从银行跳槽去做量化，该如何规划？
最近了解到有不少朋友和我一样，想要从其他领域转行做quant，或担心能力不足，或担心时机已晚。首先我想说，年龄并不是进入量化金融的障碍，本人也是临近30岁才正式入行量化的工作。无论从事什么行业，最重要的是也许是内心原始的动力和自我的执行力。如果您确定对量化非常感兴趣且热爱，那么也不必纠结于年龄。这次我们来聊聊，想要进入量化行业，具体该怎么做。
想要转入量化工作，我们首先需要对自己的背景、经验和技能进行坦率的评估。量化中任何一个岗位都要求一定的金融、数学和编程能力，不同的岗位对这三项能力的侧重有所不同，具体可以参考上一篇文章
《量化金融有哪些职位可以选择？》
大多数量化金融的工作都需要大量的数学基础知识，包括线性代数、微积分、概率论、数理统计、随机过程分析，数值分析等，如果您有理工科背景，或者上一份工作对数学能力有一定的要求，那么在应聘中就更加具有优势。
编程是量化金融领域中另一个重要的技能。无论哪个岗位几乎都要求掌握至少一种编程语言。如果您没有接触过任何编程语言，可以考虑学习Python或者C++，这两种编程语言能够适合大部分工作。可以从Python入手开始学习，相对简单，粗暴。如果不是工作急需的话，可以学习C++面向对象的编程，如果从事的工作内容对程序的执行速度有一定的要求，C++一般是金融公司的首选，C++的创始人Bjarne目前就在高盛有一份职位。
与数学和编程相比，金融知识的储备或许还没有那么重要，大部分的金融知识都可以在工作中可以慢慢学习，毕竟相比于数学和编程来说，量化金融基础知识可能会相对简单易学一点，因此在大部分量化工作的求职过程中，掌握金融相关的知识会作为“附加题”存在。一般而言，刚刚进入量化行业是申请的都是初级量化职位，可能不会对金融衍生产品、期权定价或算法交易了解太多。这些基础知识可以通过学习几本教科书来补充，更深入的东西可以在工作中学习。
想转行做量化还有一个途径就是回到学校去读一个金融工程硕士，虽然这种方式是实现快速转行的“捷径”，但是这里说的“捷径”只是省去了自己对学习框架的规划，毕竟读一个硕士也不是容易的事情。当然，很多人会因为各种现实因素没办法再读一个硕士，也许通过考证也是一种不错的学习和证明自己具备某一个领域基本素养的方式，比如CFA、FRM、CQF等，其中CQF证书是专门针对转行做量化设立的，只是目前在国内还比较小众，如果大家有兴趣，可以查看我往期
CQF干货的文章
一点点体会
职业的转变也是人生中重要的一步，在考虑清楚自己是否要做量化金融后，就要为大量的学习做好准备。因为这会牺牲掉周末、假期的时间，如果是从和量化毫不相干的行业转过来的话，那很可能连工作日下班后的时间也要用来学习。这也是为什么我认为兴趣更重要，热爱才能坚持，nopainnogain,未来才能跟孩子说你爸当年…
股票量化交易是程序化交易吗？
得开发专业的自动交易软件，普通的交易软件不行，程序化交易在国内很少人用，所以很少看到这种软件
机构在进行股票交易时，是如何筛选股票的呢，散户可以学习这种方法吗？
不可以再进行交易了。质押后股票是作为抵押品的，是属于第三方的，如果再进行交易就损害了第三方的利益，所以不可能允许交易的。当然，如果你质押的额度低于股票价值，那么超出这个额度的部分还是可以交易的。比如你的股票的价值是10万，而你欠资6万，那么你就有至少价值6万的股票不能动。
