量化分析師

Q1：你從事哪個行業？
A1：我在交易/投資行業擔任對沖基金的量化分析師。

Q2：請介紹你的個人工作背景和事業道路。
A2：我的職業生涯一直專注於量化分析和數據相關的角色。我擁有金融與信息系統的學士學位和金融工程的碩士學位。我最初的職業是數據分析師，在那裡我磨練了數據處理和可視化的技能，之後轉型為量化分析師，專注於交易策略和區塊鏈研究。我參加過各種項目和競賽，包括加密貨幣投資組合挑戰賽和LSEG-CUHK交易競賽，展示了我在機器學習和金融建模方面的專業知識，這反映了我在金融、數據科學和技術領域持續成長的承諾。

A3：你目前的工作職責是什麼？你對這份工作有什麼喜愛之處？
A3：我目前擔任對沖基金量化分析師，職責包括研究交易策略、開發機器學習模型、通過回測優化策略、探索加密貨幣項目以及構建專有交易系統。我還會參與工作流程自動化任務，如數據轉換和驗證。我最喜歡這個角色能深入探索量化金融，應用尖端技術解決複雜問題，並在區塊鏈和加密貨幣這個動態領域中不斷學習和創新。

Q4：你能分享一次難忘的職業經歷嗎？
A4：我最難忘的職業經歷之一是在我加入目前公司不久後。根據我之前的學習和項目經驗，我提出了一種新的市場數據聚合方法，通過引入不同的條形圖類型來實現。此外，我還基於這特定條形圖類型開發了一種新的交易策略。該策略的回測結果非常出色，年化收益率超過130%。這是我為公司創造的第一個有利可圖的交易策略，所以感到非常興奮，並得到了主管的高度讚賞。

數據聚合： 將交易數據合併以分析市場趨勢並做出明智的決策。例如，交易的價格信息可以每5分鐘匯總為開盤、最高、最低和收盤。

條形圖類型： 交易數據聚合的不同方式

Q5：哪些個性特點適合從事這個行業？
A5：在量化分析、數據處理和金融建模的領域，幾個關鍵的個性特點是有益的：

·        注意細節： 確保數據分析和模型構建的準確性。

·        強大的分析能力： 有助於解釋複雜數據並得出有意義的見解。

·        解決問題的能力： 對於應對複雜的金融挑戰至關重要。

·        適應能力： 在快速變化的金融行業中非常重要。

·        有效的溝通技巧： 對於呈現研究結果和與團隊成員合作很重要。

·        持續學習的熱情： 對於保持行業趨勢和技術進步的最新狀態至關重要。

Q6：在這個行業有哪些考慮因素或限制？
A6：一個考慮因素是，由於技術和金融市場的迅速演變，持續學習和提升技能是必要的。跟上機器學習、數據分析和金融工具的進步至關重要。此外，這個職業可能涉及長時間的數據分析和模型構建，要求高度集中注意力。

Q7：如何進入這個行業，以及晉升機會如何？
A7：進入量化分析和金融建模的職業通常需要金融、數學或計算機科學等領域的教育背景。相關課程、證書和實習可以提供寶貴的經驗。

在這個領域的晉升機會通常取決於獲得量化技術的專業知識、展示數據分析和建模的熟練程度，以及成功記錄。晉升可涉及承擔更複雜的項目、領導團隊，以及專注於算法交易或風險管理等特定領域。持續學習、建立人際網絡和保持行業趨勢的最新狀態是解鎖量化分析晉升機會的關鍵。

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由對沖基金的量化分析師兼團隊主管Ko Wai Mei, Erica提供

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