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学科竞赛对做量化的作用

学科竞赛对做量化的作用

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  • 发布时间:2022-04-14
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学科竞赛对做量化的作用
最近看见一家自营机构,大概2019年成立,做高频交易的,每年5倍,现在据说一年赚了1个亿。
团队背景比较有意思,人均NOI(全国信息学奥林匹克竞赛)金牌,因为里面有IOI(国际信息学奥林匹克竞赛)银牌,也有NOI银牌,两个平均一下,就人均金牌了。当然还有不少NOI金牌,甚至NOI金牌第一名等。
他们年纪不是很大,2010级的。
而且不少是一毕业就工作的,比如2010级本科,2014年去读计算机博士,2019年博士毕业,然后直接创业做量化交易了。这类公司还不少,不止这一家这样,好像他们对信息学比数学竞赛更看重。
当然,对于做高频而言,对编程要求较高,可能信息学背景会好一些。这并不是说信息学那些算法对量化交易有直接的帮助,大概率是没有的,而是参加信息学竞赛的人,一般本科都会读计算机,系统学习过编程课,编程水平更高,更能全栈,更适合高频。
说实话,我觉得,如果初中高中几年都是刷算法题,其实真正的计算机编程水平未必多高,比如系统、网络、编译等方面的编程水平未必有多高,因为那些跟竞赛无关的。或许多参加一些开源项目会对编程能力提升更快。
不过还有另外几点,就是有这些竞赛经历的人,大学期间想参与各种编程项目还是比较容易的,只要自己有心,应该不难的。另外,有这个编程竞赛经历,也可以认识到同样有这些经历的人,创业的时候容易组队。
比如量化私募经常出现合伙人撕逼散伙的情况,我都见得多了。核心原因在于创始人之间都没啥过深的交情,都是职场上江湖上认识的,没有学生时代的纯朴。但有这些竞赛经历的人,好歹都是学生时代认识的,而且大家普遍水平都不差,组队起来比较容易。
当然了,这个公司最厉害的只是IOI银牌,国内IOI金牌、IMO金牌都很多的,所以从配置上看未必是最顶级的。但很多金牌都出国了,哪怕做量化,也是去Two Sigma、DE Shaw、Citadel打工。这个打工跟创业哪个好呢?
说实话,我觉得更多取决于家里有没有矿。比如一些奥赛冠军,家里条件一般,本来家庭经济负担就比较重,承担不起风险,自然是不敢创业的。别以为出国留学就是敢闯敢拼的,其实是相反的。特别是能进大牌基金的,很多是博士全奖出国的,那是最稳的一条路,恰恰说明他们不敢拼。至于去基金而不去教职,其实基金比教职也是更稳的路。最近丘成桐不就写文章悼念他的一个学生么,还是得意门生,最后没拿到终身教职,神经病还是精神病了,一大帮科大校友之前跟他没啥关系的都来蹭热度,我都看不下去了,不吐不快啊。研究数学得神经病的太多了,搞量化得病的反而不是很多见,所以这反而是比较稳的一条路。
也有一些留美大神创业的,但都是工作10几年了,绿卡、国籍都有了,一切都稳了才创业。人家都是求稳的心态,很多年纪都不算小,大概75-85年的这些人比较多。现在这些90后、95后,一般家里都有矿,反而敢打敢冲的。
所以未来真的很难说。每年都有几十个NOI金牌、CMO金牌,如果每年都出来几个创业搞私募的,那竞争会更激烈。或许一开始经验不足,但经验总可以慢慢积累的。其实从他们的心态也不难理解,因为现有的百亿千亿私募的人背景都远不如他们光鲜,给他们打工不如自己干算了。要知道财富之数级别积累,一年5倍,现在都一年赚1亿了,往后说不定更多,而且都是自营,其实速度可以很快。而且这还不是市场上背景最好的一家,只是今天刚好看到随便说说。当然人家是家里有矿,输了没所谓大不了重头来过,如果家里没矿,那么打打工卖卖课也比这个强。

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