目前国内的量化产业才刚刚起步，对于人才还有很大的需求，机会和前景有大把，随便打开一家金融企业的招聘就能看到，总有岗位是和量化有关的。在这一前提下，能否抢占时机就显得极为重要。

其实，卷不卷要看在哪个细分领域和在什么市场环境下。

在某些传统热门的细分领域可能已经饱和了，但是如果考虑更宽泛的quant概念和未来的市场环境，quant这个职业还远远未饱和。

这个是传统意义上的quant，主要是衍生品定价，主要的工作是辅助交易员和销售去设计/定价/风控衍生品。

其实这个不是一个特别有前途的领域，因为这个职位的需求主要依赖于衍生品市场的繁荣，而在国内有监管的原因我们从未有过高度繁荣的衍生品市场。

即使目前正在开放一些衍生品，但也不会达到美国2008年之前的水平。现在欧美衍生品市场在严格的监管下也很难大有作为。

这是一个中后台的职位，最近几年的需求也在急速上升，主要得益于监管要求，各个金融机构需要做出很复杂的风险模型，需要大量人手。

这里要分为两类，一个是在一些discretionary fund里提供交易的定价、风控的，这个和卖方定价quant很相似，另一个就是我们熟悉的做量化交易。

根据资产类和交易频率的不同也有几个很不一样的市场，比如高频和中低频的侧重点就很不一样，在这里讨论几个中低频的市场。

3.1宏观量化

这里的交易标主要是各个国家或地区的利率和汇率产品，有时候会加上商品和股指，具体要看每个基金的策略。

这个领域目前在中国还不太流行，所以没有明显饱和的趋势，主要是因为外汇管制，金融定价权等市场建设因素。如果人民币国际化伴随着一带一路能有实质性进展，那以人民币为本币的宏观量化将大有可为。

3.2个股量化

这个应该是容量最大，也最流行的领域之一。所谓的smart beta在最近几年兴盛，顾名思义smart beta是介乎alpha和beta之间的东西，一般是一些常规的市场风格因子(momentum,quality,low-beta,etc.)。

这些年的一个趋势是越来越多的大资金意识到smart beta是比较容易被复制的，不能算是真正的alpha，所以逐渐的被从对冲基金里分离出来，现在更多的是一些资产管理公司和投行在做一些廉价的factor index。

但产品廉价生意可不廉价，这个产业养活了很多人。目前这个领域还在飞速扩张，远未到饱和的程度，预计在未来5-10年应该会有比较大的机会。

3.3债券量化

这里的债券指的是信用债，如果是利率债则又回到了宏观量化的范畴。因为信用债是有比较高的违约风险，它们的价格波动幅度较大，性质更接近于股票。

所以有很多个股量化上比较成熟的策略可以套用到债券上来。而信用债又是一个不很透明，非常不有效的市场，所以一些在股票上已经无效的信号在债券上却又很高的alpha。

这个领域在欧美市场也是刚刚开始，而在中国更是蓝海。目前还在探索的阶段，更多的是建立框架探索有效交易手法，机会也是有很多的。

主要负责开发维护infrastructure。虽然听起来没有研究交易策略的那么酷炫，但随着整个投资领域的量化方法的流行，未来发展可期。

以上我们还有很多未讨论的领域，比如大宗商品，高频交易等。

但通过这些例子，已经不难看出quant的饱和只是在几个热门的领域。

随着股票和信用债市场进一步扩容，监管环境的改善，还有很多的领域有很大的空间，需要我们用比较长远的目光去看待市场、经济与社会认识。