京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
面临“黄金机遇” ,量化投资人才急缺
进入2018年,量化投资策略在A股市场上的表现有所回暖,不少基金公司开始密集布局量化产品,量化投资基金再次成为市场宠儿。
然而,在市场一片暖意浓浓之下,也当看到,基金管理及其投研的高质量人才的队伍建设并没有与行业发展相匹配。
如何才能摆脱“人才荒”的困局,继续前行,成为值得行业上下思索的关键问题。
黄金时代将临经历2017年的整体受挫,公募基金市场上再度掀起量化产品发行热,量化基金发行规模及成立速度明显回升。
同花顺iFinD数据显示,截至2月27日,今年前两月共有18只(A、C份额合并计算)量化基金成立,而去年同期量化基金产品成立数量仅有5只。
从新成立量化基金首募规模来看,今年2月成立的景顺长盛量化小盘股票基金首募规模超17亿元,成为今年发行最大规模体量量化基金。另外,嘉实润泽量化定期混合基金也以超10亿元募集规模榜上有名。此外,还有多只量化基金产品首募规模超5亿元。
业内认为,今年以来量化基金超七成产品收益率跑赢同类产品行业平均的表现,是造成这一火热势头的最主要原因。今年以来,多只量化基金业绩表现优异。如天弘量化A、C份额年内收益率分别为8.53%、8.46%,高于同期普通股票基金-0.73%的收益率,长盛量化红利混合基金、信诚量化阿尔法均高于平均水平6.67、5.84个百分点。
在40多年的发展历程中,虽然历经反复和挫折,崛起和衰退,得益于近年来对于各种算法投资策略兴趣的持续升温,华尔街量化投资的规模和交易量占比持续上升。
对冲基金研究机构HFR数据显示,美国量化对冲基金管理的资产金额在2017年10月底超过了9400亿美元,几乎是2010年水平的两倍,2018年这一数字将超过1万亿美元。
规模方面,截至2017年末,我国各类量化基金总规模已超过5000亿元,在权益类基金中占比接近35%。
但从目前国内整个公募基金市场的比例分布看,量化基金目前占比4.35%,还算不上主力品种。同时,和国外动辄管理规模数百亿美金的基金相比,国内最大的不过是几十亿人民币,量级相差百倍。
在东方基金量化投资部总经理刘志刚看来,随着A股股票数量的逐步增加,量化方法会被更多引入到上市公司研究和投资决策流程中,更加有助于提高选股效率,也能在更大程度上分散投资风险,在国内有十分广阔的发展前景。
人才瓶颈待解经过十余年的培养,量化投资理念逐渐为国内投资者所接受,市场上也不缺乏敢于承担风险的资金。在金融改革加速、金融效率提升、衍生品市场新品不断等因素的叠加下,中国式量化对冲基金的黄金时代,大幕正在开启。
据深圳一位量化基金经理透露,不管是在公募基金还是在专户业务,中小基金公司都更愿意发展量化。量化人才的价值正在逐渐体现出来,薪酬开始有上升的趋势。
在某知名招聘网站上,券商、基金、险资等对量化投资经理、分析师等人才的需求十分旺盛,两个职位的待遇都高达25000元以上。
各招聘企业十分看重人才的综合素质。基岩资本副总裁黄明麒认为,在国内量化投资行业还是在起步时期,所以对从业人员的要求是,不仅要会编程,还要懂金融,同时要有一定的金融投资经验。
对于将来的投资中先进的计算机技术是否会取代人工的问题,黄明麒持否定的观点,“可能会取代小量的人工操作,可是机器绝对不会完全的顶替人工”。
这是因为,建立量化模型需要拥有方向正确的交易思想的人才来完成,只有这样写出来的程序才有可能盈利。而且,量化模型是需要不断修正的,并不是具有一个可以创造正收益的量化模型就意味着具有了一部能够印钞票的机器。市场每一天都在变化,想要确保量化模型可以适应市场的变化,就一定要具有一支研究队伍不断地捕捉新的信息,同时添加到模型中去。
目前,国内的量化人才主要有两个来源:一是从海外成熟市场归国的海归人才,这类人才拥有丰富的经验,但对国内市场缺乏了解;二是国内培养的人才,因国内量化发展还处于萌芽期,对这类人才的培养起步也比较晚,因此这类人才往往比较年轻,缺乏经验。
相比于美国等量化投资已成为市场主流的国家和地区,国内在量化人才培养方面已经展开探索,但尚无成熟的经验。如何满足产品成立和发行带来的人才缺口问题已被摆上日程。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25