惊了！！量化岗怎么对数据分析要求这么高？

要求当然很高，掂量一下数据分析在量化交易中的重要性就知道了。
现在随意点开各大招聘网站去找量化岗位的时候，职位要求里面，大部分的要求都是集中在数据分析能力上面，表述方式诸如要求编程背景，Python、SQL，机器学习，Analytic Skills等。
量化作为金融行业的岗位之一，为什么会对数据分析能力要求如此之高呢？
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量化交易
量化交易本质上是一种市场策略，它基于复杂的数学和统计模型，利用计算机技术识别投资交易机会，做出投资决定。这些都是由量化分析驱动的，也是该策略名称的来源。
量化交易被视为一门科学，依赖于数据；不同于传统投资交易，被经理人们视为一门艺术，更加依赖于人的判断力和经验。传统投资交易一般通过对公司业务前景的基本洞察来确定股票的吸引力；对较小的机会集个股进行更深入的分析；根据公司基本面分析和投资组合经理个人的经验寻找引人注意的个股机会。
而量化交易是将复杂的历史行为模式剥离成数据，完全依赖统计和编程来完成分析和制定策略。过程中，量化交易忽略主观因素，降低了市场波动对投资者情绪的影响，避免了因为感性的判断而做出的非理性投资决策。
开发和实施量化策略的过程需要严格的回溯测试，以确保交易假设可以在进行之前得到证明。概括地说，创建量化策略的步骤包括：
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筛选数据以查找异常情况或交易规律，这些情况可以为制定交易策略或风险管理提供支持。
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开发模型并对其进行回测。回溯测试是利用历史数据进行的模拟测试。通过这些数据可以检测所制定的量化策略或模型在一段时间内的表现情况。例如，回溯测试可能会使用五年内的历史股票市场价格，以此来测试模型在市场波动中是否表现的优于基准，或更好地管理了投资组合风险。
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使用测试好的模型规则来实施策略，从而筛选资产并构建理想的投资组合。模型和产品组合的持续维护和更新也是必要的。
而量化分析师，又称“Quant”，就是实现上述过程的人。对Quant来说，日常就是跟金融数据打交道，不管是宏观的经济数据，还是股票交易数据，还是各个上市公司的相关数据等，都属于数据收集的范围。
有了数据，Quant将用到各种方法和工具来对数据进行处理和分析，为归纳交易逻辑打好基础。常规情况下，Quant会进行数据清理、数据挖掘、数据建模和测试等步骤来得出一定的分析结果。使用的编程语言包括Python，Java，C++和Perl等。
Quant通常也负责设计和维护数据库和数据系统，使用统计工具来解释大型数据集，撰写分析报告，根据最新发现传达交易逻辑、趋势和预测。
由此可以看出，在量化交易策略形成的过程中，数据分析总是那个强有力的工具在支持运行，所以量化岗对数据分析的硬实力要求也是非常合理了。
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量化岗面试
针对量化交易的繁复过程，雇主们对量化岗求职者的要求也是复杂且严格的。整个的面试流程属于比较复杂的。
通常刚开始会有一个线上的编程测试，或者Take-home建模测试。通过之后，就是一到三轮的电话面试。接下来就是一到三轮的Onsite面试，整个的面试流程的时间战线会比较长，可能会达到一个多月的程度，各位同学要先做好心理准备，保持耐心和足够的精力去应对每一次面试。
面试的问题类型，除了常规问题，了解求职者的基本情况以外，就是行为面试和技术面试。行为面试是大家面试都必须经历的过程，面试的准备就不在此赘述。而技术面试是Quant面试准备的重中之重，尤其是弱技术背景的同学，如果不好好准备，Offer真的只能在远处跟你挥挥手了。
技术面试当中涉及的范围比较广泛，不仅仅会考察求职者的算法、数据结构、编程能力、机器学习等硬技能，统计知识、脑筋急转弯和金融知识也同样会进行能力检测。
不像多年前，金融领域的量化工作面试主要在评估数学能力和对随机微积分的熟悉程度。现在的量化面试更希望面试者可以在面试中回答机器学习和编程的详细问题、对编程语言的熟悉程度、对数据如何处理、如何建模、如何测试等等内容。雇主不仅希望可以通过面试来检测求职者的量化问题的思维方式，更希望求职者有技术硬实力。
下面是十道编程面试的例子，各位同学可以感受一下题型，同时可以做一个自我检测，看看自己是否可以流利地回答上来。
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分享设计成功验证分析系统结果的模型或工具的经验。
提供用来识别、跟踪和维护交易系统操作指标的有效方法。
通过上面的例子，大家可以感受到，面试的时候，不仅会考察构建相关模型的经验，对Coding的技术细节也会深度挖掘，旨在考察求职者是否有扎实的编程能力，以判断是否可以胜任Quant这样一个非常强调Technical技术的金融领域岗位。
因此想要面试量化岗，编程面试的重要性可想而知，只有扎实的技术基础，才能够从容面对。
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