近期市场波动大, 对于从事高频交易, 做市商等等都是不错的市场机会, 今天主要分享一份高频算法交易员职业指南, 对于有兴趣的加入高频交易的朋友有所帮助。

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高频交易是指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易。

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为了简单说明工作流的工作方式，我们仅仅拟合了一个简单的LSTM网络架构，且并未优化任何参数。如果要构建一个鲁棒性更加高的神经网络，我们还需要选取正确的参数，如epoch，batch size，neurons，hidden layers的数量到底为多少，才能得出最优的精确度。

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相比预训练和微调以及论文中提到的其他精巧的设计，GPT-3让人印象深刻的是其惊人的1750亿模型参数、和45TB的训练数据，论文署名多达31个作者在OpenAI的支持下共同完成了这一令人惊讶的工作。

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类似GPT-3这样强大的模型还有很多可以挖掘的空间，行业引领者们也从未停止脚步。可以看到深度学习的价值越来越显示出来。

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比如价格、交易量这种市场数据，或者说是来自财务报表、分析师研报的基本面数据，甚至是新闻社交媒体这种体现交易者情绪的非结构化数据。

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当这个智能问答框架搭建完毕后，将其部署到微信上面就形成了自定义的客服系统。

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在大数据时代，金融科技公司通常借助消费数据来综合评估用户的信用和还款能力，这也带来大量的金融欺诈行为。

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量化分析是指在金融学中运用数理统计方法(数学金融学)进行定量分析。在这个领域工作的通常都是量化分析师。定量化分析师倾向于专注于特定领域，包括但不限于衍生品结构或定价、风险管理、算法交易和投资管理。

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很多人会问，为什么不去互联网行业，而是来到金融交易行业， 从技术角度来看，每天都有挑战性的问题需要你去解决。这些问题需要快节奏的高速开发周期(实时诊断产品缺陷，设计修复并执行，在数小时内测试和发布)。这是一个以纳秒来衡量延迟的技术堆叠，更重要的是，你需要与其他竞争公司持续战斗，以使市场尽可能高效。

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