在刚刚结束的宽德线上技术分享会中，来自宽德的资深研究员与我们分享了他们入行以来的心得与体验，激发了同学们的热烈讨论，同时也提出了更多的问题。
只有学术项目背景的同学希望从事量化交易，应如何提高自身能力？
某一细分领域（如深度学习、机器学习…）是如何在量化交易领域进行应用的？
宽德更看重应聘者哪方面的能力？对毕业院校有硬性要求吗？
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在本期Quant Workshop回顾中，我们精选了一些有代表性的问题，希望能帮助有志从事量化交易的同学们，为同学们的学业、实习乃至整个职业规划提供参考。
Q：只有学术项目背景的同学想要从事量化交易行业，如何提高自身的总体思维能力，特别是工程能力？网上能找到关于量化交易行业的资料大多比较零散，有什么系统性的学习方法吗？
A：经过体系性学术训练的同学往往拥有良好的学习能力与健康的研究习惯，这对于从事量化交易行业有一定的帮助。无论是从事学术项目，还是进行量化交易，拥有良好的任务拆解能力都是重中之重，这种能力的培养与提升需要实践的加持，从每一次的失败吸取教训，在持续不断的成功中获得鼓励，逐渐积累成功的经验。
如何分辨网上鱼龙混杂的资料？归根结底，量化交易是一门实证科学，利用朴素的科学直觉进行思考，就可以分辨不同材料的质量。与其专门学习量化交易的某项技能，我们更建议同学们能够在如数学、统计学、计算机科学、运筹学、深度学习、强化学习等领域进行扎实的学习与深入的探索，形成自己的技术优势与思维能力。等通过实习或者全职进入量化行业后，在专业的环境中再把通用的知识和量化的具体问题结合起来，是比提前学一些零散的、二手的量化知识更高效的做法。
Q：本科是统计学，想要往量化方向发展，需要补充哪方面的知识？需要在科研、业界、课程方面做哪些努力？
A：我们建议本科同学第一要务是夯实自己的专业基础知识，并参加一定的科研项目。偏应用方向的科研项目，如深度学习相关实践；或是偏理论研究的，如统计学中与数据科学相关的变量选择、高维场景中的模型和性质分析，针对实际数据的统计建模等相关科研项目，都对今后从事量化交易行业有所帮助。
针对统计系的同学们，最重要的是能够补充计算机科学领域的知识。从基本的编程技能到理解计算机科学的整个生态，如数据结构，算法，计算机组成原理、操作系统、数据库，编译原理等；也推荐同学们参与机器学习，尤其是与深度学习相关，聚焦在自然语言处理、计算机视觉的实践项目。
对于实习，希望同学们能够谨慎地思考与选择自己实习机会，特别是在大三暑假。一个良好的实习机会，能够使你在成熟培养体系的帮助下，全方位正确地了解行业、理解技术，确定自己是否真心希望从事量化交易行业，也为自己未来争取高价值的全职机会打下基础。
Q：某一细分领域（如深度学习、强化学习、金融学、经济学等）在量化交易行业是如何有所应用的？
A：机器学习、深度学习、强化学习这些领域对于量化交易行业当然是十分重要的，量化交易领域会广泛地从SOTA ML/DL的相关话题中吸收养分，但吸收并不等于拿来主义，如何正确使用某一深度学习模型？会遇到哪些实际的问题？在低信噪比时，如何判断是数据出现问题还是训练过程中的偏差？这些都是量化交易行业需要针对新场景、新问题进行的调整。
有一些经管方向的同学比较关注金融、经济相关的知识在量化交易行业中的应用。金融学中的许多模型，如资本资产定价模型、无套利模型、金融产品相关的理论与规则，这些模型和理论的思想，在量化交易中都是有用的；在经济学中，如微观经济学对于理解个体投资主体的行为决策，也是有帮助的；计量经济学的很多场景与传统量化投资的方法和思路也有很多共同的理论基础。
Q：宽德更看重应聘者的哪些知识储备、能力和素质？非清北背景的候选人是否有实习/留用的机会？
A：我们会关注个人的原始能力，如推理、联想、反应速度、反应准确度等。不同的候选人，可能有不同的禀赋，比如更擅长数学的同学反应快，逻辑推理能力强；擅长物理的同学洞察力更强，善于发现事物之间广泛的关联。任何一个维度上的优势都可能形成候选人独特的竞争力。
对于应届生，我们主要关注各个学科的专业知识，比如统计学、机器学习、计算机科学、数学、OR/OPT……不需要求全，但是希望候选人有扎实的数理基础，一定的计算机知识；如果是博士候选人，我们会期待TA有某一个方面的深入积累；对于已经有工作经验的候选人，我们可能还会关注一些量化交易相关的知识与经验。
此外，一名优秀的量化研究员也应该拥有一定的技术能力，除了狭义上使用技术的能力，如编程能力、工程能力等，还包括使用各个学科专业知识的能力，比如统计建模，数值求解，优化等。一些具体问题的理论未必高深，但是拥有扎实正确的知识应用能力对于解决实际问题也尤为重要。
以上，三大模块也组成了量化人能力模型。
我们没有对应聘者的毕业院校做硬性规定。宽德会通过笔面试、实习等方式综合评估候选人与量化交易行业的适配度，公平地给予每位同学实习/留用机会，期待有更多志同道合、才学兼优的同学加入宽德。
Q：投递暑期实习多久会知道结果？
A：HR处理流程通常较快，简历通过的同学，会收到集中笔试通知。2023年暑期实习笔试预计将安排在明年1月初及3月。
宽德暑期实习会采用一对一导师带教模式，目的是最大程度地给予同学们丰富资源和专业指导，资源与名额比较有限。后续名额饱和之后，选拔标准可能会更加严格，建议同学们尽早申请。
Q：我参加了暑期实习，但开学后没有时间继续实习，这种情况会影响最后的留用吗？
A：不会影响。对于确定留用的同学，我们将在暑期实习结束时发出Return Offer，后续通常不再需要实习，同学们可以根据自己的具体情况，选择是否提前全职实习。
Q：介绍一下高频团队中开发人员的主要职责？
A：在高频团队中，不同的开发人员扮演了不同角色：
- Core Developer一般负责设计实现基础模块、底层系统，类似于通讯的中间件、网络库、交易基础平台；
- Quant Developer更偏向于高效研究代码的实现，通常他们会与研究人员合作，在研究平台、生态上进行研究工具与模块的开发；
- General Developer更偏向于交易业务逻辑的实现，这些开发人员需要深入理解交易所的IT架构和交互机制，推动各类交易所的业务适配和新功能的拓展。
除上述外，我们还有根据不同的业务需求建立专门的开发小组，如高性能计算组、AI架构组、FPGA组等。
Q：宽德的技术信仰是什么？
A：追踪前沿科技，追求极致性能，探索量化边界。
我们的使命始终是To advance computing technology in financial markets，探索计算奥义，变革金融计算。
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