量化行業人才看漲，時代的機遇？

2021 年，國內量化私募資產管理規模飛速增長，逼近1.5 萬億元，實現跨越式發展。量化行業的技術競爭趨於白熱化，對交易效能的要求持續提升，與此同時，對量化人才的需求也大幅增長。

然而，國內量化起步較晚，且量化人才儲備不足，在需求大幅增長的情況下，造成了量化人才難求的局面。優秀的量化人才被眾多機構“ 瘋搶 ” ，薪資也隨之高漲。這一現象，也吸引了其他行業的優秀人才轉入量化行業。

1 . 為何量化如此受歡迎 ？

對於工程師而言 ， 為何量化行業如此受歡迎 ？ 不如看看他們怎麼說的吧 ～

 

2. 時代的機遇

（1 ） 美國量化發展史

過去40 年，美國量化發展大概可以分為幾個時間段：

  1969-1989 年處於萌芽期。 1969 年一種科學股票市場系統（即一種股票權證定價模型）推出，建立了第一支量化基金。 1988 年，美國文藝復興科技公司轉向量化領域併成立了大獎章基金。

1990-2007 年進入成長期，量化基金規模增加，但監管日益嚴格。 1993 年，《股票和債券收益率的常見風險因素》這篇論文的出現使得投資者認識到股票超額收益的存在。但由於美國政府 1999 年引入了 Hedge Fund Disclosure Act  等監管條例，對沖基金等發展被限制。 2000 年美國調整了股票價差的最小變化單位（從 16  分之一美元變為一美分 $0.01 ），減小交易成本。

2007-2008 年進入動盪期，量化基金規模發展受限。對沖基金在 2007 年發生市場中性基金黑天鵝事件， 2008 年金融危機爆發中被限制賣空。後續的《多德 — 弗蘭克法案》限制了銀行資本在對沖基金上的投資，量化基金規模因此受抑制。

2010 年進入成熟期，多種新量化模式全面開花。 2010 年後，各種新的量化策略比如主動量化，宏觀對沖等相繼出現。 2013 年智慧 Beta 突破了一千億美元的管理規模。 2017 年阿爾法狗的誕生，標誌著機器人選股時代開啟。美國量化基金重新快速發展。

 

資料來源 ： 浙商證券研究所

  在美股的交易者中，除了量化基金之外，其他投資機構也會部分運用演算法進行交易。根據Bloomberg 資料測算，2021 年Q3 美國廣義量化演算法交易額佔比約為75.65% 。

 

資料來源 ： Bloomberg ，浙商證券研究所 

根據Preqin 最新資料統計，Bridgewater 規模最大，已超1500 億美元。AQR 其次，2018  年公佈的資料已經接近千億美元規模。Two Sigma 、Renaissance Technologies 和Millennium Management 的規模也已超過500 億美元。

 

資料來源 ： Preqin ，浙商證券研究所

  （2 ） 中國量化發展史

2008 年美國金融危機後，疊加國內股指期貨推出預期，美國成熟量化市場的人才迴歸開始帶動國內量化投資的發展。伴隨著 2010 年後股指期貨等衍生工具的發展，在 2009-2015 年間，一批以指數增強策略和市場中性策略為主的私募量化管理人在短時間內迅速擴張，國內量化投資進入萌芽期。

經歷了2015 年中的股指期貨受限後，國內量化投資進入蟄伏期。期間，隨著商品期權等衍生工具的發展， CTA 策略逐漸成熟。  

自2019 年以來，國內量化投資進入發展期，業績和規模出現顯著分化，頭部機構初現、管理規模快速擴容。同期，量化模式加速跟進美國，國內量化私募產品線更加豐富。

 

資料來源 ：W ind ， 海銀研究院

  據私募排排網資料顯示，截至目前，國內105 家百億私募中有28 家量化私募，佔比26.67% 。然而，國內百億量化私募佔比仍有很大的上升空間。

2021 年二季度末，量化私募基金的規模突破了 1 萬億元大關，三季度末達到 1.43 萬億元，在證券類私募基金的管理規模（約 6.1 萬億元，相較年初規模增長了 2.33 萬億元）中佔比約 23% 。雖然國內量化私募規模增長趨勢愈發明顯，但跟美國相比，目前國內量化策略的發展仍處於初級階段。

2 . 網際網路可容納大量“中間人才” ， 但量化不能

目前，量化行業更像是網際網路演算法的早期。國內成功的量化私募，創始人多數是海歸背景，且趕上了風口。早期量化人才，要有冷啟動技能，寫程式碼、做模型、做策略、管理資金、研究等各方面能力。

然而，量化和網際網路有個明顯的不同，那就是：網際網路可以容納大量沒有能力很強的“ 中間人才 ” ，而量化更多的是對頂級人才的需求。原因是：量化交易領域變化很快，一個策略的生命週期可能幾個月，一個方法論的生命週期可能 3-4 年，公司持續需要一些人做方法論探索，對能力的要求很高，即需要理解力、執行力和管理能力都很強的人。有人說，量化行業的頂級人才往往具備兩個特質：聰明和勤奮。

競爭激烈，量化和網際網路同樣存在。網際網路一直最佳化“ 學不動 ” 的人，如果學不動數學公式，學不動新模型，就要學新的業務理解，要學新的管理知識，要快速瞭解企業發展動向，獲得行業嗅覺，還要在別的不需要智力損耗的事情上，獲得新的認知。同樣，如果不願意變化，不願意學習，那麼在量化行業的你也會被最佳化。

長期來看，量化行業整體規模還會再上一個臺階，雖然競爭激烈，但發展空間依然廣闊。短期來看，還會陸續吸引更多優秀人才加入量化行列中來，但仍能讓你獲得高額收益。

非凸科技工程師團隊畢業於海內外知名院校，以及在全球頭部科技/ 金融 / 網際網路公司擁有多年工作經驗，具備迅速迭代並應用最新技術的能力。公司致力於建立工程師文化，篤信強大的技術體系才是持續創造穩健回報的基礎和關鍵。  

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