真正赚钱的思路，别人不会告诉你

小Y在量化职业生涯中，最重要的决定有几个。从国内一流高校本科毕业后，小Y加入一家知名的外资量化基金成为了一名研究员。在那里工作4年后，小Y离职并加入国内一家本土百亿量化私募。

小Y本科学习的是金融专业，又了解算法交易，毕业时想往这方面发展。当时正好有室友在量化私募工作，给他科普了量化交易，一下子就吸引了他。

回顾起在首家雇主作为一名量化新人的时光，小Y的感受是大厂对新人有充分的支持，导师带着自己做研究，还有一些成熟的文档参考，上手相对比较快。公司有一个类似于百度搜索引擎的学习资料库，新人有疑问都可以自行搜索解答。

小Y举例说，比如做因子研究，要求研究员在历史数据里挖因子。但 如何避免过拟合行为和对数据的过度依赖，而不陷入误区呢？假设a信号和b信号放在一起，显得很好，但实际是历史表现很好。简单把a、b混合，未来不一定会这样。小Y至今印象深刻的是，当时公司有份文件，告诉研究员什么情况下a和b可以一起用，什么情况下a和b最好不放在一起用。这样就让新人少走很多弯路。

但尽管如此，做研究的思路还是主要靠自己。“真正赚钱的思路别人，也不会告诉你，顶多告诉经典思路，你大概去试一下。”

小Y在这家量化私募做了4年左右美股研究。当时他认为A股年化收益很大，夏普比美股高，迟早要跳出来做。他因此打定主意离开。

大公司里每个人都是螺丝钉，毕竟公司有300个研究员。小Y期待可以自己带团队，并去尝试以前不会做的事情，锻炼自己。于是，他做出职业生涯中的第二个大决定，加入国内知名头部量化私募。

在第二家私募任职两年后，小Y又做出了职业生涯中第三个重要的抉择，今年他离开了这家国内顶级私募，开始了自己单飞，和几个朋友一起琢磨着做一些研究和策略。

02. kadina：加入小公司，更有成就感

2021年春节后，新科数学博士kadina加入了由孙敏创立的吾执投资（点击阅读交易门对孙敏的报道），成为了一名期权策略的研究员。说起加入的故事，可谓缘分天注定。

kadina已经取得纽约州立大学石溪分校的博士学位，本来计划回美国发展，但是受疫情影响，他滞留国内。他的一位同学是孙敏的中科大校友，于是推荐kadina去公司看看。kadina抱着试试看的心态去跟孙敏聊了聊，感觉各方面都很契合，就顺利入职成为团队一员。

kadina告诉我，之所以被吾执投资吸引，是因为感觉公司和之前在石溪分校的学术氛围很相似，融入的过程很顺畅，没有从学术到职场的突兀感。另外孙敏作为团队领导人，也能放手让他去做研究。

作为新人进公司后，同事问kadina对哪些方面有兴趣。他之前在学校的研究有一部分跟期货期权相关，所以他负责先做一些相关研究，再跟团队里做相关研究的人一起交流，从一些简单的项目做起，适应工作节奏后，他再慢慢的再独立做一些研究。

“我觉得这个节奏还挺ok”。他说。

吾执投资内部合作性较强，有些人偏重数据，有些人偏重做研究，有些人偏重实现。”如果发现了什么问题，我们之间会有一些反馈，对一下，然后大家一起改进。”

对于自己加入吾执投资这“意外的惊喜”，kadina套用在美国导师的话说，人生的职业其实是一个随机过程，通常没有办法预期下一步。“我能做的是尽量充实自己，保持开心的心态。”

03. 研究员的日常

小Y告诉我，作为研究员，最基础的工作还是要做因子研究，每一个因子其实就是小策略。因子越好，越容易组合成大策略，从因子研究到组合研究跨越也不是那么大。组合就是如何更好的利用因子。因子不好，再怎么组合也没用。在实际操作中，他使用因子前，每个因子都要先考察逻辑，信得过才会用。

在自己任职的第一家知名国际私募，小Y更多的角色是站在研究员角度提交因子，不用太在意逻辑上能否解释通。只要样本量好，都一致提交。进入国内本土私募之后，小Y负责带团队上实盘。一旦要上实盘，他要去关心因子的可靠性，就会尽量做信得过、有逻辑的因子。这和以前按照提交因子的数量考察工作的性质就大不一样。

经历回撤是每个基金经理都必须经历的必修课。遇到回撤时，小Y一般会先和同行聊聊，如果大家都在亏，可能是这段时间的市场环境对因子不够友好。

“比如一段时间高频不好做，一段时间低频不好做，可能都跟市场风格有关。这种可能基本熬熬就过去了”。但如果没熬过去，他就会做一些改变。从头到尾检查策略，看因子本身是不是有问题。

“前段时间低频策略就不太好做。其实基本面和分析师因子最近都在底层上遭遇回撤，跟组合没有太大关系，这就是因子的问题。”

研究员要不断的挖掘新的因子。如果某一类因子不起作用了，他就要判断到底是彻底失效了，还是短暂性回撤。如果得出结论是这一类因子失效，已经过度拥挤失效，大家就会降低因子使用，降低权重。“至于时间上的判断，并没有固定的公式，只能交流再观察，需要时间证明。”

遇到负反馈的时候，小Y说自己想研究的心情会更强烈一些。“如果说平时工作状态是0.8，负反馈是1.2”。

他每天早上8点多到办公室，会先观察一下昨天的P&L，调好日常的收益、风险和风控指标。开盘后他会根据基金经理的指令，做一些交易的执行。如果没有，他就会沉下心来做研究。收盘后，他会结合今天的风控指标做好报告，然后继续做自己的研究。

他目前的工作任务由风控、执行和做研究两个方面。“快乐一是来自研究本身，有一个想法，对它进行实现和改进，另一方面就是把这部分改进放到交易上，发现一些指标的变化，这部分是另外一部分的喜悦。”

在石溪读博士期间，kadina的导师会定期组织沙龙。每周五早上，他会请业界或者学术界的嘉宾，或者请学生自己分享研究成果。午餐前后到下午，老师会跟学生交流一些研究进展和想法，或一起就某数学模型的效果等进行讨论。

和读博士时候一样，现在kadina依然会读行业的论文，这对他自己做研究能有启发。“看到别人很新奇的想法，可能突然就有一些领悟，虽然跟论文的思路不完全一样，但也能相应去改进。”

   04. 量化研究员的养成

一路走来，小Y觉得比较庆幸自己没有踩过什么大坑。这可能和自己第一份工作进入大厂有关。公司的学习材料会告诉新人怎么避坑。

因此对于想要进入量化行业，或者刚入门的研究员来说，小Y认为团队第一，机制第二。

怎么理解呢？刚入门的新人，主要目标是学习，不要把收益放第一位。最重要的是先把基础打好。团队学习氛围好的话，有人可以一起讨论问题，对新人成长会有很大的帮助。

要成为一个量化研究员，kadina认为有三个方面比较重要，一是要懂一些数学，二也需要一些编程，三，为了让这些东西能真的有用，要稍微懂一点金融。他觉得教一个会数学会编程的人学金融更容易，所以建议大家在年轻的时候多学一点数学和计算机。如果单纯从从业的角度，他认为不一定要读博士。很多数学和计算机基础，在硕士或者本科里能接触到。

我们也聊到了量化私募的奖励机制。小Y以亲身经历来讲，之前自己所在的第一家公司，因为老人已经做过一些因子，后面的人只能做一些偏的因子，成功率越来越低，蛋糕越来越小。这就造成了后来人靠数量取胜，不分质量都往因子库提交。不好好做研究的人，有时比好好做研究的人拿得还多，研究员的利益和公司的利益不一致。就会导致人员有所流失。

后来他在第二家公司做A股研究，公司考察因子质量而非数量，这样的情况往往可以得到避免。

那么低频和高频，美股和A股，大家应该如何选择适合自己的赛道呢？

小Y的建议是第一要看自己的兴趣。如果自己没有明确的偏好，他的个人感受是低频能做的不一样的事情多一点。“如果从美国市场发展来讲，规模上限应该是低频更好。如果从个人收入来讲，A股这几年发展，高频对个人收益更明显。”他说。

对新人来说，他建议大伙儿多实习，可以先去小的私募，然后再去大的私募锻炼自己。量化对专业没有严格限制，更重要的是有兴趣和舍得花时间付出。

“量化更多考察你是不是具备研究能力，这个研究既指钻研精神，也指研究方法。单纯去使外部条件达到门槛， 比如考硕士学历，考CFA证件等还不太够。”

怎么样去获取研究能力呢？小Y说需要钻研。“你可能加班多点，尝试多些，试错多些，经验慢慢积累起来。白天思考，下班也思考，学习的时间比别人长，这个过程中，就得到了努力和成长。

最末，我请小Y和kadina推荐自己感觉靠谱的量化书籍。小Y推荐了Active Equity Management, Finding Alphas，两本书。但是他说，书只是入门，只看书还不够，最终还是要靠实践。读书能知道量化的轮廓，但细节还需要摸索。

kadina推荐的书籍是Risk and Asset Allocation，里面的思路配图都挺好的。还有就是Options Futures and other derivatives，华尔街的圣经，也是比较经典的参考资料。