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上图拍摄于腾讯全球新总部滨海大厦。在深夜，腾讯大楼几乎是周围所有楼里最亮的。到凌晨两点的时候上面三四层会关灯，但下面依然灯火通明，周末也是如此。
大公司如此，小公司更是如此。作为常年领跑工薪阶层，撸代码的你，有没有想过，你的人生下半场就是这样了？
总有改不完的需求，经常加班到深夜，精神高度集中，耳边除了键盘声，偶尔也会听到内心的呐喊：“太累了，真的太累了，改行又不知道做什么”。但是第二天，又吭哧吭哧写代码。
直到日引月长，你渐渐成了大龄码农，身体上已经吃不消了，赶不上项目进度和技术的更新，硬件条件迫使你的职业生涯又不得不做一次选择。
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有人曾对整个IT行业做过统计，得出了一个结论，大龄程序员的普遍出路主要有这三个：做管理、下海创业和继续写程序。
能第一个想到的就是转到管理岗位，这也是绝大多数大龄码农的选择，也许是最好的选择。但管理看似简单，却也不容易做的事情。管人理事，不只需要专业知识，更需要更多的管理经验，才能管得了人，理得了事。所以从单纯写程序转到管理，能不能转过来还得打个大大的问号。
比起单纯做管理，互联网创业要艰难的多，风险也大得多。除了相关技术知识和管理经验，还需要资源、产品、市场、运营、人脉、运气等等。小米的投资人之一，晨兴资本的刘芹曾经给出一个数据：以IPO为标准的话，创业成功的概率只有五万分之一。你的荷包能支持几次破产？
国内这种IT就业环境，宁愿要有拼劲，要求又低的小年轻。作为大龄码农，赶进度、拼业绩，你行吗？
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除了这所谓的三条出路或者做些小生意，我们程序员还能做什么职业呢？有没有第四种可能性呢？
答案就是：量化交易——与其冒着风险开一家公司，不如使用量化交易投资一家成熟的公司。
what？
你可能会觉得陌生，听起来好像很高大上。量化交易大白话说就是：用计算机程序做（chao）交（gu）易（piao）。
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说起交易，在2000年左右鼎盛时期，高盛曾在美国现金股票交易柜台，雇佣了600名人工交易员，替投行金主的大额订单进行股票买卖操作。
时至今日，只剩下两名股票人工交易员了，量化交易已经接管了纽约总部大多数日常工作。在今天量化交易绝对是一片蓝海，而干这行的人，也叫做“宽客”。
这其实没那么神秘，也就是编程能力（工具） + 交易能力（思想）。一个合格的宽客，一定是一个优秀的程序员，如果你是程序员出身，至少已经成功一半了。
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我能获取交易能力吗？
当然，交易≠金融学，个人做量化交易根本不需要多么高深的金融理论，懂得越多反而越是负累，否则那些教金融的大学教授都财务自由了。
你只要了解股票或期货的基础知识，能看懂K线图，以及常用的技术分析指标就算入门了。金融学可以提升知识储备，但对从事交易事业，没有大多的帮助。
什么经济学、微积分、矩阵逆计算、期权定价这些都不需要懂，甚至以后也不需要懂。你只需要知道一些量化交易的基础方法即可。
比如：统计学、哲学、算法、机器学习。最关键的是交易策略要有合理的内在逻辑，因为这是散户盈利的根本。
从某些方面看，交易也很像是学编程，就算读再多关于编程的书，但是不写代码，不实际操作永远都学不会。交易也是实战的修行，必须经过市场磨砺，才有可能找到交易的真谛。
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上面都弄懂了，怎么开始呢？
首先，需要开发一个可靠的量化交易平台，包括精准的数据获取清洗、外层风险控制、高效的回测引擎、核心交易体系。
其次，就是量化交易策略啦。简单的说就是买进卖出的条件、止盈止损条件（某些情况下这不是必须的）、仓位管理、**的风险控制。
最后，测试验证新开发的交易策略、仿真交易测试、小资金实盘交易测试、大资金实盘交易，这些步骤是必须的。
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量化交易平台开发是一项大工程，可以自己搭建，也可以用现成的。但是想法比工具更重要。在策略成熟稳定之前，与其把时间浪费在造工具上，如果把精力放在量化交易策略研发上，而且这种商业平台也有很多。
比如 ，在发明者量化交易平台中，就可以直接开发交易策略，轮子都不用重新再制造啦。 先看一段你肯定能看懂的代码：
只有不到15行的代码，一目了然吧，这就是一种量化交易策略——多品种商品期货移动平均线策略。
使用量化交易可以帮助你减少主观情绪或认识的干扰，并以历史数据中的“大概率事件”作为判断标准，极大程度减少了非理性的投资决策。而投资决策越正确，赚的钱就越多！相应的，宽客的收入也是非常可观的。
当然，量化交易策略绝非这一种，利用成熟的量化交易平台，把量化投资的门槛降到最低，相信聪明的你会发现很多的机会。
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宽客，说白了就是IT圈里最懂金融，金融圈里最牛的IT工程师。 如果还是一个普通程序员的你，量化交易或许是一个更好的选择。
最后，请用一生的时间做好一件你喜欢的事情，就这一件事就可以让你受用终身！ 当你在某个领域非常在行或者优秀的时候，你就是无可替代的，你就是自由的！
好了，**吹完，我去加班了！
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