“在量化金融领域，机器学习最大的挑战之一，就是如何在庞大的市场噪音中捕捉微弱但有价值的信号。”
近日，LLMQuant邀请到了Jane Street资深量化研究员兼交易员 Harry 分享了他从国内顶尖高校本科到MIT计算机博士毕业，并最终进入Jane Street开展量化交易和研究工作的经历，深入探讨了他眼中的量化市场机器学习发展趋势。
从国内顶尖高校到MIT，再到Jane Street
Harry本科就读于国内TOP2高校，在计算机领域展现出非凡的潜力。毕业后，他赴美进入麻省理工学院（MIT） 攻读计算机科学博士学位，期间接触到了机器学习技术及其在金融领域的应用。博士毕业后，他直接加入了总部位于纽约的全球顶级量化对冲基金Jane Street。
Harry坦言，尽管当初对量化金融并没有太深入的了解，但Jane Street高难度且富有挑战性的面试和独特的公司文化深深吸引了他。
“当初参加Jane Street的面试，我脑子都快‘过热’了，那种高强度思考带来的挑战感非常吸引我。”
成为量化交易员后的真实体验
Harry表示，“量化交易员”（Quantitative Trader）这一职位远比字面描述更加丰富多样，尤其是在Jane Street：
- • 刚入职时，他需要快速掌握多种编程语言，包括公司常用的 OCaml、VBA、SQL 和 Bash；
- • 处理来自券商（Broker）和机构客户的实时电话交易；
他回忆道，自己第一次接到外部客户电话时，由于经验不足，他一时语塞，甚至误解了“park”（暂挂）的含义，引发了团队同事的善意调侃。
但Harry强调，接电话并不是一项简单的传统事务。事实上，电话交易为量化团队提供了额外的信息，有助于更精准地制定交易策略，提升市场流动性和执行效率。
“例如，当我们知道交易对手是养老金机构，仅仅是在进行季度的投资组合再平衡，我们就能更放心地给出更好的执行价格，而不用担心市场被人为操纵。”
量化研究的四个关键环节
Harry介绍了Jane Street量化研究完整流程，分为以下四个核心步骤：
1. 初步探索（Exploration）
研究人员利用 Bloomberg终端 等工具快速分析市场数据，提出初步交易假设。
2. 数据处理（Data Collection）
构建高质量的数据集，清理并修正数据异常，如股票拆分、代码更改、幸存者偏差（Survivorship Bias）等问题。
3. 模型预测（Modeling & Prediction）
根据数据规模和复杂度，采用线性回归（Linear Regression）、树模型（Tree-based Models）乃至深度学习（Deep Learning）方法建立交易模型，并特别关注避免过拟合问题。
4. 模型上线（Productionization）
将研究成果转化成能够实时稳定运行的交易系统。在实际操作中，这一阶段往往比想象中更为复杂，涉及大量的技术细节、软硬件优化、以及实时系统的部署问题。
“你可能以为研究结束就完成了任务，其实上线交易模型才是真正考验团队协作和技术能力的环节。”
为什么金融市场的机器学习如此独特？
在Harry看来，与常规的机器学习任务（如图像或自然语言处理）不同，金融市场机器学习存在特殊难点：
- • 信号与噪音的严重失衡：金融数据中有效信号占比极低，大量数据都是无意义的市场噪音；
- • 市场的反归纳特性（Anti-inductive）：一旦某个信号被市场发现并广泛应用，就会迅速被套利行为所抹平；
- • 突发事件频繁发生：金融市场频繁发生如经济危机、地缘政治冲突、疫情等突发事件，模型很难提前准备足够的数据来应对这些变化；
- • 实时交易的技术挑战：模型预测不仅需要准确，还要考虑微秒甚至纳秒级的实时延迟，考验软硬件能力。
“市场不仅数据复杂，而且存在着主动消除有效信号的机制，这让机器学习在金融市场的应用变得更加棘手。”
量化工具与技术的快速进化
过去十年，Jane Street的量化研究工具和方法发生了巨大变化：
- • 从早期以 Excel 和简单的终端工具为主，进化到如今基于 Python、Jupyter Notebook 等高效研究工具的生态系统；
- • 数据基础设施显著改善，让以往耗费数天甚至数周的研究任务如今只需数分钟完成；
- • 大规模深度学习模型与GPU算力的投入，让预测能力与交易策略的复杂度有了质的飞跃。
Harry同时也指出，复杂工具带来的模型解释性降低，成为了当前研究团队需要持续面对的挑战之一。
未来展望：机器学习如何持续重塑量化交易？
Harry对未来的量化研究领域充满期待：
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• 深度学习规模扩大：进一步提升模型复杂度与预测精度；
- • 迁移学习（Transfer Learning）：将已有经验扩展到新资产类别，突破数据稀缺的障碍；
- • 多模态模型（Multimodal Models）：融合文本、图像、市场数据等多源信息，以更全面的视角理解市场；
- • 将 大型语言模型（LLM） 等前沿AI技术融入量化研究过程，进一步提升研究团队的工作效率。
与此同时，Jane Street正不断优化软硬件基础设施，包括建设大规模的GPU算力集群：
“我们每天处理的数据量已达数十TB，拥有数千台高端GPU，这让我们能够实现过去难以想象的复杂计算任务。”
总结：以不变应万变，持续探索金融科技前沿
最后，Harry强调了量化金融的未来将持续充满变化与不确定性，而他和Jane Street的团队将持续关注前沿技术的发展，以灵活开放的心态应对金融市场的演化。
“未来几年机器学习将进一步改变量化交易的格局，我们期待着新的技术突破带来的更多可能性。”
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