量化行业人才看涨，时代的时机？
2021 年，国内量化私募资产治理规模飞速增长，迫近 1.5 万亿元，实现跨越式倒退。量化行业的技术竞争趋于白热化，对交易性能的要求继续晋升，与此同时，对量化人才的需要也大幅增长。
然而，国内量化起步较晚，且量化人才储备有余，在需要大幅增长的状况下，造成了量化人才难求的场面。优良的量化人才被泛滥机构“疯抢”，薪资也随之低落。这一景象，也吸引了其余行业的优秀人才转入量化行业。
1. 为何量化如此受欢迎？
对于工程师而言，为何量化行业如此受欢迎？不如看看他们怎么说的吧～
2. 时代的时机
（1）美国量化发展史
过来 40 年，美国量化倒退大略能够分为几个时间段：
1969-1989 年处于萌芽期。1969 年一种迷信股票市场零碎（即一种股票权证定价模型）推出，建设了第一支量化基金。1988 年，美国文艺复兴科技公司转向量化畛域并成立了大奖章基金。
1990-2007 年进入成长期，量化基金规模减少，但监管日益严格。1993 年，《股票和债券收益率的常见危险因素》这篇论文的呈现使得投资者意识到股票超额收益的存在。但因为美国政府 1999 年引入了 Hedge Fund Disclosure Act 等监管条例，对冲基金等倒退被限度。2000 年美国调整了股票价差的最小变动单位（从 16 分之一美元变为一美分 $0.01），减小交易成本。2006 年左右的 RegNMS 法案的制订使得同一个股票能够在多处交易，套利变得更加容易。
2007-2008 年进入动荡期，量化基金规模倒退受限。对冲基金在 2007 年产生市场中性基金黑天鹅事件，2008 年金融危机暴发中被限度卖空。后续出台的《多德—弗兰克法案》限度了银行资本在对冲基金上的投资，量化基金规模因而受克制。
2010 年进入成熟期，多种新量化模式全面开花。2010 年后，各种新的量化策略比方被动量化，宏观对冲等相继呈现。2013 年智能 Beta 冲破了一千亿美元的治理规模。2017 年阿尔法狗的诞生，标记着机器人选股时代开启。美国量化基金从新疾速倒退。
材料起源：浙商证券研究所
在美股的交易者中，除了量化基金之外，其余投资机构也会局部使用算法进行交易。依据 Bloomberg 数据测算，2021 年 Q3 美国狭义量化算法交易额占比约为 75.65%。
材料起源：Bloomberg，浙商证券研究所
依据 Preqin 最新数据统计，Bridgewater 规模最大，已超 1500 亿美元。AQR 其次，2018 年颁布的数据曾经靠近千亿美元规模。Two Sigma、Renaissance Technologies 和 Millennium Management 的规模也已超过 500 亿美元。
数据起源：Preqin，浙商证券研究所
（2）中国量化发展史
2008 年美国金融危机后，叠加国内股指期货推出预期，美国成熟量化市场的人才回归开始带动国内量化投资的倒退。随同着 2010 年后股指期货等衍生工具的倒退，在 2009-2015 年间，一批以指数加强策略和市场中性策略为主的私募量化治理人在短时间内迅速扩张，国内量化投资进入萌芽期。
经验了 2015 年中的股指期货受限后，国内量化投资进入蛰伏期。期间，随着商品期权等衍生工具的倒退，CTA 策略逐步成熟。
自 2019 年以来，国内量化投资进入发展期，业绩和规模呈现显著分化，头部机构初现、治理规模疾速扩容。同期，量化模式减速跟进美国，国内量化私募产品线更加丰盛。
数据起源：Wind，海银研究院
据私募排排网数据显示，截至目前，国内 105 家百亿私募中有 28 家量化私募，占比 26.67%。然而，国内百亿量化私募占比仍有很大的回升空间。
2021 年二季度末，量化私募基金的规模冲破了 1 万亿元大关，三季度末达到 1.43 万亿元，在证券类私募基金的治理规模（约 6.1 万亿元，相较年初规模增长了 2.33 万亿元）中占比约 23%。尽管国内量化私募规模增长趋势愈发显著，但跟美国相比，目前国内量化策略的倒退仍处于初级阶段。
2. 互联网可包容大量“两头人才”，但量化不能
目前，量化行业更像是互联网算法的晚期。国内胜利的量化私募，创始人少数是海归背景，且赶上了风口。晚期量化人才，要有冷启动技能，写代码、做模型、做策略、治理资金、钻研等各方面能力。
然而，量化和互联网有个显著的不同，那就是：互联网能够包容大量没有能力很强的“两头人才”，而量化更多的是对顶级人才的需要。起因是：量化交易畛域变动很快，一个策略的生命周期可能几个月，一个方法论的生命周期可能 3 - 4 年，公司继续须要一些人做方法论摸索，对能力的要求很高，即须要理解力、执行力和治理能力都很强的人。有人说，量化行业的顶级人才往往具备两个特质：聪慧和怠惰。
竞争强烈，量化和互联网同样存在。互联网始终优化“学不动”的人，如果学不动数学公式，学不动新模型，就要学新的业务了解，要学新的治理常识，要疾速理解企业倒退动向，取得行业嗅觉，还要在别的不须要智力损耗的事件上，取得新的认知。同样，如果不违心变动，不违心学习，那么在量化行业的你也会被优化。
长期来看，量化行业整体规模还会再上一个台阶，尽管竞争强烈，但倒退空间仍然广大。短期来看，还会陆续吸引更多优秀人才退出量化行列中来，但仍能让你取得高额收益。
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