这些技能将帮助您掌握算法交易

Nitesh Khandelwal

正如我们在本系列的上一篇文章中所观察到的那样，全球算法交易市场正在迅速增长，从而导致对熟练的技术人员的需求不断增长。在大多数地区，算法交易占整体交易量的大部分，因此对于交易员和其他金融市场参与者而言，掌握这些技能比以往任何时候都更为重要。

算法交易有很多，我可以说是“组件”，例如编程，定量分析技术等等。有些人追求这一领域的学习以保持与时俱进，而另一些人则是出于对技术的热情，或创造收益，提升技能，获得梦想的工作或只是为未来做好准备。

关

来自行业的巨头-贸易公司，经纪人，全球银行，投资公司等，继续采用技术进步。他们总是在寻找能够获得该领域重要技能的人员。他们需要具有算法交易技能的人员。但是，还有一个大问题-他们将寻找什么样的关键算法交易技能？

相关新闻累积股票的时间； 2019年下半年，新的FM Nirmala Sitharaman会受到宏观数据缓慢的欢迎-挑战巨大，机遇召唤市场处于历史高位-是时候谨慎还是值得庆祝？

如果您渴望成为该领域的一部分，那么以下是一些重要技能：

定量技能

数学能力，即统计知识，数学模型，统计研究方法决定着您的定量技能。将您的方法限制为仅处理数字运算敏捷性没有任何意义。您应该了解如何找到合适的模型来定义随机性或计算资产价格变动，检查市场数据的统计属性等。随着可用数据量的增加，这些技能将成为您武器库中不断稳定发射的武器。在这些快速发展的市场中修改您的技术，程序，策略并发展算法。

编程知识

编码或编程是成为成功的算法交易者必不可少的另一个关键技能。与普遍的看法相反，编程不仅是自动化交易策略的要求，而且在整个交易生命周期中也是必需的。算法和定量交易者使用从验证策略假设到建模以及从回测和优化到执行的编程权利。随着数据科学的兴起，Python已成为包括金融市场在内的2017-18年度世界上最受欢迎的编程语言。

金融市场敏锐度

任何类型的交易方法都需要对金融市场有清晰的了解和知识。如果您不了解金融市场和一般交易的概念，那么所有的统计能力和编程技巧都没有用。我们在这里谈论什么类型的概念？它需要了解诸如买价之类的基本术语，以了解股票或您打算交易的任何资产类别中价格波动的根本原因。

解决问题的能力

交易是帮助您实践解决问题能力的理想平台。这是一项非常重要的技能，可以在提出交易建议以及建模建议时真正使您受益。建模策略有时可能很复杂，并且强大的问题解决能力有助于提出直观的解决方案和框架。

数据管理

对于任何类型的交易者而言，访问质量数据都很重要。尽管有足够的数据来源可用于每日价格数据，但可以限制对历史日内数据的访问。了解来自不同市场和全球交易所的数据模式非常重要。交易员/分析师最重要的任务之一是清理数据，将其与数据库统一（例如转换整数，浮点小数等），然后使用其识别模式，创建和优化策略。请注意，尽管价格和交易量数据在大多数交易策略中普遍存在，但算法交易者经常管理其他数据集，例如与经济，情绪，基本面等相关的数据。

系统架构

知道如何使用交易系统同样重要，了解交易系统的内部也很重要。算法交易者需要了解交易系统的各个组件，包括适配器，复杂事件处理（CEP）引擎等。此外，从硬件和网络角度了解基础结构方面也很重要。如果您打算交易高频交易策略，那么这部分是绝对必要的。在中低频策略的情况下，对这些东西的基本理解也可以起作用。

管理风险

风险管理是另一个重要组成部分。这些策略将帮助您赚钱，但是风险管理系统通常是负责保存该系统的系统。在任何类型的交易中，市场风险都是交易者试图通过各种手段减轻的风险。在自动交易的情况下，降低操作风险处于中心位置。我经常告诉我们的EPAT课程参与者，当您进行手动交易时，您将拥有一个非常强大的风险管理工具，这是常识。当涉及到机器时，关键部分丢失了，您必须通过在策略和整体代码库中仔细添加适当的风险检查来加以解决。

合规与法规

每个国家和地区都有其自己的一套法规和合规性要求，必须遵守各自贸易目的地中的贸易。有些规则需要与卖空，同地托管，系统批准等相关。例如，某些交易所需要在整个系统级别进行批准，而在其他交易所（在印度以及其他几个国家），则需要在每个策略级别都获得批准。此外，如果您打算交易/管理他人的资金，则对法规的了解就变得尤为重要。

上面的列表并不全面，但是仍然试图涵盖对算法交易设置成功至关重要的大多数技能/因素。即使您没有所有这些技能，也并不意味着您不能成为算法交易者。这个想法是从一些技能开始的，并随着时间的推移不断挑选和增加其他技能。您拥有的武器库中的技能越多，在该领域成功的可能性就越高。

因此，立即进入。#GoAlgo，并成为这个行业的一部分。

作者是QuantInsti（算法交易培训学院）的联合创始人。

本文是该系列文章的一部分，我们将涵盖定量和算法交易的各个方面，包括跨该领域所需的各种资产类别，技术，基础架构要求，法规和技能的策略。