谁是量化开发人员？量化开发人员是做什么的？量化分析师如何对金融产品进行编程？这些问题对您来说是不是很熟悉，或者您觉得不同？无论是熟悉的还是独特的，我们都将为您提供有关定量开发人员如何对复杂的金融模型和衍生品定价进行编码的有效思考。
这篇文章是关于 Quants、量化研究人员、量化开发人员和量化分析师，他们开发巧妙的解决方案来在金融市场进行交易以获取强劲的收益。
谁是量化开发人员？
量化是一名计算机程序员，他为量化金融和量化交易行业开发金融建模解决方案。量化开发人员将对应用数学、统计模型、高级金融概念、数据结构、算法和科学计算有深刻的了解。
投资银行、对冲基金公司、资产管理公司、贸易经纪公司和金融证券公司对量化开发商的需求更大。
Quants 通过深入的定量分析和数学计算为更复杂的交易问题提供简单的解决方案。量化开发人员使用交易的关键组成部分（例如股票的价格和数量）创建数学模型。
这些是关于量化开发人员，熟悉Java、C#、C++ 的编码人员可以作为 Quants 进军投资银行。而擅长 R、 Python 的编码人员，Matlab 可以赶上对冲基金公司和经纪公司。
实施定量模型的先决条件
任何计算机科学工程师都非常有能力进入量化金融和交易领域。计算机和电子交易在当今的场景中发挥着至关重要的作用，而股票交易也不容错过。除了计算机工程师的技能外，量化分析师还应该具备一些行业就绪的技能。他们非常精通数据库管理系统，Matlab、SAS、R、S-Plus等统计分析软件，高级电子表格技能、数据结构、算法，尤其是C++或Python、 Java、SQL编码。
因此，如果您渴望数字并且对开发金融模型感到好奇，那么定量金融是一种不错的选择。定量模型的实施是一个广泛的领域，如算法策略，定量金融模型也有许多策略，必须通过分析过去的数据、当前和预期的未来数据来计算。
开发量化模型的编程语言
高级 C++ 概念对于开发金融工具和衍生品定价至关重要，而Java、 Python可用于算法高频交易目的。
了解高级统计分析软件（如 Matlab、R、SAS）将是一个重要的加分项。如果您对交易、可证明性和金融模型有勇气和热情，那么您就可以成为一名自学成才的量化开发人员。您只需要在算法和金融数值模型上进行大量练习。
量化工具：让我们看看有助于创建财务模型或交易策略的量化软件工具。用于金融产品衍生品定价和复杂风险管理的量化软件是：
- Quant Lib：这些库函数是用 C++ 编写的，专门用于衍生品定价。
- JQuantLib：与Quantlib相同，但用Java编写
- OpenGamma：用于分析操作风险和市场风险
- Maygard：用于评估股票和价格变动
- Quantcode：用于金融建模
- Rosetta 代码：练习定量编程。
- Nvidia 计算金融工具：用于金融建模和图形模拟。
交易软件
- Quantopian：用于对冲基金回测算法交易策略。用Python编写，也与经纪机构一起用于纸面交易。他们也进行算法交易竞赛。
- Quantconnect：用于回测的外汇算法交易引擎。
- Quantmod开发、测试和部署交易引擎。
- Quandl：提供用于数量部署的数据集和模型。
实践中的财务模型：让我们来看看哪些是最熟悉的数学和统计模型，这些模型被用于量化开发。
- 零件模型总和：该模型是通过采用多个贴现现金流模型并最终将它们相加来计算的。
- 合并模型：这里将多个业务单位合并为一个模型。
- 预算模型：聚焦收入流，制定预算模型。
- 预测模型：通过财务规划和分析预测未来的费用。
- 期权定价模型：这是一个基于二叉树和 Black-Scholes 的直接数学模型。
- 三报表模型：三个重要的财务报表损益表、资产负债表、现金流量表是在Excel宏中制定的。
- 贴现现金流 (DCF) 模型：这是与三个主要报表以及净现值和未来值一起计算的。
- 合并模型（M&A）：这是通过合并公司的主要状态合并计算的合并和收购模型。
- 首次公开募股 (IPO) 模型：通过对公司的全面分析，构建了 IPO 模型。
- 杠杆收购 (LBO) 模型：此模型基于债务时间表构建。
Quants 被认为是相当艰难的，因为它们涉及高风险管理和金融产品建模，需要对人口统计的经济传播进行深入分析。但是，如果您对数学模型、excel 宏和编程充满热情，那么这是一个具有挑战性的职业，这是一种可行的选择。