@
327beckham 如果你只是感兴趣没有问题的话我好像也帮不你。
* * *
@
walter 做量化交易，软件和硬件系统是一方面，算法策略也是很重要的一方面。虽然国内（特别是上海）有很多做量化的个人和私募公司，但是真正做得好的并不多。
http://www.simuwang.com/ 可以查到私募公司的交易表现，大部分都挺普普通通的甚至亏损的。我所知道的这些国内公司里，幻方量化是做得最好的。除了私募公司，还有一部分是自营（用自己的钱）的交易公司，因为没有公开的真实的交易表现，具体的怎样就不清楚了。
高频交易这块儿国内有不少外企，看官网介绍很大一部分都是 做市商（ market maker ），除了算法，很拼硬件，这点就拼不过。
那只能做中低频交易这块儿了。系统开发这块儿我觉得稍微有经验一点的程序员都可以搞定大部分问题，但交易策略就不是这样了。我花了一段时间做策略开发最后放弃了。我的观点是，想做好交易策略得是个聪明的博士，得对概率论、统计、随机过程这类学科有非常深的理解，俗称 Rocket scientist.
Ricequant 之类的网站上你能看到很多回测很漂亮的策略，基本都是不赚钱的，但会给普通人一种量化交易很简单很赚钱的感觉。一方面是因为它回测的方式和实际场景有很大的差别，另一方面参数也可能是过拟合的，所以看起来很漂亮。实际交易过程中要考虑的问题也会复杂很多。
另一方面这个领域是一个「自己领进门，出师靠个人」的领域。真正有价值的东西基本是买不到的，更不可能是免费的。GitHub 上你可以找到一些开源的程序化 /量化交易软件，看着还挺棒的，但实际使用起来会发现还有一些核心的逻辑并没有实现。做量化交易稳定盈利其实挺困难的，大概是出于这个原因，越来越多的从事这行的人开始通过靠教别人怎么做量化交易来赚钱，一般的方式是开讲座、知乎 Live, 培训课程。
为什么选择做数据呢？因为有了这段经历才深刻地理解数据（包括金融数据）其实有很多值得挖掘的地方，所以希望做离数据比较近的领域。