Quant都是做什么的？

1. Quant都是做什么的？

quant的工作就是设计并实现金融的数学模型（主要采用计算机编程），包括衍生品定价，风险估价或预测市场行为等。
quant的职位可以分为以下几种：
Desk Quant：开发直接被交易员使用的价格模型
Model Validating Quant：独立开发价格模型,为了确定Desk Quant开发的模型的正确性
Research Quant 会尝试发明新的价格公式和模型
Quant Developer：类似于程序员，写代码,或者调试其他人的大型系统
Capital Quant 建立银行的信用和资本模型

2. quant是什么意思？

quant　畅通词汇　
英 [kwænt] 　 　 美 [kwænt] 　 　
n. 船桨；数量分析专家
v. 用篙撑


I have quant of happiness and wisdom.
我有快乐和智慧的桨。

The boat is equipped with handles, safe pulling rope, draw ring, quant and other relevant accessories.
船上设有把手、安全拉绳、牵引环、船桨等相关配件。

In the quant, only one inspection lot can be recorded.

在份中，只能记录一个检验批。
( Quant, Long/ Short, Global Macro, etc*)

（量化基金，做多／做空基金，全球宏观型基金等）

3. quant都有哪些职位？

Desk Quant：Desk Quant 开发直接被交易员使用的价格模型，优势是接近交易中所遇到的Money和机会，劣势是压力很大。
Model Validating Quant：Model Validating Quant 独立开发价格模型，不过是为了确定Desk Quant开发的模型的正确性，优势是更轻松，压力比较小，劣势是这种小组会比较没有作为而且远离Money。
Research Quant： Research Quant 尝试发明新的价格公式和模型，有时还会执行Blue-Sky Research。优势是比较有趣，而且你会学到很多东西，劣势是有时会比较难证明有你这个人存在（跟科学家一样，没有什么大的成果就没人注意到你）。
Quant Developer：其实就是名字被美化的程序员，但收入很不错而且很容易找到工作，这种工作变化很大，它可能是一直在写代码，或者调试其他人的大型系统。
Statistical Arbitrage Quant：Statistical Arbitrage Quant 在数据中寻找自动交易系统的模式（就是套利系统），这种技术比起衍生物定价的技术有很大的不同，它主要用在对冲基金里，而且这种位置的回报是极不稳定的。
Capital Quant：Capital Quant 建立银行的信用和资本模型，相比衍生物定价相关的工作它没有那么吸引人，但是随着巴塞尔II银行协议的到来，它变得越来越重要，你会得到不错的收入（但不会很多），更少的压力和更少的工作时间。

4. P Quant 和 Q Quant 到底哪个是未来

q quant来自于q 
measure，也就是风险中性测度。资产定价理论中最基本的原理，就是风险中性测度对应着无套利，无套利对应着可以完美对冲各种风险。所以q 
quant主要是协助structuring desk和exotic trading desk来做衍生品定价。银行卖那些复杂的衍生品是为了赚手续费（1%左右），并不是与客户对赌。在q quant的协助下，银行把衍生品卖出去，对冲掉所有风险，收客户一笔手续费，这才是sell-side最本职的工作。

而
p quant来自于physical prob 
measure，也就是“预测未来走势”，常见于买方和卖方的自营交易部。所谓预测未来走势，无非就是寻找under-priced 
risks/over-priced risks（不好意思不会翻译），也就是所谓的“找alpha”，因此p quant也叫alpha quant。

所以，
q quant做的是“如何不承担风险”。
p quant做的是“承担哪些风险”。

这两类quant的界限其实可以很不明显。举个例子，volatility trading做的就是对冲掉股票价格风险（q measure），预测未来波动率走势（p measure）。


哪
类quant更有前途，要的是经济周期。所谓“乱世买黄金，盛世兴收藏”。那些奇奇怪怪的衍生品，由于收益率高，在市场流动性过剩的时候会很受欢迎，所以
前段时间银行们招了不少structured product pricing quant。而p 
quant的表现，通过量化投资的对冲基金的收益率就可以看出来（去年不太好）。

不过，q quant是cost centre，p quant是profit centre，这也就意味着两者的待遇必然不同。

5. P Quant 和 Q Quant 到底哪个是未来

q quant来自于q measure，也就是风险中性测度。资产定价理论中最基本的原理，就是风险中性测度对应着无套利，无套利对应着可以完美对冲各种风险。所以q quant主要是协助structuring desk和exotic trading desk来做衍生品定价。银行卖那些复杂的衍生品是为了赚手续费（1%左右），并不是与客户对赌。在q quant的协助下，银行把衍生品卖出去，对冲掉所有风险，收客户一笔手续费，这才是sell-side最本职的工作。

而p quant来自于physical prob measure，也就是“预测未来走势”，常见于买方和卖方的自营交易部。所谓预测未来走势，无非就是寻找under-priced risks/over-priced risks（不好意思不会翻译），也就是所谓的“找alpha”，因此p quant也叫alpha quant。

所以，
q quant做的是“如何不承担风险”。
p quant做的是“承担哪些风险”。

这两类quant的界限其实可以很不明显。举个例子，volatility trading做的就是对冲掉股票价格风险（q measure），预测未来波动率走势（p measure）。


哪类quant更有前途，要的是经济周期。所谓“乱世买黄金，盛世兴收藏”。那些奇奇怪怪的衍生品，由于收益率高，在市场流动性过剩的时候会很受欢迎，所以前段时间银行们招了不少structured product pricing quant。而p quant的表现，通过量化投资的对冲基金的收益率就可以看出来（去年不太好）。

不过，q quant是cost centre，p quant是profit centre，这也就意味着两者的待遇必然不同。

当然，发财得有前瞻性。。。。

6. quant 和程序员到底有什么差别

多数时候Quant和程序员的区别很大。
首先需要明确程序员的定义。我们说的程序员并不是指的写程序的人，而通常指的是主要工作为开发软件的人。很多工作都会涉及到写程序，甚至处理一下表格也要编下excel，但这都不算程序员。
如果是普通交易机构，银行等Quant，更多时候他们会写一些程序去处理数据。他们的目的是处理数据而不是开发软件，写程序只是处理数据所需的手段。他们通常不需要特别深刻的计算机知识，而更多的需要建模能力和统计能力。
在高频交易公司中，软件技术的重要性相比普通交易机构及银行要高很多。除了通常的交易员(Trader)，和Quant，甚至Quant Trader之外，基础设施开发者(Infrastructure Developer)占了很大的比重，这一部分人是标准的程序员，他们精通低延迟高性能相关的知识，有较完整的软件开发方法，开发出的软件是交易系统，而较少涉及到策略，软件会直接放到Colocation(似乎没有相应的中文词)的服务器上跑。另一部分是Quant Developer，这类程序员主要任务是用程序实现研究出来的策略。由于高频交易对低延迟的高要求，这类程序也一般由精通低延迟的开发者来写，而通常不会由纯Quant兼任，以使得总体的延迟接近最低。这种程序员可能是Quant和程序员界限最模糊的职业了。

7. Quant 和程序员到底有什么差别？

Quant和程序员到的差别：工作内容、工作方向不同。
Quant的工作主要还是和数字打交道，写程序的目的是为了用计算机去解决数字计算的问题，不论是Q宗定价还是P宗统计。
相比之下，他们不会去关心Web开发有多少种框架， PHP是不是最好的编程语言，MySQL和PostgreSQL哪个性能更好这种一般意义上的程序员更可能关注的问题，很多时候也不需要深入理解编译器的工作原理，操作系统的kernel space和user space有什么不同，CPU里面有几级缓存等纯计算机专业的知识。

Quant的工作始终是为金融业服务，相比于普通的软件开发，有门槛高，专业方向明确的特点。像是互联网那种做个小网站或是开发iPhone App这种一个人买台电脑，在网上看看免费文档，再花几百块租个服务器就能从设计到开发到运营全包的风格，做Quant工作是不太可能想像的。

8. Quant 和程序员到底有什么差别

多数时候Quant和程序员的区别很大。
首先需要明确程序员的定义。我们说的程序员并不是指的写程序的人，而通常指的是主要工作为开发软件的人。很多工作都会涉及到写程序，甚至处理一下表格也要编下excel，但这都不算程序员。
如果是普通交易机构，银行等Quant，更多时候他们会写一些程序去处理数据。他们的目的是处理数据而不是开发软件，写程序只是处理数据所需的手段。他们通常不需要特别深刻的计算机知识，而更多的需要建模能力和统计能力。
在高频交易公司中，软件技术的重要性相比普通交易机构及银行要高很多。除了通常的交易员(Trader)，和Quant，甚至Quant Trader之外，基础设施开发者(Infrastructure Developer)占了很大的比重，这一部分人是标准的程序员，他们精通低延迟高性能相关的知识，有较完整的软件开发方法，开发出的软件是交易系统，而较少涉及到策略，软件会直接放到Colocation(似乎没有相应的中文词)的服务器上跑。另一部分是Quant Developer，这类程序员主要任务是用程序实现研究出来的策略。由于高频交易对低延迟的高要求，这类程序也一般由精通低延迟的开发者来写，而通常不会由纯Quant兼任，以使得总体的延迟接近最低。这种程序员可能是Quant和程序员界限最模糊的职业了。