🤔私募量化公司的交易系统开发岗是主c++编程语言，面试过程中会非常看重c++编程功底的扎实程度。那具体怎样判断TA的c++工程能力强不强呢？         

Virtu Financial🚀2008年成立，总部位于纽约🚀全球最大的高频交易做市商之一，以速度见长🚀收购多个知名金融服务公司，包括KCG和ITGCitadel✈️2002年成立，总部位于芝加哥✈️CitadelLLC旗下全球顶尖的做市商公司之一✈️交易量占整个美股市场的10%Two Sigma 🚅2001年成立，总部位于纽约🚅集资产管理与做市商于一身🚅对冲基金资管规模超500亿美金Tower Research Capital🚈1998年成立，总部位于纽约🚈建立了世界上最快、最复杂的电子交易平台🚈封闭式交易团队共享公司底层数据构架和资本 Jump Trading🚂1999年成立，总部位于芝加哥🚂两位合伙人并不是科技/学术界出身🚂全球500多雇员的大型电子交易公司 DRW🛳️1992年成立，总部位于芝加哥🛳️自营交易公司，全球范围内交易金融产品🛳️800多名雇员，最早建立的高频交易公司之一 Hudson River Trading🚃2002年成立，总部位于纽约🚃创新金融科技公司🚃交易量约为整个美股市场的5% Quantlab Financial🚕1998年成立，总部位于得克萨斯州休斯顿🚕高科技主导的自营交易公司🚕在美国和欧洲都有办公室XTX Markets🛵2015年成立，总部位于伦敦🛵100多名雇员，第三大做市商公司🛵占货币市场超7%交易量，欧洲股市重要玩家Optiver🚲1986年成立，总部位于阿姆斯特丹🚲自营交易公司，同时也是做市商      

目前全国20多家规模在百亿及以上的量化私募公司，在文化氛围，管理风格方面各有特色，哪家的员工稳定性最强呢？                   

很多人一接触量化领域，就特别想冲着九坤，灵均明汯等头部量化私募公司去，对于百亿或50-100亿规模的都不太考虑。但说实话，头部量化私募的面试难度挺大的，对c++开发技术考察也更全面。真正能拿offer的有多少呢?  

主要源于其对高频交易、低延迟系统和复杂算法执行的严苛需求。🎈极致的性能需求高频交易(HFT)的核心：毫秒(甚至微秒)级的延迟差异可能直接决定策略的盈亏。C++通过以下方式实现性能极限：1.直接硬件控制：允许通过指针操作、内存对齐、SIMD指令(如AVX)直接优化CPU和缓存使用。2.零成本抽象：模板元编程和编译期优化避免运行时开销。3. 避免垃圾回收(GC)：手动内存管理消除了GC带来的不可预测延迟。4. 对比其他语言：Python/Java等语言因解释执行或GC机制，难以满足高频场景的实时性要求。🎈低延迟系统的构建1. 网络与系统层优化：C++支持，内核旁路(Kernel Bypass)：如DPDK技术，绕过操作系统协议栈直接处理网络包。2. 定制化TCP/UDP协议：优化数据传输路径，减少协议解析延迟。3. 原子操作与无锁数据结构：减少多线程竞争导致的等待。4. 硬件级优化：通过C++编写FPGA/GPU的底层逻辑(如CUDA C++)，加速特定计算任务(如期权定价)。🎈复杂算法的实时执行1. 计算密集型任务：如蒙特卡洛模拟、实时风险计算、订单簿分析等，依赖C++的高效数值计算能力。2. Eigen库：用于线性代数计算的模板库，编译期生成高度优化的机器码。3. 并行计算：OpenMP、TBB等多线程库结合CPU多核架构，最大化吞吐量。4. 内存效率：通过自定义内存池(Memory Pool)减少动态分配开销，优化缓存局部性(Cache Locality)。🎈对硬件资源的精细控制1. 缓存优化：C++允许开发者显式控制数据布局(如结构体紧凑排列)，减少缓存未命中(Cache Miss)。2. 实时性保障：通过`std::chrono`高精度时钟、实时线程优先级设置(如Linux的`SCHED_FIFO`)，确保关键任务调度确定性。3. 与硬件协作：例如通过C++编写低延迟网卡(如Mellanox)的驱动逻辑，或直接操作硬件寄存器。在私募量化领域，C++的底层优化能力是构建高性能、低延迟、高可靠性交易系统的核心技术基础。从内存管理到硬件交互，从算法加速到系统级调优，C++提供了其他语言难以替代的灵活性和控制力，使其成为量化公司技术栈中不可动摇的底层支柱。       

 🍡核心目标不同私募量化：极致的性能与低延迟（纳秒/微秒级响应），直接关联交易盈亏。互联网大厂：高并发、高可用、可扩展性（应对百万级QPS）。🍡技术挑战不同私募量化：① 硬件级优化（CPU缓存、内存对齐、指令流水线）。② 网络协议优化（UDP/FPGA、内核旁路技术如DPDK）。③ 高频交易系统的容错与回撤控制（单点故障可能导致巨额损失）。互联网大厂：① 分布式系统设计（一致性协议、分库分表）。② 云原生技术（K8s、Service Mesh）。③ 大数据处理（PB级存储、实时计算）。🍡技术栈涉及方面不同私募量化：C++标准贴近底层（甚至C++11/14），可能涉及Linux内核修改、定制化编译器等。互联网大厂：C++多用于基础设施（存储引擎、推荐系统），配合Go/Python生态。🍡业务逻辑不同私募量化：代码直接体现交易策略（如做市、套利），需与量化研究员深度协作。互联网大厂：服务于用户产品（如广告推荐、支付系统），需求来自产品经理。           

简历需要针对量化行业的技术需求、岗位特性进行针对性优化。技术能力突出量化相关技能1.  C++语言特性与性能优化2. 系统开发与工具链3. 量化相关技术补充若缺乏量化经验，可强调互联网项目中与高性能、高并发、分布式系统相关的技术迁移能力，如高频交易系统与互联网高并发服务的共性(低延迟、容错性)。简历内容避坑指南1. 谨慎使用技术术语2. 学历与竞赛经历3. 避免无关内容4. 附加内容提升竞争力：例如开源项目与博客     

1、明汯1000亿 2、幻方 1000亿 3、灵均1000亿+ 4、九坤700亿+ 5、衍复400亿+(稳健提升) 6、鸣石150亿+(业绩始终第一) 7、佳期150亿+(始终低调) 8、金锝150亿+(老牌私募) 9、诚奇500亿+(近两年发力) 10、启林300亿+(目前模式有所调整) 11、天演300亿+(据说奖金非常丰厚) 12、聚宽投资100亿+(成功转型资管) 13、进化论资产130亿+(主观+量化) 14、深圳博普科技100亿+（老牌私募） 15、深圳世纪前沿200亿+(业绩好老板帅) 16、金戈量锐100亿+(老板就叫金戈) 17、因诺资产100亿+(股票业绩稳稳的) 18、盛泉恒元100亿+(南京地区百亿量化私募代表) 19、黑翼资产100亿+(CTA业绩名列前茅) 20、千象资产100亿+(CTA一直做的不错) 21、呈瑞投资100亿+(新锐百亿量化私募) 22、申毅投资100亿+(新锐百亿量化私募) 23、阿巴马资产100亿+(衍生品做市和打新做的好) 24、九章资产100亿+(幻方量化是一家) 25、赫富投资100亿+(新锐百亿量化私募) 26、宽投资产100亿+(新锐百亿量化私募) 27、宽德投资100亿+(高频梯队佼佼者，北上深全布局完毕) 28、凡二投资100亿+(茂源的变更，老牌量化私募) (知名量化私募，列举部分仅供参考，非官方数据 ，仅供交流)      九坤投资  

量化公司的it开发或量化研究的社招，为何还要设置笔试环节？而且笔试能难倒一大波985甚至c9学校的牛人，大家知道为什么吗？       

产生阿尔法收益的大致两种产品一是诸如债券等固定收益产品，靠自身产品设计就能获得阿尔法，另一种是通过产品组合获取阿尔法，各类机构往往通过股票、基金、商品期货、金融衍生品等不同资产类别构成的组合。第一种方法较简单，一般投资者都可以实现；第二种要求投资者具有较高研究分析能力，在国外市场普遍应用于对冲基金之中。对冲基金在信用保证金制度提供杠杆下，游走于场内和场外市场，借助商品和金融市场提供的丰富产品和交易手段，实现了传统的股票和债券不具有的多样化和超额收益。 就获取第二种阿尔法收益的具体策略而言，主要涵盖：1、多/空策略，即将基金部分资产买入股票，部分资产卖空股票或者股指期货。对冲基金经理可通过调整多空资产比例，自由调整基金面临的市场风险，往往是规避其不能把握的市场风险，尽可能降低风险，获取较稳定的收益。2、套利策略，即对两类相关资产同时进行买入、卖出反向交易以获取价差，在交易中一些风险因素被对冲掉，留下的风险因素则是基金超额收益来源。由于采用产品不一，因此套利策略又可以分为：股指套利、封闭式基金套利、统计套利等。3、事件驱动型策略，即投资于发生特殊情形或是重大重组的公司，例如发生分拆、收购、合并、破产重组、财务重组、资产重组或是股票回购等行为的公司。事件驱动策略主要有不良证券投资和并购套利，其他策略常与这两种策略一并使用。4、趋势策略，通过判断证券或市场的走势来获利而不再是将市场风险对冲掉后依靠选择证券的能力来获利，而且有时还大量采用杠杆交易以增加盈利。

国内私募证券行业发展现状第一，证券类私募基金规模逼近历史新高。根据基金业协会公布的最新数据，截至2020年4月底，目前已登记的证券类私募基金管理人是8887家。相比去年底，今年净增长了30家，已备案私募证券投资基金是44277只，今年前4个月增加了将近3680只，管理规模是2.62万亿，相比去年的2.43万亿，4个月的时间增加了将近2000亿。管理规模方面，4月底的2.62万亿，距离2017年的创下的历史新高2.8万亿只有不到2000亿的距离。按照今年的发展速度来看，预期最快在今年的3季度，就非常有希望创历史新高，突破2.8万亿，年底甚至有望冲破3万亿大关。第二，行业监管日趋成熟，私募进入良性竞争的发展格局。自2017年的行业严监管以来，截至2019年的12月底，基金业协会办理15633家私募管理人的注销手续，其中主动申请注销的私募基金管理人是2742家，未按照规定要求完成第一只私募基金产品备案，而被注销的私募管理人是12199家，因违反协会自律规则被注销的私募管理人是692家，在对外公告的32批失联机构，涉及私募基金管理人是1067家，而失联被注销的私募管理人是417家。随着行业监管的日趋成熟，国内私募基金行业在告别了野蛮增长之后，进入了稳步、健康的发展局面，私募管理人的进入门槛近几年也大幅度提高。第三，量化私募发展迈上了新的台阶，超算时代已经来临。过去十年，国内量化对冲基金从无到有，从小到大，呈现出爆发性增长的态势。