1、量化投资这么火，到底是什么？

简单地说，量化投资是一种用科学化、程序化、系统化、数量化的手段研究发现市场规律，并利用这些规律来进行投资的方法。在海外的发展已有40多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。

2、从事量化需要什么样的背景？

了解金融市场和经济学理论，同时有一定的数理知识、计算机编程能力和数据处理能力的复合背景；有人工智能方面的背景也有一定的好处。

3、富善投研团队的背景

富善的投研团队成员具备数理化、统计学、信息技术等硕士以上学历，毕业于国内外名校，其中不乏留美归国的博士，是个土洋结合的理工科团队，投研团队经验丰富。

4、策略研发的流程

一般的量化策略的研发遵循如下流程：

1）选定投资策略的市场和品种（股票、期货、债券、期权等）；

2）搜集市场的历史数据，并进行数据清洗，方便下一步的研究；

3）利用各种方法进行投资策略的研发，这些方法既包括利用传统的经济学和金融知识得到的投资思想，也包括从交易实战中总结归纳的投资思路；

4）用编程实现投资思路，并进行回测，筛选得到多个收益风险比足够高的投资策略；

5）对不同类型不同思路的投资策略进行组合，优化策略的风险参数；

6）开发方便自动化执行的交易程序，进行实盘投资；

7）定期对实盘策略进行检查和评估，不断改进量化策略；

5、新手学习量化路线

1）学生可以选择相关大学的金融工程或者计量经济学专业进行系统学习；

2）实战派可以从一两个具体的市场或交易品种开始，用简单的量化方法实现投资思路；

3）有一定基础后可以进入大的买方或者卖方机构入行，逐渐积累量化投资经验；

4）向卖方金融工程分析师学习和同行交流是非常重要的途径。

6、量化行业发展前途，会遇到什么样的瓶颈？

1）从国外的经验来看，量化投资在国内市场未来的发展潜力很大。对个人来说，量化投资可以用于个人的资产管理，替代传统的相对主观的炒股炒期货的方法；对于机构来说，量化投资会逐渐扩大在国内资管行业中的份额，为投资者提供高性价比的一个选择；

2）可能的瓶颈在于国内衍生品市场发展速度太慢，一些高级的量化投资方法在国内没有用武之地；另一个可能的瓶颈来自于监管机构的一些政策对量化投资策略的限制；

7、进行量化投资对IT技能有什么要求？

基本的要求有一定的编程能力和数据处理能力，能应用（最好是熟练掌握）一种常用的编程语言，如matlab、python、R或者C++等；在此基础上拥有数据库基础和自动化交易底层实现的能力就更好了。

8、推荐书籍

这方面的话要根据具体的市场（股票、期货、债券、期权等）有所不同，建议大家多利用互联网搜索工具根据自己的需求进行个性化的选择。下面只罗列一些常见的入门书籍：

《Trends in Quantitative Finance》

《计量经济学》

《海龟交易法则》

《交易策略评估与最佳化》

《Building Reliable Trading Systems: Tradable Strategies That Perform As They Backtest and Meet Your Risk-Reward Goals》

《Quantitative Equity Investing》

《Active Portfolio Management》

《Statistical Arbitrage》

《期权、期货及其他衍生产品》

《Quantitative Trading: How to Build Your Own Algorithmic Trading Business》

《Inside the Black Box: The Simple Truth About Quantitative Trading》

《Trading and Exchanges: Market Microstructure for Practitioners》

9、如何寻找“组织”？

一方面可以关注各大券商金工团队的研究成果的发布渠道，另一方面可以加入一些讨论量化投资的论坛、网站等；最好的当然是加入一个优秀的量化投资团队啦。

10、我不会写代码，是不是就和“量化”无缘了？

不完全是，一方面可以利用一些交易软件提供的工具实现简单的量化投资方法，甚至用Excel都可以进行回测，另一方面可以从一些简单入门的编程语言学习，实现从“不会写代码”到“会写代码”的突破；

在中国，“量化投资”仍是朝阳行业，得到了越来越多投资者的认可，但在思想、技术与市场环境等方面与欧美市场有着巨大的差距，这也说明了量化未来发展的潜力很大。富善作为国内量化的先行者，将不断增加投研实力和研发力度，在坚持自己风格的同时，不断与时俱进。