程序员转量化交易，其实是一件挺顺理成章的事，有一位网友他想向我佐证一下，职业量化交易这一条路，他可以做下去吗，以及其它一些细枝末节的问题。
他以前是某日系合资企业的程序工程师，程序背景是C++与python，天然的爱好股票市场，爱好做交易，后来投入越来越多，必竟前些年程序员的收入是出了名的高，加上行情应景，顺了些时日，有了些底气后，就越玩越大。现在也已经是一种疯狂痴迷的状态，交谈间了解到，对他来说，似乎只有转型或兼职从事量化交易，从事量化程序模型的开发，才能将他前些年已经熟练掌握的知识更加灵活的运用起来，不至于将这些知识慢慢荒废，烂在大脑里。正好他呆在公司空闲的时间特别多，现在也是一个职业倦怠期，有空就可以划水，他是属于公司的老油条那种，还有一定的权力，但对于炒股这个爱好，很烦恼的事情就是，很想抽身职业化的去做，却又担心不确定的市场会给自己带来输不起的惨痛的教训。
还有在公司单位里，一定是不适合打开电脑或者手机的炒股界面的，思来想去，唯有量化与程序化交易的方式，才能满足他的一些不定期看盘的可能，即不错过行情，又能平衡他现在对于工作以及交易兴趣的满足。
重要的一点，程序化与量化交易的方式，天然适合理工出身的程序员。但凡程序员只要是搞过交易的，极大程度会在交易过程中，运用早已经根植于大脑深处的数理思维模式来进行系统化的证券交易，这一点与其它行业出身的人群一对比，他们是极易采用主观与情绪化的行为进行指导交易，因此程度员这个物种做交易，会与其它职业出身的人形成鲜明的反差。
这个市场上想要生存下来的第一步，就是构建系统化的交易策略。构建交易策略一定是需要交易参与者拥有数理思维的。
因此，数理思维已经烂熟于心的程序员从事交易时，会有给力的先天优势，而我之前也反复有讲过，数理思维指导交易，或者用于量化交易建模，是会反反复复会运用到的技能。
在量化交易从业过程中，拥有一定程度的数理知识出身背景、从业经历这种是有加分的。另外，多年的程序语言知识的积累，对于量化交易模型的开发过程，又是如虎添翼。
以这么说来，程序员转型做量化交易，在我看来，至少在先天优势性上，就已经打败了其它行业出身的人群。
