为何量化行业越来越受工程师们的喜欢（）
量化行业人才看涨，时代的机遇？
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2021年，国内量化私募资产管理规模飞速增长，逼近1.5万亿元，实现跨越式发展。量化行业的技术竞争趋于白热化，对交易性能的要求持续提升，与此同时，对量化人才的需求也大幅增长。
然而，国内量化起步较晚，且量化人才储备不足，在需求大幅增长的情况下，造成了量化人才难求的局面。优秀的量化人才被众多机构“疯抢”，薪资也随之高涨。这一现象，也吸引了其他行业的优秀人才转入量化行业。
1.为何量化如此受欢迎？
对于工程师而言，为何量化行业如此受欢迎？不如看看他们怎么说的吧～
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2.时代的机遇
（1）美国量化发展史
过去40年，美国量化发展大概可以分为几个时间段：
1969-1989年处于萌芽期。1969年一种科学股票市场系统（即一种股票权证定价模型）推出，建立了第一支量化基金。1988年，美国文艺复兴科技公司转向量化领域并成立了大奖章基金。
1990-2007年进入成长期，量化基金规模增加，但监管日益严格。1993年，《股票和债券收益率的常见风险因素》这篇论文的出现使得投资者认识到股票超额收益的存在。但由于美国政府1999年引入了Hedge Fund Disclosure Act 等监管条例，对冲基金等发展被限制。2000年美国调整了股票价差的最小变化单位（从16 分之一美元变为一美分$0.01），减小交易成本。2006年左右的RegNMS法案的制定使得同一个股票可以在多处交易，套利变得更加容易。
2007-2008年进入动荡期，量化基金规模发展受限。对冲基金在2007年发生市场中性基金黑天鹅事件，2008年金融危机爆发中被限制卖空。后续出台的《多德—弗兰克法案》限制了银行资本在对冲基金上的投资，量化基金规模因此受抑制。
2010年进入成熟期，多种新量化模式全面开花。2010年后，各种新的量化策略比如主动量化，宏观对冲等相继出现。2013年智能Beta突破了一千亿美元的管理规模。2017年阿尔法狗的诞生，标志着机器人选股时代开启。美国量化基金重新快速发展。
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资料来源：浙商证券研究所
在美股的交易者中，除了量化基金之外，其他投资机构也会部分运用算法进行交易。根据Bloomberg数据测算，2021年Q3美国广义量化算法交易额占比约为75.65%。
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资料来源：Bloomberg，浙商证券研究所
根据Preqin最新数据统计，Bridgewater规模最大，已超1500亿美元。AQR其次，2018 年公布的数据已经接近千亿美元规模。Two Sigma、Renaissance Technologies和Millennium Management的规模也已超过500亿美元。
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数据来源：Preqin，浙商证券研究所
（2）中国量化发展史
2008年美国金融危机后，叠加国内股指期货推出预期，美国成熟量化市场的人才回归开始带动国内量化投资的发展。伴随着2010年后股指期货等衍生工具的发展，在2009-2015年间，一批以指数增强策略和市场中性策略为主的私募量化管理人在短时间内迅速扩张，国内量化投资进入萌芽期。
【为何量化行业越来越受工程师们的喜欢（）】经历了2015年中的股指期货受限后，国内量化投资进入蛰伏期。期间，随着商品期权等衍生工具的发展，CTA策略逐渐成熟。
自2019年以来，国内量化投资进入发展期，业绩和规模出现显著分化，头部机构初现、管理规模快速扩容。同期，量化模式加速跟进美国，国内量化私募产品线更加丰富。
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数据来源：Wind，海银研究院
据私募排排网数据显示，截至目前，国内105家百亿私募中有28家量化私募，占比26.67%。然而，国内百亿量化私募占比仍有很大的上升空间。
2021年二季度末，量化私募基金的规模突破了1万亿元大关，三季度末达到1.43万亿元，在证券类私募基金的管理规模（约6.1万亿元，相较年初规模增长了2.33万亿元）中占比约23%。虽然国内量化私募规模增长趋势愈发明显，但跟美国相比，目前国内量化策略的发展仍处于初级阶段。
2.互联网可容纳大量“中间人才”，但量化不能
目前，量化行业更像是互联网算法的早期。国内成功的量化私募，创始人多数是海归背景，且赶上了风口。早期量化人才，要有冷启动技能，写代码、做模型、做策略、管理资金、研究等各方面能力。
然而，量化和互联网有个明显的不同，那就是：互联网可以容纳大量没有能力很强的“中间人才”，而量化更多的是对顶级人才的需求。原因是：量化交易领域变化很快，一个策略的生命周期可能几个月，一个方法论的生命周期可能3-4年，公司持续需要一些人做方法论探索，对能力的要求很高，即需要理解力、执行力和管理能力都很强的人。有人说，量化行业的顶级人才往往具备两个特质：聪明和勤奋。
竞争激烈，量化和互联网同样存在。互联网一直优化“学不动”的人，如果学不动数学公式，学不动新模型，就要学新的业务理解，要学新的管理知识，要快速了解企业发展动向，获得行业嗅觉，还要在别的不需要智力损耗的事情上，获得新的认知。同样，如果不愿意变化，不愿意学习，那么在量化行业的你也会被优化。
长期来看，量化行业整体规模还会再上一个台阶，虽然竞争激烈，但发展空间依然广阔。短期来看，还会陆续吸引更多优秀人才加入量化行列中来，但仍能让你获得高额收益。
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