電腦化時代 演算交易人才渴市

　　在這個金融走向自動化的時代，演算交易（Algo Trading）成為了大勢所趨，一套套交易電腦程式取代人手落單交易，比過去更加爭到分奪到秒，令同樣是國際金融中心的香港也不得不跟隨演算交易大趨勢。

演算交易工作要求高，大學新畢業生或許不易入行。行業新人（左起）：王志晟、李銘哲和蔡嘉民皆認為，參加演算交易比賽有機會被投資機構揀中，入行機會增加。

　　時富投資（01049）屬下金融科技公司時富量化金融集團，其執董及投資總裁馬家俊表示，這新興行業主要涉及數據分析和電腦工程兩大工種，預計行業對人才的需求會愈來愈高。

　　所謂「演算交易」，簡單而言是預先設定好交易模型和規則，當這些規則發生時，即透過電腦程式和網絡自動完成交易，取代人手落盤。

　　演算交易在美國已是大勢所趨。今年初有報道指，高盛在紐約總部交易員數目，由2000年600人暴跌至今只餘2人；在這個金融走向自動化的時代，一個電腦工程師可取代4名交易員。而同樣是國際金融中心的香港，為要面向國際交易市場及跟外國的機構投資者競爭，交易速度往往是競爭關鍵，「可能只相差數百微秒」，今夏剛加入時富量化金融擔任投資分析助理的蔡嘉民（Calvin）說。

分析助理 在學時參加交易比賽

時富量化金融集團執董及投資總裁馬家俊提到，從事演算交易一定要有適量的冒險精神，畢竟投資涉及風險是常識，但同時要懂得風險管理。

　　他是今年2月舉行的第2屆大學校際演算交易比賽季軍團隊成員之一，時富量化金融作為比賽主辦單位，馬家俊表示，舉辦比賽的原因，是為了挑選對演算交易有興趣的年輕人，又坦言本港對演算交易人才的培訓仍然未夠，即使演算教育在大學獨立成一主修科，4年大學教育也未足夠培訓到可獨當一面的新人。

　　馬家俊指出，演算交易涉及的工種大致可分成兩大類：負責分析數據及開發演算交易策略的分析師（Quant Analyst），以及將分析師所制定的交易策略，透過電腦程式執行出來的電腦工程師（Quant Developer）。談到入行條件，如果是程式設計職位，會較為看重應徵者有沒有電腦科學、程式設計的知識。至於數據分析和交易策略開發職位，則會看應徵者有沒有計量金融的背景，不過，其他學科的畢業生一樣會考慮，例如Calvin在港大其實是主修生物醫學。

　　學士學位是入行基本門檻，但馬家俊坦言：「公司有不少碩士，甚至是PhD畢業生，因為他們對研究和數據分析有認知，因為開發交易策略跟做研究其實有相似之處。」例如在復旦大學主修統計學、剛加入時富量化金融的李銘哲（Eric），就曾在耶魯大學任研究助理。

　　他又指，具備基本電腦科學或計量金融知識的新畢業生大不乏人，但投身演算交易後仍需花時間學習如何開發交易策略，或撰寫相關程式。他以工程師為例，「懂得寫程式碼，以及懂得寫最佳的程式碼並且可以維護它是兩回事，而且同學在院校讀書期間或許會較多個人習作，而我們的工程師要從不同同事中，取得不同程式碼並將之組合起來，這種團隊合作經驗，對新畢業生而言難免會較缺乏，需一點時間去磨練。」而工程師除了要寫程式，還需要兼顧程式維護工作，畢竟一個交易程式能推出市場不代表它完美無瑕，總有些不影響大局的小問題需要修復。

入行數年後 可試設計演算策略

　　至於分析師，新入行者一般都是負責數據整理及分析，浸淫3、4年後可嘗試獨當一面，例如自己設計一套演算交易策略。將交易策略制定出一套演算法後，就可以進行事後檢測（Back Testing），方法有二：1）真正落盤測試，2）借用過去的數據模擬一次，雖然「過往表現不等於將來表現」，但至少可以了解該套交易演算法的特性，過程中上級也會從旁指導，例如應該留意哪些關鍵數據指標等。到認為交易策略真正適合，才經由工程師編寫和改良程式，一步一步推出市場。

　　馬家俊又表示，Back Testing和造演算法原型可以是由分析師自己操刀，皆因這階段對電腦程式的技術要求相對低，不一定要由專業的工程師親自出馬。但換個角度看，即使是數據分析師，一樣要懂得以最基本的電腦程式語言「Python」寫程式，「一般用一兩星期學，都學得會。」