超励志!本科化学硕士力学,从干过销售只会VB到成功转行量化交易


把时间切成一天一天过,没觉着这个时间序列有什么特别,但今天安静回顾过往,发现这条路蛮曲折。

介绍下背景,我本科学的化学,研究生学的力学,都是劝退专业。2015年毕业,在一个小公司干了两年机械,又干了一年销售,2018年报了七月在线集训营第五期,今年三月份离职,恶补了下数学知识,七月份入职当前公司。

先定义下我所说的“编程零基础”,大学学过VB,之后再没碰过编程,报名集训营上课的时候,不清楚import pandas as pd是什么意思,不清楚import是干啥,也不知道as是干啥,更别说看了很多import 后突然发现有的地方写的是from sth import sth那种痛苦了。

关于化学、力学、机械、销售这几个概念背后的种种,我就不多谈了,相信大部分人都了解那一桩桩无奈。只提一点:局部最小值。Vapnik的《统计学习理论的本质》里面提到了在数学中有一种情况,变量初始化后无法直接求解最大值,只能求解初始化值附近的极大值;此时就只能通过多次随机初始化,依据不同初始化位置求出不同极大值,再对比不同极大值的大小来求得一个可得的最大值。这个理论所讲的具体数学理论我不清楚现在是怎么一个样子,但是当我看到这段描述的时候,醍醐灌顶一般:这不就是我们这种劝退专业出身的人所面对的问题么!读大学的时候,不清楚社会发生了什么,随便报个专业有学上就不错了,工作后只能在自己的专业范围内求一个极大值,而这个极大值跟其他人(比如阿里的程序员)相比实在太小了。

对我而言,化学是一次初始化、力学又是一次初始化、机械、销售都是一次次的随机初始化,包括一开始报名七月在线的集训营,本质上也是一次初始化,不同初始化点附近可能存在的极大值是不一样的。

如烟过往如上,新篇开启如下。

2018年8月报名集训营后,我还在上班,每周一从杭州出发去山东出差,基本每天换一个城市,周三晚上找个咖啡馆上视频课程,周五晚上赶回杭州,周末去上线下课程,下周照旧。基本每天就7点到12点左右可以学习,白天还要拜访客户,当然偶尔也会偷懒,不见客户只学习。大概这样努力了三个月,到集训营结束

十月份,跟线下课老师聊了下,从应用场景上来说,我觉得自己想做的还是量化交易,不是机器学习。这两个其实还是有区别的。学了算个月,这算是收获吧:知道量化交易与机器学习不是一回事。

清晰记得是双十一,正式开始向量化交易进发,刚开始看了七月在线的《机器学习与量化交易》这门神课,那会这个课对我来说实在是太过神奥,完全看不懂。于是转向其他新手友好课程。继续周一从杭州到山东,每天一个城市,周五回杭州,每天晚7点到12点学习的生活,因为遇到的问题实在太多了,于是在CSDN把遇到的问题都记录下来,一天天就这么过,刚才看了下,目前写了509篇了。

一直到今年三月份,工作本身无望,我自己也越来越强烈感受到量化交易对我的“召唤”,一狠心一咬牙,辞职了。

三月中旬,正式离职,来到上海,每天去浦东图书馆三楼最边上固定一个位置。

对于代码,我都是一行一行手写在纸上,弄懂每一个单词,画出全部逻辑关系及彼此引用;一遍不行,就两遍;

大概四月多,再次看七月在线冯老师的《机器学习与量化交易》,有了前面的基础(需要感谢另一位老师),此时慢慢能看懂了,循着老师的课程,开始理解机器学习,发现机器学习的基础是统计学,统计学的基础是概率论,研究概率论发现有贝叶斯学派与频数学派,继而是大数定律...一层层深入,在浦东图书馆一本本看书,基本上把图书馆概率、统计、贝叶斯、量化相关的书都看了一遍。就这样,一点点的啃,个中波折就不谈了。

一直到七月,开始面试,我没有撒谎优化简历,实实在在写的过往经历,不过重点突出了我已有的工程实现能力:有回测框架、有实际可用策略,用NLP分析文本预测大盘...总之,是表明我能直接上手做项目。

然后,大部分公司都没理我(这才是残酷的现实),后来面了几家,现在这家彼此相合,我就入职了。关于面试过程,问了些实际写策略会遇到的问题,我自己都遇到过,不算难。机器学习的知识是加分项。当然,不是顶尖量化公司,百十号人,中规中矩的公司吧。

七月份找工作,七月份入职,大概,七月在线是福将吧。七月...

要说七月在线对我的帮助,我仔细想了,在于给我开了一条继续学习的路。工作后,以为“见多识广”以为学习没有用,现在回过头看,工作后的学习才是真正让自己成长的。实事求是,条件够了,事儿自然就成了,事儿还没成,总是有个条件不够。

祝好
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太励志了,共勉

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