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C
CK
J
Jessica
专注于卡拉OK设置和技巧的专家
L
Lucas
CK: 我对量化投资的理解是，它是一种有效的工具，可以捕捉市场的波动，并受到监管部门的关注。
Jessica: 我认为量化投资是将数据和算法相结合，去捕捉金融市场阶段性某个维度上的无效性，并将其推向有效。
Lucas: 量化交易的本质并非收割散户，而是将市场从无效状态推向有效状态。它最初与技术分析相似，但随着大数据时代的到来，它可以处理更多类型的数据，并扩展到更多领域。量化交易的优势包括高频交易、纪律性和风险控制；缺点包括黑天鹅事件、过拟合和市场适应性问题。中国监管部门对量化交易持中性偏正面态度，主要关注市场风险，并对高频交易行为进行限制。个人可以尝试量化交易，但需要具备编程、数据处理和方法论研究能力，且需要较大的资金量才能获得稳定收益。散户可以通过深入研究公司基本面，获得比量化机构更深入的了解，从而获得优势。互联网大数据模型比量化模型更复杂，因为前者对可解释性的要求较低，而后者对风险控制和可解释性的要求更高。美国市场整体有效性高于A股，导致美国量化竞争更激烈，而A股市场量化交易空间更大。大模型可以辅助量化交易，提高效率，但直接用于预测股票涨跌效果不稳定，主要原因是数据量不足和过拟合问题。量化公司开发大模型，是为了提高研究效率和处理非结构化数据的能力，以及探索新的盈利模式。DeepSeek的开发体现了量化公司承担社会责任，并探索新的发展方向的意愿。
CK: 量化投资起源于20世纪中叶，随着计算机技术和数学模型的引入而兴起，并在21世纪进入高频交易时代。美国量化交易规模庞大，交易量占市场很大比例，并受到严格监管。中国量化行业发展迅速，规模不断扩大，但与美国相比仍有较大发展空间。
Jessica: 中国量化行业发展迅速，投资者也呈现出从主观策略向量化策略迁移的趋势。
Lucas: 进入量化行业的门槛越来越高，需要丰富的实习经验或扎实的专业知识。量化行业人才主要来自数学、物理、统计、计算机等理工科专业，也包括金融相关专业。选择量化职业方向是基于个人兴趣和行业特点，例如直接高效的评价模式和快速的反馈机制。量化研究员的工作日常以数据驱动为主，包括分析结果、提出假设、验证假设、部署程序等。量化研究员需要严谨性、创造性和抗挫折能力。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。大模型发展对量化行业人才招聘产生影响，顶级量化公司才能与互联网公司在薪酬方面竞争。量化公司将办公室设在清华科技园等科技园区，方便招募人才和进行实习合作。量化从业者的个人投资风格受量化方法论影响，注重风险控制和长期收益。高波动性市场中，部分投资者会因止损而离场，为坚持者提供获利机会。
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