为投行的交易员写程序,大概需要哪方面的技术?

面临什么样的问题?哪个领域的?多长时间能入门?有没有相关书籍或资料推荐?受这个问题讨论的启发 http://www.zhihu.com/questio…
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做front office tech,做前端交易程序,要求程序员有系统架构意识,金融交易知识和基本定价算法,数据库设计到维护,前中后台多面手。

首先得快: 懂得快,写得快,任何一个商业点子要上马,技术实现部门几乎总是最后知会具体需要做什么的。

然后是不出错,别指望QA,何况紧凑型团队根本没有QA预算给请,自己程序不出错,还要考虑各种可能性保着用你功能的用户不容易用错,行业惯例: 出了事都是IT造成的损失。

然后是要懂最终产品,尤其是越偏门越边缘的地方,就要比trader还要懂。比如做FX,要比用你软件的FX trader还要懂外汇交易错杂的细节,才能做出适应专业人士使用的工具,才能保驾专业人士使用你的工具不出错,最终目的让专业人士比他的竞争对手更加高效。

然后是别选阵营,java, C++, SQL, Excel VBA, C#, .Net, python, 要专精起码两个,Messaging bus, TibcoRV, TibcoEMS, MSMQ, WCF, ActiveMQ, RabbitMQ, 起码要会两个,其他的拿起来,都能做功能。因为任何一个投行或者比较大的基金公司,都已经建立了一个相当复杂的技术生态环境,很多都是赶着deadline由前面的人完成的,没时间从技术层面做任何抱怨,老板只知道做不出来有的是人能做。

然后是系统架构,金融类前端系统,dealine紧迫,但是不能将就,该取巧的地方能省就省,该重写的地方绝对不能凑合,眼光要看到现在做的对业务将来会有什么影响。

Sell side trader, 给他们做algo得会数学,设计算法,做模型,做back testing,你可以慢慢变成一个quant。

给Buy side trader做,你得快,比他懂操作细节,比PM懂交易流程,你慢慢可以变成trader甚至PM
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在国内券商工作,工作就是架构量化交易平台和策略开发,发表下自己的拙见:
国内券商的量化平台受制于券商基础架构于开发商系统,很难把速度提升到一个极点。再加上光大事件,风控变严,速度更是很难提升。我建议入门还是首先多研究业务,先从业务的角度解决速度问题,并且先把计算机相关基础打好。
如果是量化研究平台,PYTHON,R,MATLAB是必须的,数据库相关知识也必须掌握,你的职责是配合研究员实现其策略思想,回溯,调试参数,得出策略的可行性。
如果是量化交易平台,语言来说C++,JAVA是必须的,数据结构这些基础知识更不谈了,如果复杂的还需要多线程编程等等,因为你必须将策略实现出来,运行在生产环境,根据行情信号来出发交易。
补充下:还有个重要的就是界面的开发,不管是C#还是VC还是QT还是J2SE,只要交易员觉得方便,你就需要给他开发出最适合交易员的界面。
天下武功,无坚不破,唯快不破。
在做量化平台与交易的过程中,深刻的发现,速度真是一切的源泉,速度就是金钱,尤其在高频交易上,你提升的一点点速度都会给你带来累计的实实在在的金钱。
因此,我从个人的角度,觉得下面也是值得研究的(从底层到上层):
1.FGPA 这个我只能说出这个名词,毕竟国外高频从业人员在炒作这个。
2.TCP/IP协议的研究与网络编程 毕竟如果是大投行或者大券商不可能只给你一台机器,从容灾与架构上都不接受,一年多前准备架构这个平台的时候看了很多相关书籍,启发最大的是@陈硕 的linux多线程服务端编程,毕竟作者是从金融IT出生,相关内容还是值得推荐的。
3.内存数据库方面研究。

当你研究到最后的时候,当我们国内的平台没有那么多限制的时候,你便会发现,大家才是真正的技术上的真刀真枪的血拼,而最后的胜利者,将垄断这个市场。
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