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上圖拍攝於騰訊全球新總部濱海大廈。在深夜，騰訊大樓幾乎是周圍所有樓裏最亮的。到凌晨兩點的時候上面三四層會關燈，但下面依然燈火通明，週末也是如此。
大公司如此，小公司更是如此。作爲常年領跑工薪階層，擼代碼的你，有沒有想過，你的人生下半場就是這樣了？
總有改不完的需求，經常加班到深夜，精神高度集中，耳邊除了鍵盤聲，偶爾也會聽到內心的吶喊：“太累了，真的太累了，改行又不知道做什麼”。但是第二天，又吭哧吭哧寫代碼。
直到日引月長，你漸漸成了大齡碼農，身體上已經吃不消了，趕不上項目進度和技術的更新，硬件條件迫使你的職業生涯又不得不做一次選擇。
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有人曾對整個IT行業做過統計，得出了一個結論，大齡程序員的普遍出路主要有這三個：做管理、下海創業和繼續寫程序。
升級做管理
能第一個想到的就是轉到管理崗位，這也是絕大多數大齡碼農的選擇，也許是最好的選擇。但管理看似簡單，卻也不容易做的事情。管人理事，不只需要專業知識，更需要更多的管理經驗，才能管得了人，理得了事。所以從單純寫程序轉到管理，能不能轉過來還得打個大大的問號。
下海創業
比起單純做管理，互聯網創業要艱難的多，風險也大得多。除了相關技術知識和管理經驗，還需要資源、產品、市場、運營、人脈、運氣等等。小米的投資人之一，晨興資本的劉芹曾經給出一個數據：以IPO爲標準的話，創業成功的概率只有五萬分之一。你的荷包能支持幾次破產？
繼續寫程序
國內這種IT就業環境，寧願要有拼勁，要求又低的小年輕。作爲大齡碼農，趕進度、拼業績，你行嗎？
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除了這所謂的三條出路或者做些小生意，我們程序員還能做什麼職業呢？有沒有第四種可能性呢？
答案就是：量化交易——與其冒着風險開一家公司，不如使用量化交易投資一家成熟的公司。
what？
你可能會覺得陌生，聽起來好像很高大上。量化交易大白話說就是：用計算機程序做（chao）交（gu）易（piao）。
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說起交易，在2000年左右鼎盛時期，高盛曾在美國現金股票交易櫃檯，僱傭了600名人工交易員，替投行金主的大額訂單進行股票買賣操作。
時至今日，只剩下兩名股票人工交易員了，量化交易已經接管了紐約總部大多數日常工作。在今天量化交易絕對是一片藍海，而幹這行的人，也叫做“寬客”。
這其實沒那麼神祕，也就是編程能力（工具） + 交易能力（思想）。一個合格的寬客，一定是一個優秀的程序員，如果你是程序員出身，至少已經成功一半了。
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我能獲取交易能力嗎？
當然，交易≠金融學，個人做量化交易根本不需要多麼高深的金融理論，懂得越多反而越是負累，否則那些教金融的大學教授都財務自由了。
你只要瞭解股票或期貨的基礎知識，能看懂K線圖，以及常用的技術分析指標就算入門了。金融學可以提升知識儲備，但對從事交易事業，沒有大多的幫助。
什麼經濟學、微積分、矩陣逆計算、期權定價這些都不需要懂，甚至以後也不需要懂。你只需要知道一些量化交易的基礎方法即可。
比如：統計學、哲學、算法、機器學習。最關鍵的是交易策略要有合理的內在邏輯，因爲這是散戶盈利的根本。
從某些方面看，交易也很像是學編程，就算讀再多關於編程的書，但是不寫代碼，不實際操作永遠都學不會。交易也是實戰的修行，必須經過市場磨礪，纔有可能找到交易的真諦。
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上面都弄懂了，怎麼開始呢？
- 一個可靠的工具（量化交易平臺）
- 一個合理的想法（量化交易策略）
首先，需要開發一個可靠的量化交易平臺，包括精準的數據獲取清洗、外層風險控制、高效的回測引擎、核心交易體系。
其次，就是量化交易策略啦。簡單的說就是買進賣出的條件、止盈止損條件（某些情況下這不是必須的）、倉位管理、**的風險控制。
最後，測試驗證新開發的交易策略、仿真交易測試、小資金實盤交易測試、大資金實盤交易，這些步驟是必須的。
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量化交易平臺開發是一項大工程，可以自己搭建，也可以用現成的。但是想法比工具更重要。在策略成熟穩定之前，與其把時間浪費在造工具上，如果把精力放在量化交易策略研發上，而且這種商業平臺也有很多。
比如 ，在發明者量化交易平臺中，就可以直接開發交易策略，輪子都不用重新再製造啦。 先看一段你肯定能看懂的代碼：
只有不到15行的代碼，一目瞭然吧，這就是一種量化交易策略——多品種商品期貨移動平均線策略。
使用量化交易可以幫助你減少主觀情緒或認識的干擾，並以歷史數據中的“大概率事件”作爲判斷標準，極大程度減少了非理性的投資決策。而投資決策越正確，賺的錢就越多！相應的，寬客的收入也是非常可觀的。
當然，量化交易策略絕非這一種，利用成熟的量化交易平臺，把量化投資的門檻降到最低，相信聰明的你會發現很多的機會。
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寬客，說白了就是IT圈裏最懂金融，金融圈裏最牛的IT工程師。 如果還是一個普通程序員的你，量化交易或許是一個更好的選擇。
最後，請用一生的時間做好一件你喜歡的事情，就這一件事就可以讓你受用終身！ 當你在某個領域非常在行或者優秀的時候，你就是無可替代的，你就是自由的！
好了，**吹完，我去加班了！