或模型参数调整，确保它们都按预期运行。我们会用历史数据对这些改动进行快速的、小样本的回测，看看有没有新的风险点暴露。
上午：开盘后的实盘监控与数据分析
9:00 11:30 AM： 随着A股的开盘，一天中最忙碌的时刻开始了。
实盘监控： 交易员需要实时关注自己策略的运行情况。这包括监控账户的整体盈亏、持仓变化、成交明细、流动性情况以及风险敞口（比如某个因子暴露的比例）。我们会用一些内部的监控系统，它会把关键数据以图表、表格的形式直观地展示出来。
市场事件应对： 任何突发的市场波动都需要快速反应。如果某个股票突然出现大幅异动，或者某个板块快速拉升/下跌，我们会快速分析是否与我们正在运行的策略相关，或者是否有新的交易机会出现。有时候，一个突发的公告、一个关键人物的言论，都可能打破原有的市场平静。
数据分析与调优： 在盘中，我们也会抽出时间来分析市场数据。例如，今天哪些风格的因子表现更好？哪些行业在资金的追捧下上涨？这些信息对于我们后续优化策略、寻找新的alpha（超额收益）非常重要。我们会用python脚本写一些小工具，快速地从市场数据中提取有用的信息。
11:30 AM 1:00 PM： 午休时间，很多人会放松一下，但量化交易员可能还会利用这段时间来处理一些非实时性的任务，比如阅读行业研究报告，或者和同事讨论某个技术难题。
下午：策略开发、回测与风控
1:00 3:00 PM： A股下午盘继续。和上午类似，但下午盘往往伴随着一些“尾盘效应”，有些策略会在这时候做出重要的调整。
新策略开发： 这是量化交易员的“研发”时间。我们会根据前期的市场研究、学术论文或者突发灵感，提出新的交易思路。然后，我们会用编程语言（主要是Python和C++）将这些思路转化为可执行的代码，构建成一个完整的策略模型。这包括数据预处理、因子选取、模型构建（比如机器学习模型）、信号生成、仓位管理和止损逻辑。
回测与验证： 新策略的开发离不开严格的回测。我们会用大量的历史数据来验证策略的有效性，评估它的夏普比率、最大回撤、胜率等关键指标。我们不仅会看整体的回测结果，还会细分到不同的市场环境（牛市、熊市、震荡市），看策略在各种情况下的表现。
参数优化： 对于已经运行的策略，我们会定期进行参数优化，寻找最佳的参数组合，以提升策略的盈利能力和稳健性。但这个过程需要非常谨慎，避免“过度拟合”（Overfitting），即策略在历史数据上表现很好，但在实际交易中却效果不佳。
3:00 5:00 PM： 随着A股收盘，下午盘结束。
盘后数据处理： 收集当天的所有交易数据、行情数据，并进行归档和初步分析。
风控检查： 重点检查今天的风险敞口是否在可控范围内，是否有某个因子暴露过大，导致潜在的系统性风险。我们会根据当日的市场表现，调整风控参数，比如限制某些类型的交易，或者降低整体的杠杆。
模型复盘与调整： 对今天策略的执行情况进行更深入的复盘，找出表现好或差的原因。根据复盘结果，可能需要对模型进行微调，或者重新训练模型。
晚上：全球市场观察与知识更新
5:00 PM 以后：
海外市场关注： 欧洲市场即将开盘，美股夜盘也会开始。我会继续关注全球市场的动态，特别是那些可能影响我们明天A股开盘的因素。
技术与学术研究： 量化交易是一个快速发展的领域，新技术、新方法层出不穷。我会阅读相关的学术论文、技术博客，学习新的编程技巧、机器学习算法、金融工程理论。这也是保持竞争力的关键。
代码优化与基础设施维护： 有时候，我们会利用这段时间来优化交易系统的代码，提高运行效率，或者维护服务器和数据库。
团队沟通： 如果有需要，会与团队其他成员（比如研究员、风险控制师、IT运维人员）进行沟通，讨论策略、数据或系统问题。
总的来说，量化交易员的一天是高度脑力密集型的。你需要不断学习，对市场保持高度敏感，并且具备强大的技术和逻辑分析能力。工作时间可能很长，压力也不小，因为你的每一个决策都可能直接影响到资金的盈亏。但同时，当一个精心设计的策略在市场中跑出预期的结果时，那种成就感也是非常真实的。
网友意见
谢邀。
作为一个管理规模超5亿的CTA基金经理，回答这个问题简直是义不容辞。
一般来说，所有quant trader的日常工作分2块，1是对现有策略的管理和维护，2是开发新策略。
而回答这个问题，又可以分为2个版本，一个是屌丝版，一个是高大上版。
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屌丝版
首先，是屌丝小A对于现有策略管理和维护：
1. 早上开盘前半小时，小A手忙脚乱开启各种交易软件，包括文华财经、大智慧、同花顺、快期、万德、TB、MC等，随后七手八脚手工调整各账号、各策略在各品种上的资金比例、标的合约、隔夜shibor利息等；
2. 开盘后，小A人工盯盘N个品种，开启8、16、32个行情窗口，确保程序正常交易，无明显bug，无乱发单现象，中途对行情提心吊胆，然后当扯淡的行情超越小A心理承受底线，撕毁小A自尊后小A果断停掉策略，修改参数，再迫不及待再把新策略丢进实盘，结果盘中突现行情，新策略没有发单，回溯时惊喜的发现老版策略早已满仓并盈利满满，小A心想，草，原来老版比新版更好；
3. 收盘后，小A开始用excel统计今日盈亏、发单、滑点等情况，然后做交易记录和净值图，惊喜的发现上周净值创新高之后的连续一周回撤后今天终于开始略有盈利，暗爽了一把，随后发给客户交易记录。期间最大的土豪客户B突然打电话过来，责问为何最近回撤太大，模型是否失效，是否需要减仓。小A淡定的各种解释波动率，ZF维稳，神华调价，乌克兰动乱。经过1个小时的不断解释后土豪B终于被说服，反过来安慰略显急躁的小A，表示如果下次再创新高后会考虑在加一倍的资金。小A长嘘一口气之后，看了下表，已经下午5点，遂开始自我打鸡血，为自己制定了新策略开发的进度和计划，但又考虑到目前策略盘中仍需跟踪观察，于是把计划中的deadline又延迟了1倍。在看表，已经6点，于是整理了下自己的老式联想手提，关机，心想下次提成后是不是该换个苹果，但又担心Mac各种软件的兼容性。回家的路上，在路边的永和吃完了晚餐，疲惫的面容下却依然掩饰不了小A内心的狂热与自豪；
第二天，在确保各交易数据和信息无误后，小A开始了新策略开发之旅：
1. 各种看K线，希望自己的火眼金睛能从纷杂混乱的走势中扑捉到些许信息，绞尽脑汁后突发灵感，于是埋头写代码2小时，写完后小A的内心开始无限憧憬牛逼新策略的绩效曲线，恨不得马上丢进去回溯绩效。结果发现新策略的盈利因子PF平均只有1.1，夏普0.8，年化收益风险比1.2。小A傻眼了，顿时赶脚不可能，开始怀疑数据不对，或者数据周期太短，内心实在无法接受这么牛逼的新策略怎么可能绩效如此鸡肋。在无比蛋疼的接受了这个狗血的事实后，小A出门在楼下的全家买了2个包子，决定下午再战；
2. 吃完午饭后，小A伸了个懒腰，扭了2下僵硬的脖子，再次投入到上午未完成的代码之旅。苦苦思索了4个小时后，依然毫无收获。小A表示压力山大，决定下楼透透气，走一走，放松下自己那纷杂无章的思绪。上海的4月，虽然有点小小的阳光，但依旧乍暖还寒。小A感受到些许的凉意后，拉上了下自己身上泛黄的adidas外套的拉链，然后漫无目的的走过1条街，到了一个十字路口。小A望着前面穿梭的各种车辆，终于等到了绿灯，而就在小A决定过马路那电光石火的瞬间，突然，小A有了一个崭新的想法：既然在全样本统计下，新策略没有明显效果的话，那我可不可以做一个类似红绿灯的机制，选出特定的模式作为绿灯，把不符合的行情作为红灯，做一个类似于模式识别的开关，来决定策略是否交易呢？想到这，小A开心的咯咯笑了出来，立马回头一路飞奔到办公室，在原有策略的基础上加了一个类似于KNN的模式识别。这次，小A不急着回溯了，因为他的内心，已经灰常淡定，他很自信这次的改进能让新策略脱胎换骨。果然，回溯报告验证了小A的想法。好几个品种测试下来，绩效都非常满意。而更让小A内心奔腾、无比狂热的是当他把新策略在20多个品种上来回测试后，吃惊的发现原来新策略的普适性如此之强，20多个品种上，几乎没有一个亏损，平均盈利因子PF有2.0，夏普2.5，年化收益风险比5.3。经过3年的摸索，终于，小A依靠最新开发的策略成功逆袭，接下来，便有了高大上的版本；
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一觉醒来，发现知乎上这篇拙文已被20多位大内高手连续点赞，深感惶恐。接下来讲的是小A逆袭变身高大上后的故事，各位请不要以为高大上必然就是权二代或富二代的大概率事件。在量化投资领域，只要你能静下心2-5年如一日的研究，每个人都可以逆袭。你的内心，必须要能做到即便在喧闹的菜市场依然能不被卖菜大妈七寸不烂之舌忽悠买发芽的土豆，即便在脱光的吉泽明步+波多野结衣+濑亚美莉3人面前一想到新的idea必须打开电脑，且鼻血狂飙且狂敲代码。
淡泊明志，宁静求远。一定要相信70分的智商+100分的努力+70分的背景+100分绝对深入和专注的细节研究可以完败100分的智商+100分的背景+80分努力+BS/GARCH/DL/SVM/HMM/machine learning(这个打ML会让人误会,不太好)样样精通的学霸。
这个领域，个人认为未来是比互联网金融的更火的热门,而最最最重要的是，这个行业，还没有3巨头。
如果您有幸从事这个领域，那恭喜你，如果你够努力，够钻研，大概率你还是会被历史滚滚的车轮压过你的尸体，不过回首往事，你依然可以给你的后辈讲述那一个个或宏伟或悲壮的大佬故事和一路走来自己伴随这个行业成长的心酸过程。要相信，这个行业目前在中国的现状，绝对是一群聪明绝顶的geeks抢占技术制高点的群雄逐鹿。而大部分从业人员，终将成为历史的尘埃，就像当年那一批批的互联网创业者炮灰。但是，如果你已尽自己全力一搏，那之后的成与败，于你来说，真的那么重要么？大丈夫生于乱世，当带三尺之剑，立不世之功。至于后话，永远是留给后人说的。
如果你年过30，有房贷车贷，而未从事这个行业，个人建议不要尝试轻易转行，要知道风险和收益本身便是一回事 。
如果你是个只图安稳，只听父母之言的襁褓之儿，请你不要选择这个行业。要知道若你的性格缺少血性，没有屡败屡战的勇气，你的淘汰率将会是100%，这个行业不适合弱者，也不相信关系，更不相信眼泪。有的只是优胜劣汰，胜者为王。
如果你是个初出茅庐的热血少年，对这一行有点兴趣，也愿意倾其功于一役，那请你颤抖吧，鸡东吧，怒吼吧。若你背景和经验都不错，我说的不错是至少国外重点大学本科以上或国内10大名校本科以上，请选择一个相对的高起点，去目前已略有名气的山寨，搬搬砖，打打下手，谦虚好学，跟个愿意教你的师傅，千万千万不要觉得自己牛逼。这一行，不图名气，默默赚钱的实力派到处都是。而假若你非上述此类，请你先没事自学点编程，高数和金融工程，少看点岛国片和跟朋友鬼扯，静下心安安静静为自己未来充电，不要妄自菲薄。这个行业，只相信绩效和实力，不关心你的出身。我自己的背景，非十大名校，也非211，更非985，属于典型的后者。
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高大上版：
1. 早上8点10分，闹钟响第二下还没结束，小A迅速按停闹钟。蹑手蹑脚、小心翼翼地起床，生怕不小心吵醒了还在睡觉的老婆。随后开始洗漱，煮了点燕麦，从冰箱里拿出牛奶，倒好后放到冰箱外面，边吃还边为老婆水煮了一个土鸡蛋，这样老婆起床后就能吃到热腾腾的燕麦、鸡蛋和牛奶了。
小A看了下表，8点50分，这时手机响了一下，一个叫“交易小助手”的APP收到了一条提示：今天上海气温15-25度，有小雨，请带伞。**证券、**期货、IB、万德、Bloomberg五大数据源数据已正常订阅，策略组合矩阵已根据2014/6/13最新行情自动调整。看到这，小A心满意足的笑了笑。之所以选择三星，就是为了在安卓下更方便的为自己写一个交易监控的APP，确保每日的日常交易无误。这时候小A带上伞出门，走了大概15分钟，到达公司，随后便开始了一天的交易：
1. 早上9点开盘，小A新买的工作站+UPS已自动开启所有交易相关的软件。像往常一样，这个时候小A人工开始核对他的策略组合矩阵，确保所有策略所分配的头寸比例一切正常；
2. 开盘后，小A便投入到最近手头上的一些研究课题，如遗传算法在策略组合上的应用，做市商类高频策略的开发，隐马尔科夫在下单算法上的应用，以下省略1000字......现在的小A，已经没有之前的那种高强度的压力了。因为就算这些课题失败了，那也无所谓，毕竟像这类难题的攻克又不是一朝一夕的事情。再说，目前现有的策略体系前期都已经构建完成，至少在目前的1-2年，国内的环境还不至于让小A之前的老策略这么快淘汰掉。不过，出于未雨绸缪考虑，小A最近和公司的管理层一直有在协商，是否需要从google、百度、物理实验室等这些工业界再挖几个做算法的人过来。小A这个想法已经存在有一段时间了，虽然目前的老策略仍在继续盈利，但是已经可以很明显的感觉到传统策略的盈利能力一直在下降。若非最近半年新研发成功的一些策略，也许今年的年化收益风险比就不能像往年一样上3了吧；
3. 收盘后，系统已将今日所有的绩效统计数据自动生成，包括滑点、成交概率、委托到成交的平均回报时间等等。比较后发现**公司的速度相对略慢，于是给**公司老总打了个电话，要求其尽快对IT部门技术升级。打完电话后小A还在逼叨叨逼叨叨、自言自语地说尼玛连个行情端口都这么慢，明年我们自己买个小点的经纪公司得了，这样还能省下验证保证金这档子事。不过小A想了想还是还是算了，一是这个风险好像还是蛮头痛，毕竟去年光大事件还历历在目；二是这年头经纪商也赚不了几个钱，要不是交易所返个佣，估计十有八九的经纪商都得饿死；
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