新闻评论：炒了马斯克，16岁天才少年空降华尔街
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已有(16)人发表了评论
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- 模型就会从测试切换到上线，并开始执行交易。 在这个构建和测试一切的期间，交易员大多仍在使用旧的模型和策略进行交易。他们可能会尝试手动实施新策略的某些方面，但他们需要注意的是，他们仍然遵守关于风险管理等
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- 并在短时间内开始使用实时数据对其进行测试。与此同时，软件工程师（SWE）和机器学习工程师（MLE）将开始努力使模型能够在实际生产环境中部署，等待“按下按钮”的绿灯。一旦每个人都对新策略/模型的性能感到满意，
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- 它们是否符合公司的风险状况，调查损益、最大回撤等指标。 如果一切看起来都不错，他们会和运营经理谈谈，然后运营经理可能会再开个会。数据科学家/量化人员会开始将模型部署到与交易大厅其他部分隔离的测试环境中
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- 真正的量化人员”会深入研究现有的数据集，在这个过程中可能会创建新的数据集，将数据与数据工程师和数据科学家一起转换成有用的东西，然后开始对交易员描述的新策略进行建模。量化人员会确定它们在历史数据上的盈利
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- 如果交易员有新的交易想法，他们会描述他们的想法以及他们希望如何在他们的交易岗位上整合它，量化分析师/研究人员则会带着他们需要调查的详细说明离开会议。 “真正的量化人员”会深入研究现有的数据集，在这个过
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- 新想法/策略是如何形成的： 交易员几乎每周都会和运营经理开会，讨论进度、想法、问题以及任何会直接影响他们盈利交易能力的事情。运营经理可能会邀请量化人员或软件工程师参加这些会议，以便解决具体问题。如果交易
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- 人员和开发人员开会和讨论）。相反，他们执行的是整个团队研究、设计、开发和部署的东西。他们会和开发人员和量化人员一起监控模型，但主要还是作为模型的“操纵者”，自己执行很多交易，但其他时间都在实时观察模型
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- 可能不同，但他们基本上是实施和执行量化策略的交易员，虽然他们很少做研发。 （很多）交易员都做什么： 交易员上班的时候通常都会盯着市场看。他们每天没有太多时间开会或头脑风暴（虽然他们确实会不时地和量化人
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- 更新： 我的经验： 我在一家交易公司工作，跟交易员、软件工程师和量化开发/分析/研究人员一起，算是数据科学家。我的工作是了解公司里这三个部门之间的流程，并帮助自动化回测和部署新的交易策略。量化交易员的角
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- 回复 - 好多好多数据统计。我过会儿再回来看，我得赶紧走了，但我可以给你大致讲讲是什么样的。 不，我们不用K线图或移动平均线交叉。 与此同时，看看马尔可夫链和随机过程吧。
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- 量化交易员，你们到底干啥的？ Trading 你们怎么交易的？是自己想策略还是听指令？ 你们怎么想出策略的？ 你们写代码吗？如果写，处理什么样的数据，怎么处理的？
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- 中国人聪明绝顶的太多，中国统治阶级中聪明绝顶的也太多，为了统治的稳定与安全，后者采取了一套聪明绝顶制度和方法统治中国，可惜这套制度压制了前者聪明的发挥，结果就是一个聪明的统治阶层领导一群傻B在复兴中国