平安证券量化投资部

1. 某券商自营部量化策略岗的面试题

某券商自营部量化策略岗的面试题
本文为网络上流传的某券商自营部量化策略岗的面试题，内容不太完整，仅供参考。
笔试一共八条大题，前两题必答，后六题选三题作答。（试卷还是打印得很工整的，感觉比大学考试更正式。）
第一题，给出了一个资产组合，A、B两证券的权重、波动率、相关系数、贝塔值。
（1）求资产组合的贝塔值
（2）求资产组合的波动率
（3）简述CAPM模型的缺陷。
第二题，自己挑一种程序语言
（1）编写出求两正整数M,N之间的最大公因数的程序。
（2）忘了。
第三题，期权组合题，假设标的资产近期将会出现大波动，市场有一个CALL和一个PUT可供选择，请构建出一个你觉得适合后市的期权套利组合，并画出对应的盈亏图
私募工场是目前国内最具凝聚力的投顾培养平台，坚持以资产配置为核心投资理念，开展覆盖量化投资及对冲基金领域的权威培训、FOF/MOM业务，目前已吸引上万家优秀私募及数百家金融孵化机构入驻。
私募工场长期推出“阿基米德”：投顾入驻计划/“阿基米德”：资方入驻计划/“阿基米德”：壳资源交换/Quant求职/私募求才业务，敬请搜索公众号：私募工场或者直接联系微信150****1448
第四题，假设标的遵循几何布朗运动（就是那个随机微分方程），利用伊藤引理求解上述SDE。
第五题，给出每期的现金流和即期利率，求出债券价格和久期。
第六题，假设有1024只硬币，其中有一只是假的（正反两面同样图案）。后面忘了，给出效用函数，问你愿意？？？？？？（忘记了）
第七题，支持向量机SVM的原理。
第八题，结合当前宏观经济阐述下半年我国宏观经济走向以及资产配置建议。
楼主小硕，学校非985，目前在某一线券商实**，做量化方面的事情，不过很水。

2. 量化投资什么意思

量化投资是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术、大数据等手段作出投资决策的投资方法。

3. 量化投资、量化交易、量化金融，这三者有什么区别吗

其二，行为金融学认为，投资者是不理性的。任何一个投资个体的判断与决策过程都会不同程度地受到认知、情绪、意志等各种心理因素的影响。基金经理和投资研究员在一段时间跟踪某只股票之后，由于时刻关心股价的表现和基本面的变动，可能出现不同程度的情感依赖，“和股票谈起恋爱”。即使出现了下跌趋势，也可能因为过度自信、抵制心理等不理性的分析出发点而导致投资、荐股时的行为偏差。而量化投资依靠计算机配置投资组合，克服了人性弱点，使投资决策更科学、更理性。

4. 怎么开一家量化投资公司

有一个伟大的人物，“量化投资之王”詹姆斯·西蒙斯，他给我们开了一个好头，想要开一家量化投资公司，当然不是一件小事情，需要选择的品种必须流动性强，符合模型要求等等，找到一些适合自己的必备条件，才能支撑住一家公司。

开公司本身就是有风险的，尤其是量化公司，做到思前顾后的考虑，全身心投入，公司运营模式，发展前景考虑周全，这样成功也就指日可待！

5. 应聘量化投资工作需要哪些技术

• 强烈的兴趣

想做好一件事情没有兴趣也只是三天打鱼两天晒网，最后不得而终，因此需要培养对投资形成强烈的兴趣，每根K线的波动能够刺激你的心脏随之不断跳动。

• 学习能力

量化交易是一门跨学科知识，必须有快速地问题解决能力和自学能力，懂得锲而不舍不断专研的试错法。研究生已经具备了较好的学习能力。

• 编程

编程很重要，现在Python是标配，matlab、R拿来做量化的人真的不多。虽然不是做开发，但是基本的简单编程知识还是要会。想学Python和Pandas，推荐Python基础教程和《利用Python进行数据分析》，想学编程知识，推荐《 代码大全 》，这本书没有什么代码，不要为名字所迷惑，不过如果想成为编程高手的话，看了绝不后悔。

看书一定要经典，不经典的书简直就是浪费生命，这三本书如果不想买，网上电子版肯定是很多的，话不多说。

• 量化知识

很多程序员开始转量化，但是金融知识和量化知识不够。经典的重要性在此显得更为重要，编程的书籍不看经典的我也能进步，可能会慢点，但是量化金融知识不看经典的书，那么可能就会南辕北辙，甚至影响到投资的整个生涯，不对，走偏了的话，就无生涯可谈。

投资的基础知识，比如股票债券基础知识，先来看看滋维博迪的《投资学（原书第9版）》([美]滋维·博迪（Zvi Bodie）

再来一本干货，很多国内外研究生教程，介绍的更多的是衍生品，约翰赫尔的《期权、期货及其他衍生产品（原书第9版）》([加]约翰·赫尔（John C.Hull）)

期权这么火，推荐 麦克米伦的《金融期货与期权丛书：期权投资策略（原书第5版）》([美]劳伦斯 G.麦克米伦（Lawrence G.McMillan）)

想知道公募基金大佬如何做股票？李腾翻译的大作奉上，主动投资组合管理 创造高收益并控制风险的量化投资方法(原书第2版)

想知道私募基金怎么搞交易的？交易中有哪些技巧？以及如何在量化中走弯路？推荐 范撒普的通向财务自由之路，这可不是一本关于财务分析、会计理论的书籍，真正理解了里面的思想，资金管理、风险控制你就不会纠结。

现在中产压力这么大，那么多人有中年职业危机，想知道怎么把交易当做全职？推荐 埃尔德以交易为生，他可是将自己如何转行交易，并以交易作为自己的终身职业的心历路程和盘托出。

• 英语

你可以不说英语、听不懂英语，但最好是要看的懂英语，编程的原生环境是英语，quora、stackoverflow、github也是要求英语阅读能力，要是想用机器学习、深度学习做量化，那么多paperarticle都是英语，读不懂怎么做的好？本来是谈量化入门，但好像谈到量化进阶了。

• 交易

没有途径，实战是最好的方法。确实不行，模拟交易也可以。

量化交易以思想为本，工具为用，路子不能走偏。

• 快速迭代

类似于实验，都是需要成千上万反反复复的检查、测试。在此，讲到了实验的快速开发和迭代，那么就顺便给个传送门：BigQuant - 人工智能量化投资平台.，人生苦短，一定要快速迭代，缩短策略开发生命周期。因为你的想法上千个，可能只有几个有价值。

6. 投行或者券商一般都有哪些部门，主要分工是什么

每个投行或者证券公司的部门设置有所不同，一般常见的部门有：
1 固定收益部：主要做一些债券市场研究，接触到利率互换等衍生品业务。负责公司固定收益产品研究，信用分析；比如中信证券，国泰君安，平安证券等等。
2 资产管理部：主要参与股票、股指期货等量化投资策略的开发。比如中信证券。
3 风险管理部：业务日常风险监控，完成相应的风险报告。
4 研究部：多是撰写行研分析报告，会涉及到模型构建，数据处理。招人的背景比较多样化，理工科背景也可以，比如化工，材料，机械，本身跟金工金数，数量分析关系不大。
5 金融工程/衍生品部门：涉及到一些估值模型，交易策略，风控工具的研究和开发。
6 量化投资部：辅助股本类衍生品的产品设计与定价，辅助数量化交易模型构建。
7 投资银行部：主要从事证券发行、承销、交易、企业重组、兼并与收购、投资分析、风险投资、项目融资等业务。
8 销售交易部：主要给投资者提供交易的渠道，比如租用席位，管理客户关系以及对投资者的一些投资行为提供咨询建议等。

7. 量化投资属于哪个部门

如果是国家层面应该是财政，企业应该是战略投资部

8. 什么是券商资管量化投资请说详细一些

通过历史数据和计算机建立的模型，自动选择股票（择股）或者选择买卖时机（择机）。

9. 什么是量化投资

量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。事实上，互联网的发展，使得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内还比较罕见。其实，定量投资和传统的定性投资本质上的相同的，二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础，而投资经理可以通过对个股估值，成长等基本面的分析研究，建立战胜市场，产生超额收益的组合。不同的是，定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。 第一，纪律性，所有的决策都是依据模型做出的。我们有三个模型：一是大类资产配置模型、二是行业模型、三是股票模型。根据大类资产配置决定股票和债券投资比例；按照行业配置模型确定超配或低配的行业；依靠股票模型挑选股票。纪律性首先表现在依靠模型和相信模型，每一天决策之前，首先要运行模型，根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。有人问，模型出错怎么办？不可否认，模型可能出错，就像CT机可能误诊病人一样。但是，在大概率下，CT机是不会出错的，所以，医生没有抛弃CT机，我的模型在大概率下是不出错的，所以，我还是相信我的模型。 纪律性的好处很多，可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差，行为金融理论在这方面有许多论述。纪律化的另外一个好处是可跟踪。定量投资作为一种定性思想的理性应用，客观地在组合中去体现这样的组合思想。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、动量上、技术指标上的得分情况，这个评价是非常全面的,只有汇总得分比其他得分要高才有说服力。 第二，系统性。具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；其次是多角度,定量投资的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。 第三，妥善运用套利的思想。定量投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票；与定性投资经理不同，定量基金经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。 第四，靠概率取胜。这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组股票取胜，而不是一个或几个股票取胜。在国内市场的发展潜力首先，相较于海外成熟市场，A股市场的发展历史较短，投资者队伍参差不齐，投资理念还不够成熟，留给主动投资发掘市场非有效性，产生阿尔法的潜力和空间也更大。投资理念多元化，也创造出多元分散的alpha机会。 其次，量化投资的技术和方法在国内几乎没有竞争者。中医治疗中医擅长的疾病、西医治疗西医擅长的疾病；如果把证券市场看作一个病人的话，每个投资者就是医生，定性投资者挖掘定性投资的机会，治疗定性投资的疾病，定量投资者挖掘定量投资的机会，治疗定量投资的疾病。现在证券市场上定性投资者太多了，机会太少，竞争太激烈；量化投资者太少了，机会很多，竞争很少。这给量化投资创造了良好的发展机遇——当其他人都摆西瓜摊的时候，我们摆了一个苹果摊。 总的看来，量化投资和定性投资的差别真的有如中医和西医的差别，互有长短、各有千秋。 由此可见，随着2010年4月股指期货的出台，量化投资国内市场发展潜力逐渐显现，目前已有国泰安金融学院，北京大学汇丰商学院，上海交通大学安泰管理学院投入数百万开设了专业的量化投资金融实验室，并开办了量化投资高级研修班，为国内量化投资的市场发展提供了良好学术和实战环境。相关基金： 光大量化基金（光大量化核心基金），嘉实量化阿尔法基金，长盛量化基金，中海量化基金。

10. 普通人可以用的量化交易软件是不是平安证券推出的这款软件

确实，量化交易还是钱钱做得最好。