ประสบการณ์ของผมในฐานะนักพัฒนาเชิงปริมาณในกองทุนป้องกันความเสี่ยง โดยไมเคิลฮอลล์มัวร์เมื่อวันที่ 26 ธันวาคม 2012 ผมเคยเขียนในเว็บไซต์จำนวนมากเกี่ยวกับวิธีที่จะเป็นวิศวกรทางการเงินหรือนักวิเคราะห์ quant แต่ฉันไม่ได้ delved จริงๆเป็นบทบาทที่จริงผมมีอยู่ในกองทุนป้องกันความเสี่ยงซึ่งเป็นที่ของนักพัฒนากำหนดราคาเชิงปริมาณหรือสิ่งที่มัน ที่เกี่ยวข้องกับ ตั้งแต่จำนวนมากของคุณอาจจะสนใจในการเขียนโปรแกรมมากที่สุดเท่าที่คณิตศาสตร์และการเงินมันทำให้รู้สึกสำหรับผมที่จะหารือเกี่ยวกับสิ่งที่มีบทบาทเป็นเหมือนจริงและสิ่งที่ฉันได้ทำงานใน "วันต่อวัน" ในกรณีที่คุณตัดสินใจว่าประเภทนี้ การทำงานมีความเหมาะสมมากกว่า "บริสุทธิ์" บทบาท quant หลายระบบ / กองทุนป้องกันความเสี่ยงเชิงปริมาณมีโครงสร้างเป็นอิสระ "intrapreneurial" หน่วยที่ประกอบด้วยกลุ่มเล็ก ๆ ของนักวิจัย quant ผู้ค้าและนักพัฒนา quant quant ทุกตำแหน่งงานเหล่านั้นจะถูกนำหน้าด้วย "quant" เพราะพวกเขาทุกคนมีส่วนร่วมในระดับที่มีนัยสำคัญของคณิตศาสตร์ แง่มุมของระบบซื้อขายในแต่ละสานเป็นอย่างสูงและทำให้ทุกคนสัมผัสกับคณิตศาสตร์และขั้นตอนวิธี ในกองทุนอย่างเป็นระบบมีสามประเด็นสำคัญที่จะต้องดำเนินการก่อนที่จะเป็น "ท่อซื้อขาย" สามารถที่จะสร้าง ในวงกว้างก็คือ การกำหนดราคา / ฟีด: นักวิจัยเชิงปริมาณและผู้ค้าจะต้องพัฒนาขั้นตอนวิธีการของพวกเขากับอนุกรมเวลาราคาการรักษาความปลอดภัย ดังนั้นเป็นส่วนสำคัญของการวิจัยเชิงปริมาณจะได้รับหลักทรัพย์ที่มีคุณภาพดีข้อมูลการกำหนดราคา ความหลากหลายของประเภทอาหารเป็นที่กว้างขวาง ข้อมูลที่จะต้องมีการเรียกเก็บทำความสะอาดและให้บริการแก่ Quants ในลักษณะครบวงจร นี้เป็นงานของนักพัฒนากำหนดราคาเชิงปริมาณที่ นี่คือประมาณ 80% ของงานของฉัน สัญญาณ / อัลกอริทึม (s): ด้านนี้รวมถึงการวิจัยทางสถิติกับข้อมูลที่ได้รับการกำหนดราคาเพื่อระบุโอกาสในการซื้อขาย กลยุทธ์การจ้างงานโดยกองทุนป้องกันความเสี่ยงมีความหลากหลายมาก สำหรับกองทุนระบบที่พวกเขามักจะตกอยู่ในกลุ่มของแนวโน้มต่อไปนี้หมายถึงการพลิกกลับของการเก็งกำไรทางสถิติหรือความถี่ / ตลาดทำสูง เงินทั้งหมดให้การ์ดของพวกเขามากใกล้กับหน้าอกของพวกเขาดังนั้นกลยุทธ์ที่ดีจะไม่ค่อยเปิดเผย บริเวณนี้เป็นงานของนักวิจัยเชิงปริมาณหรือผู้ประกอบการค้า การดำเนินการ / สั่งซื้อ: เมื่อกลยุทธ์การซื้อขายได้ผ่าน backtesting ใด ๆ ที่จำเป็นและได้รับผลการดำเนินงานทางทฤษฎีเพียงพอก็เป็นงานของ Quants การดำเนินการในการสร้างรูปแบบการได้อย่างมีประสิทธิภาพได้รับการซื้อขายในการแลกเปลี่ยนโดยไม่เกิดการลื่นไถลมากเกินไปหรือต้นทุนการทำธุรกรรม เช่นเดียวกับการกำหนดราคาทีมปริญญาเอกมักจะทำงานที่มีประสิทธิภาพในการดำเนินการขั้นตอนวิธีการ - ความเป็นจริงในการดำเนินการและสัญญาณมีการทับซ้อนกันอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อขั้นตอนวิธีการดำเนินการที่ได้รับการออกแบบมามันเป็นงานของการดำเนินการพัฒนาเชิงปริมาณในการสร้างอินเตอร์เฟซที่จะโบรกเกอร์ที่สำคัญที่ช่วยให้การซื้อขายที่จะดำเนินการ นอกจากนี้การจัดการผลงานและเครื่องมือการปรองดองจะต้องมีการอัตโนมัติที่มีความสามารถในการสร้างรายงานภาพรวมเกี่ยวกับความต้องการ หลังเป็นประมาณ 20% ของงานของฉัน แต่น่าเสียดายที่ฉันจะไม่พูดคุยเกี่ยวกับขั้นตอนวิธีการที่แน่นอนว่าเราใช้เพราะบทความนี้จะไม่สามารถการเปิดเผยกลยุทธ์การซื้อขาย! แต่ผมจะพูดถึงในด้านการกำหนดราคาของการเป็นนักพัฒนาเชิงปริมาณ ราคาการพัฒนาเชิงปริมาณ การกำหนดราคาประกอบด้วยสี่พื้นที่หลัก: การเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลและได้รับข้อมูลการจัดเก็บข้อมูลที่มีในลักษณะที่ครบวงจรในการทำความสะอาดข้อมูลจึงเป็นสิ่งที่ปราศจากข้อผิดพลาดและนำเสนอข้อมูลนั้นไปยังควอนท์นักวิจัยในตรงไปตรงมาวิธีที่ง่ายต่อการใช้งาน กองทุนของเราส่วนใหญ่ แต่ไม่ใช่เพียง แต่ใช้ส่วนยาว / รุ่นสั้นเป็นกลไกการซื้อขาย เรามีความกังวลเกี่ยวเนื่องกับสินทรัพย์ต่อไปนี้: ตลาดหุ้นทั่วโลก, มาโครรายได้คงที่และข้อมูลอนุพันธ์ข้อมูลจุดที่อัตราแลกเปลี่ยน (และฟิวเจอร์ส), สินค้า (ฟิวเจอร์สและตัวเลือก) และดัชนีเช่น S & P500, FTSE100, VIX ฯลฯ ความถี่เด่นสิ้น ของวัน / OHLC (เปิดสูงปิดต่ำ) ผ่านไปสิบนาทีของการสำรวจแหล่งกรรมสิทธิ์อื่น ๆ ขั้นตอนแรกในการสร้างฐานข้อมูลหลักทรัพย์ของชนิดนี้คือการสร้างสิ่งที่เรียกว่ารายการหลักหลักทรัพย์ นี้จะแสดงรายการการรักษาความปลอดภัยทุก / สินทรัพย์ที่อาจจะมีความสนใจในการเป็นหนึ่งเดียวฐานข้อมูลที่ไม่ซ้ำกัน หนึ่งในประเด็นสำคัญที่มีรายการหลักดังกล่าวเป็นแหล่งที่มาที่แตกต่างกันว่าหมายถึงการรักษาความปลอดภัยเดียวกันผ่านรหัสที่แตกต่างกัน มันเป็นสิ่งจำเป็นในการสร้างรายชื่อหลักทรัพย์ที่ทำแผนที่ให้ข้อมูลการกำหนดราคาที่ไม่ซ้ำกันสำหรับการรักษาความปลอดภัยในแต่ละ ข้อมูลการกำหนดราคาของเราที่ได้รับจากการผสมของแหล่งที่มาที่เป็นกรรมสิทธิ์และฟรีมักจะผ่านการเชื่อมต่อโปรแกรมประยุกต์ (API) เพื่อที่จะสามารถดำเนินการได้ในการทำซ้ำแฟชั่นอัตโนมัติ เราสร้างระบบการตรวจสอบข้อผิดพลาดและธงกังวลถ้าข้อมูลไม่ได้รับหรือไม่ตรงกับแหล่งข้อมูลอื่น ๆ ของหลักทรัพย์เดียวกัน ข้อมูลของเราได้รับการจัดเก็บไว้ในระบบการจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (RDBMS) ซึ่งได้รับการเอ็นดูอย่างกว้างขวางสำหรับผลการดำเนินงานและกรณีการใช้งานของเรา เมื่อข้อมูลถูกดาวน์โหลดมาเราวิ่งสามประเภทหลักของการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับเปลี่ยนสคริปต์ ตรวจสอบค่าแรกที่เหมือนกันก็ประสบความสำเร็จในการรักษาความปลอดภัยเดียวกันได้มาจากแหล่งที่แยกต่างหาก ประการที่สองการตรวจสอบว่าไม่มีไม่ได้อธิบาย "แหลม" ในข้อมูล (เช่นการเบี่ยงเบนอย่างมีนัยสำคัญจากช่วงการซื้อขายปกติ) ซึ่งมักจะแสดงให้เห็นถึงข้อผิดพลาด ชนิดที่สามของการวิเคราะห์คือการปรับราคาสำหรับการดำเนินการขององค์กร (เงินปันผลหุ้นแยกประเด็นหุ้น ฯลฯ ) เช่นว่ากระแสผลตอบแทนผลผลิตของเรากลายเป็นชุดของเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงของราคามากกว่าราคาที่แน่นอน ข้อมูลนี้ได้รับการสัมผัสจากนั้นไปที่ซอฟแวร์อื่น ๆ ผ่านทางที่มีส่วนผสมของ API เป็นลายลักษณ์อักษรภายในและเทคนิคการจำลองแบบฐานข้อมูล กระบวนการทั้งหมดนี้ในที่สุดก็โดยอัตโนมัติอย่างเต็มที่ งานคู่มือการเดียวที่จะต้องดำเนินการตรวจสอบได้รับการบันทึกข้อผิดพลาดและแก้ไขแหล่งข้อมูลแหล่งที่มาของการเพิ่มข้อมูลใหม่และการปรับ API ที่จะอนุญาตให้มีฟังก์ชั่นเพิ่มเติมที่จะเรียกว่า ด้านบนของหน้าที่ของฉันเป็น "การกำหนดราคา dev quant" ผมยังผลิตเครื่องมือการรายงาน Web-based เครื่องมือการประนีประนอมผลงานและความหลากหลายของอื่น ๆ "การดูแล" สคริปต์สำหรับงานบางอย่าง ทั้งหมดของซอฟต์แวร์นี้ถูกเขียนในส่วนผสมของงูใหญ่ (80%) และ C ++ (20%) ผมใช้ C ++ ที่ผมจำเป็นต้องมีความเร็วที่กว้างขวางขึ้นของขั้นตอนวิธีบางคน (โดยเฉพาะอย่างยิ่งการประนีประนอมผลงาน) และ Python สำหรับส่วนมากของการเก็บรวบรวมข้อมูลและการเก็บรักษา นอกจากนี้เรายังทำให้การใช้งานหนักของ MatLab และ Excel สำหรับการพัฒนากลยุทธ์และการวิเคราะห์ของเรา ไมเคิลฮอลล์มัวร์ ไมค์เป็นผู้ก่อตั้ง QuantStart และได้รับการมีส่วนร่วมในอุตสาหกรรมการเงินเชิงปริมาณสำหรับในช่วงห้าปีที่ผ่านมาส่วนใหญ่เป็นนักพัฒนา quant และต่อมาเป็นที่ปรึกษาผู้ประกอบการ quant สำหรับกองทุนป้องกันความเสี่ยง