从MATLAB EXPO引申的思索
MATLAB EXPO是数学建模界一年一度的盛宴！7月21日~24日，整整四个下午，我在网上参加了2020 MATLAB EXPO大会，至今仍陶醉其中。
演讲非常吸引人，涉及了MATLAB在诸学科、诸行业的应用。我点赞的主旨演讲如下，各位也可以去MATLAB官网观看录像。
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国六车辆系统预测性健康检查 - 数字孪生落地实施
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基于模型的设计在风电场无功优化控制中的实践
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借助MATLAB 产品开发智能工业机器人
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基于Simulink 环境的永磁同步电机控制仿真系统的介绍
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并网逆变器设计与实时测试
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数学物理建模在Intel Xeon 平台时钟设计的应用
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深度学习在雷达、无线通信领域应用
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自动光学检验和缺陷检测在工业领域的应用
尽管我对这些行业全然陌生，但一方面嘉宾讲得深入浅出，另一方面我非常熟悉MATLAB，所以我这个外行也能大致听懂MATLAB巨大的应用价值。
虽然行业各异，但天下数学是相通的，编程是相通的，算法也是相通的。通过了解其他行业的知识，可以开拓眼界，启发金融建模思想。因此我一向推崇：人不要拘泥于本行业，一定要走出去，见多识广，跨行业思考。
在生活中，我也曾遇到过无数非数学、物理、统计学专业出身，但立志改行并投身量化投资事业的朋友，我自己也算一个。但奇怪的是，我却从未遇到过任何一个人，处心积虑地自学、并改行做洲际导弹、临床医学、风力发电、病毒防治……
为什么呢？
看来大家都把量化投资当成了好欺负的唐三藏喽！人人都想来啃一块唐僧肉。
量化投资需要尖端技术吗？
知乎这个玩意儿很两极分化：但凡涉及文科的问题，回答都一塌糊涂，堪比十年前的天涯网。但凡涉及理工科的问题，回答却又出奇的高水平。
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量化投资需要具备哪些技术？
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普通金融专业的毕业生能否胜任量化投资？
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没有数学、物理、计算机背景，能否成功转行？
这些问题还是有争议的，但大部分回答均比较统一，我选取部分如下，供参考。
念书的时候我以为做量化投资能做到下面这些就够了，毕竟绝大多数工作都是学校学的技术和理论比实际要用的难一点：
1. 徒手草稿纸上解Black-Scholes方程
2. 考试时能现场推Ito's Lemma
3. 能用Matlab、R 或者Fotran 跑几百个G的市场数据来算投资组合的预期收益、买进卖出点、风控的阈值等等……
……结果第一天上班就傻眼了，组里日常用的数学比学校教的难一百倍。数据量和复杂程度和交作业用的project根本不是一个数量级的。会写Matlab伪代码的人，manager根本瞧不上，人家实战都是用GPU编程来跑数据。
我虽然金工研究生出身，感觉没有phd真是不够。
至于传统金融专业，我们念书的时候专业都没有相关的课程可以选，默认你吃这行饭生下来就已经会那些东西了，不会就自己看书自学（还没有CFA一级覆盖的知识点多）。
所以，你说传统金融本科能不能做量化投资的工作呢？我都想不出来传统金融专业教的那些能量化点啥。
- 知乎网友1
我记得CMU硕士项目不是说了吗，你不懂金融我可以教会你，你不会数学计算机那就没办法了。- 知乎网友2
去翻翻字典就知道，“量化”这两个字跟金融没有任何关系。
量化投资就好比一群搞计算机的来做语音识别和语音模拟。现在来个学播音主持的问“我做这个为啥不行”？
你说为啥不行？
- 知乎网友3
在中国别说金融本科能做量化，那些读会计、读商科的做量化的大把，别问我怎么知道，去机构量化部门转一圈就知道了。机器学习买本书速成，30天包你会调用各种function。数学不行怎么办，会Excel不，过去几年几个月涨几个月跌，算个概率会不？编程不会咋办？写个指标，算个收益率，用Python实现学个20天够了吧。国外回来的和国内的大神不少，但是国内有些机构量化真的low到你不忍吐槽，关键他们自己还不觉得low。你low就low吧，明明low还打着高大上的名词忽悠投资者，做的主动产品对比指数都差那么多，还好意思继续做下去，这群人量化做的不咋样，各种宣传搞得溜得很。- 知乎网友4
量化三条腿，代码，数学，定价。前两个是硬功夫，没有三年以上苦功夫，出不来666666的活儿。后一个的话，如果你数学基础过硬，业余时间坚持自学一年肯定666666了，如果你本来就是专门做量化那肯定更快。
一般招人你有两条腿就行了，实在难招啊，我司招了小半年了只招到一个稍微合格点的人，来的许多都是野生老中医量化研究员。
另外不建议本科考不上985或者数学连高考都没有满分实力的人轻易入这个坑，术业有专攻，你花同样精力在别的行业会发展更好。去看看招聘公告，量化不见得赚更多，还有可能自己在市场里赔光光比如说这几天。
- 知乎网友5
挑战一下量化投资笔试题吧！
围绕“普通人能否干得了量化投资”这个问题，争议还是激烈存在的。上述观点仅是我赞同的那些。
比如，在中国教《Python量化投资》的老师们一定会跳出来反对：量化投资不需要高难度的数学，懂Python就行了。
*《Python量化投资》只是一个泛称，不代表任何具体课程
只懂Python，到底够不够呢？
当我们遇到争议时，打嘴仗是没有结果的。却有一个最最权威、永不犯错、公正公平的法官——行业。No one fxxks the market. 我们且去看看量化投资行业对员工的笔试要求吧。毕竟，量化投资公司是最现实的实体，一分一厘都算得相当精准，他们不可能吃饱饭撑着戏弄求职者——拿制造核武器的技术来考验求职者。笔试、面试中的题目，必然也是工作中须臾不可或缺的技术。
以下是老梁用LaTeX代码辛辛苦苦敲出来的笔试题。
这些是券商金融工程部门笔试的题目，比较简单。几乎没有太难的数学题，也没有考察任何计算机技术。唯一的算法题是第四题。但是，需要限时完成，难度便陡然加大了。
这些是机器学习方向的笔试题，都非常基础。
如果你做高频交易、算法攻击、爬虫交易这一类偏暗黑、邪恶的量化投资，那么必须像熟悉手指那般熟悉Linux：三剑客、正则表达式、TCP/IP协议必须指哪打哪。
袁浩瀚先生贡献了20道题目，大家一定要独立、闭卷、限时测试一下。答案在知乎链接上可见。
上面五道数学题比CQF期末闭卷考试稍微简单一些。
这些题也都非常基础。
袁浩瀚的评价我完全赞同，直接截图附议，不再赘述。
Python ≠ 量化投资
被这些题暴打过以后，咱们再来回顾刚才那两个问题：
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量化投资需要高难度的数学吗？
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只懂Python能不能干量化投资？
各位花了几万元学费，学完《Python量化投资》的朋友们，你们做对了几道题？你们不妨拿这些题去请教一下你们的Python老师们，看看他们能做对几题？
检验一门课程是不是有效，最直接的办法就是看学完后能不能做得出公司的笔试题、面试题！
自己做量化投资行不行？
如果我的数学、计算机、物理达不到招聘笔试的要求，那么我自己做量化投资行不行？
咱们先晒一个招聘要求：
天底下最难的工作是创业，最难的创业是投资，最难的投资是期权。如果连打工都能力不足，自己做老板，而且是最难做的那种老板……您觉得呢？
我确实认识初中都没读完的人，然而却成了福布斯富豪榜上有名有姓的股神。但那是25年前的事情了。
结论
全世界只有在中国，盛行一个闻所未闻、匪夷所思的论调：Python = 量化投资。我从2017年年初起听闻这个论调，便与我的世界观发生了严重的冲突。在西方，量化投资者被称为“火箭科学家”。搞火箭的，无疑代表了人类最高智慧、最高难度。然而，中国的量化投资却被搞得相当低俗化、低龄化、弱智化。
我曾一度怀疑自己原本的思想是不是过时了，是不是落后了？于是，在这三年间，我彻底研究了市面上几乎所有的Python量化投资课程，现在我可以非常有底气地告诉大家：Python不仅不能代表量化投资，而且仅占量化投资中不到5%的技术。
下一篇公众号我会深入阐述这个问题。我会告诉各位：这种论调的深层次原因是什么。我还会拿中国最著名、销量最高的Python量化投资著作与西方代表性的量化投资体系CQF做逐章节的对比。
