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作为MediBank 交易员高压之下艰难困苦，终于忍不住揭露出来，引起同行的共鸣、客户的同情。quants一天的工作内容因他公司的风格、他研究的策略方向不同而有所区别。我说下我们团队一个quants一天的工作吧！我们团队的风格主要是统计套利交易和高频流动性交易。
8:30:quants来到公司，开始为今天的交易准备数据，包括从终端导出数据，喂给程序化交易系统。然后根据昨晚优化的结果，配置今天的核心参数。
9:00:所有数据准备好，配置文件设置好后，风控专员过来检查风控参数，包括每个交易员级别的、每个交易策略级别的、每个品种级别的指标。比如每个策略配置的资金、总交易的最大手数、每个品种交易的最大手数、当日最大持仓量、流控参数等等；如果是套利交易策略检查进场出场点的基差，如果是流动性交易，检查基准基差等等。
9:30前：所有交易参数、风控指标检查完毕后，使用暂停和手动模式启动程序化交易系统，自检成功后，切换到手动模式，手动挂撤几笔单子，没有问题的话，启动自动交易模式。今天的交易就算正式开始了。
交易启动成功后，quants的主要工作就是启动matlab，继续优化或者研发新的量化交易策略，正在交易的策略就完全通过耳朵来监控，对于不同的信息有不同的声音，比如行情延迟中断报警、下单成功、盈亏、交易异常报警等等。这里的策略研发也分不同的阶段，比如早期或者一个新的quants，更多的是做papertest。或者要做个新的方向，首先也是先做paper test. paper test的过程中，免不了大量的回测，这里回测要注意几个关键的坑：
1、脏数据：这里包括数据粒度问题，做套利交易的还得考虑不同交易市场的时间戳对齐问题。
2、高收益：有时候回测会发现，某个策略跑的数据真漂亮呀，这个时候千万不要得意忘形，很认真剔除那些单次高收益的点，这些点往往贡献了很高的收益，却在未来不可重现。
3、过优化：过优化，过拟合这些坑就不说了。
当一个量化交易策略在历史回测中表现不错，并且样本外测试也符合的话，就可以考虑准实盘测试了，这里的表现不错主要是看年化收益、最大回测、夏普率、市场容量。有时候也会根据公司的短板有意识的补充一些策略。这里的准实盘测试是指用实盘行情，模拟下单在实盘跑。
准实盘测试后，就开始真正的实盘小资金试水拉。
而另一群做高频交易策略的quants，更多就是编程工作了，考虑着怎么降低系统延迟，怎么更优的下单。
15:30:下载当日历史数据，用历史数据重跑一次交易，比较与实盘的差异。如果有差异，找出差异点；写交易日报。
17:00:投资总监发起每日的组会，讨论每个交易策略的交易情况。
18:00:晚餐。
19:00:回到工作区开始继续盯盘研究策略，有的写报告，有的做图表，唯一的娱乐就是市场部的小妹妹端着榆木脑袋过来学习策略，表现的机会就这么来了。
22:00:晚上22点后的夜生活就因人而异了，有的技术宅继续回家研究策略的，也有灯红酒绿、纸醉金迷的……
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