量化交易员：知识密集型的“跨界”金领(2)

杜浩然表示，与市场的普遍认知不同，量化交易事实上并不追求对市场本身的价格产生影响，尤其是不会假设市场应该如何运行，而是在大量的历史数据中，利用先进的统计技术提炼出一种交易策略，并相信这一结果在未来的市场运行中会重现，量化交易仅是赚取市场在重现这一“大概率事件”过程中的收益。

在业界人士看来，量化交易员赚取高额的收益，其背后也是知识、技能和经验的“比拼”。优秀的量化交易员除了具备金融专业知识，模型、策略的构建也要求其具备良好的数学和统计知识、计算机编程的能力，以及丰富的实践经验，并将交易和学习中发现的投资“点子”程序化，开发出有价值的投资策略模型。

杜浩然说，量化投资事实上是时下热门的大数据和人工智能在金融投资领域的综合应用。随着市场发展和技术进步，未来的量化交易也会不断得到扩展，其大数据的开发运用将不限于金融市场的数据，包括产业数据及舆情信息等等大数据都可能会开发、产生出一批量化交易的策略。

“对量化交易员而言，需要行业立足，保持不断学习的专研精神和毅力。”杜浩然说，一方面，交易员必须不断跟踪海外市场的最新文献资料，了解掌握境外市场最新的市场尝试和看法；另一方面，也要专注参与的市场，结合本土市场的特点，不断修正调整、探索开发能获得稳定回报的交易策略，这样才有可能持续战胜市场。