對於這個行業

第一點：人才短缺

有很多人在大學時期爭先恐後地報名有關計算機的專業，這些學生中有的是受父母之命，看中的是將來畢業後可以在社會中扎穩腳跟，有的是秉著對這個專業的嚮往和熱情才報名的。前者那樣的學生進入這個專業學習往往帶著功利性的目的，所以很難把軟體開發學精，而後者往往更能出現人才和精英，但是後者在現在看來應該是社會上所缺乏的。

隨著全球經濟一體化不斷地發展，中國的軟體市場也在不斷地蓬勃發展，但是我們的軟體行業還是比其他幾個大國起步晚，而且規模也不是很大。但是，我們政府十分支援軟體開發行業的發展，使得它系統化和體系化的發展，因此，軟體產業高速發展起來，政府的支援是軟體開發的就業前景怎麼樣中很重要的一點。

第三點：社會需求增加

由於軟體開發這個行業中的人才資源短缺，移動網際網路的發展，所以很多企業願意花更高的價錢去尋找這樣的人才，而且，越來越多的人對手機簡直愛不釋手，手機裡的軟體也需要很多具有專業知識的人才來開發，這裡的軟體開發將不僅限制於電腦軟體的開發，由此看來，軟體開發這個行業在將來會多麼吃香了。

我給你提供一個程式設計師未來發展方向的線路圖給你參考把。程式設計師->高階程式設計師->開發工程師->專案經理->高階專案經理->在這個地方有個分端：1、往上層發展，就是當系統架構師，系統架構師難度比較大，但是工資很高，不過系統架構師只是在大型公司才會有。目前的行情是：系統架構師按小時算錢，一個小時幾萬。（還是少的）；2、往底層發展，就是當底層開發人員，底層開發人員的工資也是很高的。不過相對於系統架構師來說，難度小一點，工資也低一點。如果從高階專案經理這裡不分端的話，就直接->市場總監/技術總監/...、->CEO/...

就目前而言，程式設計師的市場飽和度和需求量不用擔心，雖然IT、網際網路發展了多年，但是IT行業最大的特點就是技術更新快，應用面廣，可以說IT技術永遠不會過時，只會存在不斷的升級和更新。

我就是做IT行業崗位招聘的，目前對有成熟經驗的程式設計師需求並沒有減少的跡象，相反，對成熟、高階的程式設計師需求是隻增不減的。

所以，我們應該擔心的是自己的技術功底和實力，應該擔心的是自己技術的與時俱進。

另外，再說說程式設計師月薪過萬的問題

程式設計師客棧有一個調查結果，綜合全國主要一二三線城市情況看，程式設計師的年薪呈正態分佈，主要集中在 10-20 萬之間，佔比高達 49.7%。年薪在 5-10 萬的程式設計師佔比為 13.3%，年薪在 20-25 萬的程式設計師佔比為 10.3%。此外年薪在 5 萬以下的佔比僅為 4.2%。如果是一二線城市，薪酬比這個平均數要高不少。

所以，程式設計師月薪過萬的問題。只要你技術確實中等偏上，月薪過萬，那是很普遍的事情，怕的就是自己技術跟不上。

做技術做了三年感覺程式設計師始終像工具一樣每個行業都可以做，而且這個行業普遍吹噓跳槽次數越多越好，沒法在之中一個行業裡面深耕，提升的無非時技術上的提升，就算技術再厲害也是某個行業的一個工具而已，既然是工具替代性就會很強。之前一直覺得程式設計師是最偉大的職業，現在感覺…… 最重要的還是對每個行業得了解把握和商業模式，程式設計師不過是上層決策都做好後最終開發落地產品的角色

首先，你要看個人的選擇，我就是做java開發的，現在市場已經趨於飽和的狀態，找工作也沒有以前那麼好找了，我2015年從事程式設計師開發，但是技術更新太快，有點跟不上節奏了，而且加班特別累，身體各種毛病都出來了，我都打算轉行了，因為時間長了，身體都不好，去體檢各種毛病都出來了，如果你對這行特別愛好，也可以從事這行，我只是從我個人的觀點發布的，希望對你有個參考。

要看個人的發展方向，在開發工作中不能一味追求最新最熱的程式設計工具，比如說:開發工具越底層就能對硬體很好控制，執行效率就越高。語言越高階，呼叫的東西就越多，執行效率偏慢，但是更容易學習。開發無盡頭，軟體開發行業是一個體系，找準位置和突破點，仍然可以基業長青。

首先，我們對課程做一個介紹。什麼是量化投資呢？所謂量化投資，就是指通過數量化、模型化的數學方式及計算機程式設計進行投資並獲取收益的交易方式。這麼說可能有些抽象。這裡需要理清一些概念。事實上，我們從事金融投資都會參考一些數量化的指標，比如炒股，至少要看看市盈率，看看股價趨勢，看看財務指標。那麼這種行為算不算量化投資呢？一些人認為從寬泛的意義上說，這也是量化投資的一種，畢竟參考了數量化的指標。但這裡需要指出，從嚴格的意義上說，這可能並不算量化投資。真正的量化投資需要藉助數學模型，通過大量資料的分析，並且藉助計算機程式設計的手段，進行投資。

量化投資是上世紀7、80年代在成熟資本市場發展起來的。我們知道，上世紀7、80年代計算機的應用有一個飛躍式的發展，同時，隨著金融理論的發展，特別是數學模型在金融中的應用，二者相結合就誕生了量化投資這個新領域。量化投資在西方資本市場的發展非常快，僅僅不到四十年的時間，目前佔比70%多，也就是說，目前發達資本市場大部分的交易都是通過量化系統完成的。所以說，如果一個投資者不懂量化投資，他很難在這樣的市場裡賺錢。

一般來講，量化投資主要包括以下這些型別，比如量化選股：包括基本面量化，比如多因子模型、風格輪動模型和行業輪動模型等等；市場行為量化：包括資金流模型、動量反轉模型、一致預期模型、趨勢追蹤模型和籌碼分佈模型等；量化擇時：趨勢擇時，市場情緒擇時，有效資金擇時，牛熊線擇時，異常指標擇時等等。這些在我們的課程裡都會通過具體案例給大家詳細講解和練習。

說到量化投資，不得不提到一個標誌性的人物：西蒙斯，和他的文藝復興公司。西蒙斯曾經是一位著名的數學家，和陳省身一起提出了空間幾何的陳—西蒙斯規範理論。後來轉戰華爾街創立了文藝復興公司，專門從事量化交易。西蒙斯可以說是量化投資領域的教父級人物，他文藝復興公司旗下的大獎章基金自1988年以來，年均回報率高達36%，這個數字較索羅斯等投資大師同期的年均回報率要高出10個百分點，較同期標準普爾500指數的年均回報率則高出20多個百分點，比股神巴菲特近20年間的平均回報率高18個百分點。即便是在次貸危機爆發的2007年，該基金的回報率仍高達85%。這是非常恐怖的戰績，這就是量化投資的力量。

相比而言，國內量化投資還處在起步階段。當然，一些有實力、有遠見的機構已經在從事或佈局量化投資。這方面的資訊不是很多，我們可以通過媒體偶爾爆出的一些訊息來感受一下。

2013年的8.16光大證券烏龍指事件相信大家並不陌生。主要當事人之一楊劍波當時就是光大證券策略投資部總經理，具體業務就是做量化投資，包括股指期貨套利、統計套利、ETF做市及套利、權益互換、結構性產品、場外期權等。在2011-2013年，策略投資部年均淨利潤超過1億人民幣。注意，當時股市處於大熊市。2013年8月16日這天，光大證券策略投資部如往常一樣進行ETF套利交易，由於系統問題，交易員下單買入高達234億元，最終成交72.7億元，致使當天A股和股指期貨市場大幅波動，其中上證指數上漲近6%。通過這個事件，多少可以感受機構投資者進行量化交易的情況。

此外，2015年股災期間。境外實際控制的伊世頓公司以貿易公司為名，隱瞞實際控制的期貨賬戶數量，利用籌集的約700萬人民幣作為初始資金，在中國參與股指期貨交易，最後非法獲利高達20多億元人民幣。一個月賺5億，700萬變20億！這個受益可以說高得驚人。

由於量化投資的高回報，量化投資人才自然具有極高的薪酬。在美國，如果某位理工科畢業生大學一畢業就進入高頻交易基金寫程式、建模型，起始工資可達15萬美元。有了兩年的工作經驗，一般可迅速漲到25萬至30萬美元，遠高於投行同級別的薪酬。著名的高頻交易基金公司Jump Trading在業績中曾公開披露，該基金量化投資程式設計師平均薪酬為92.57萬美元。在華爾街，一般高頻交易基金挖有3-5年經驗的量化投資程式設計師，開出100萬美元的薪酬都是常事。相比而言，國內量化投資仍處於剛剛起步的階段，有著非常巨大的發展空間。目前市場上量化人才處於奇缺狀態，既懂金融交易，又懂計算機程式設計的人員鳳毛麟角，是市場爭搶的物件。

我們的課程為什麼選用python語言呢？我們知道，量化投資離不開程式語言的支援，目前Python已經在量化投資領域佔據了主流位置，從資料獲取到策略回測再到交易，覆蓋了整個業務鏈。在量化投資的開源專案裡，全球star數排名前10位裡面，有7個是Python實現的。我們可以看下錶。

我們的課程主要包括以下四個部分：

• Python應用開發基礎

• Numpy與證券資料處理

• Pandas與證券資料處理

• 交易機制與量化策略開發

其中python應用開發基礎主要講解python的基礎語法，為量化投資程式設計打下基礎。

NumPy是Python的一個開源的數值計算擴充套件包。它可用來儲存和處理大型矩陣資料，比Python自身的資料結構要高效的多。使用Python進行量化投資，可以說numpy是必不可少的選項。

Pandas 是基於Python的又一個數據分析包，Pandas 進一步納入了大量的庫和一些標準的資料模型，特別是提供了從一維到三維陣列的便利的分析工具。Pandas也是Python金融資料分析的一個有力工具。

關於交易機制與量化策略開發，這裡要特別說明一下，為什麼要講解基礎金融知識和交易機制。大家想啊，如果你一直以為股市9點半才開盤，連9點半之前也可以交易，連集合競價階段下單是如何影響開盤價的都不知道，你怎麼對股價的變化進行合理的分析，指導你全天的交易。如果你連ETF申購贖回中停牌股票的現金替代機制都不知道，你怎麼進行ETF套利。所以深入學習交易機制是非常必要的，在這個基礎上，我們會詳細講解每一種量化投資策略，包括前面我們提到的量化選股、量化擇時、套利交易、統計套利、演算法交易等等，我們都會通過具體的案例詳細講解，並且給大家充分的訓練。

我們這個專欄課程適合大專院校學生、金融投資從業者，以及有志於從事量化投資的社會人員，基本零起點、無門檻，具有高中或同等學歷的人員均可參加學習。本課程由著名量化投資專家Jackie老師傾情講解，Jackie老師是北大本科和碩士，十餘年量化投資從業經歷，主持過多個大型量化投資專案，精通金融理論和python程式設計，並且具有豐富的培訓經驗。關於專欄學習，我們提幾點要求：第一，多寫程式碼，即使看專欄中講解的內容，也要自己把程式碼敲一遍，自己寫出來的程式碼，感覺是不一樣的；第二，多思考，市場是變化的，與一般的軟體工程做完就結束不一樣，量化系統需要不斷的優化調整，這也是量化投資的價值和魅力所在；第三，要堅持，剛接觸量化投資，可能會覺得有些難度，覺得知識面很寬泛，既有金融交易的知識，又有軟體程式設計的知識。這個時候需要堅持，只要堅持下去，慢慢會覺得其樂無窮。我們常對學員說，當你覺得困難的時候，想想年薪一百萬就在眼前，這樣就會覺得動力無窮了。

只要網際網路這個行業不消失，對程式設計師的需求是一直存在的。薪水跟行業無關，跟個人的能力和機會有關！

程式設計師月薪多少，招聘網站已經告訴你了程式設計師有沒有飽和，招聘網站也已經告訴你了未來的趨勢，招聘網站也已經告訴你了

如果你能從招聘資訊中得到你自己的答案，許多企業需要你這樣的人才。靠別人的二手結論做判斷，你永遠都慢別人幾步。

程式設計師是一個需要持續學習的職業，技術升級快，需要有很強的自學能力和自學習慣。坐等別人教你，黃花菜都涼了。

在莫名其妙的鄙視鏈裡，程式設計師被視為碼農，乾的是毫無技術含量的活。事實真是如此嗎？一言難盡！翻過來試想一下，都是拿錢幹活，有多少能耐就賺多少錢，有啥可鄙視和被鄙視的。

所謂月薪過萬，在這個行業不算什麼。但並非毫無技術含量可言。至少你要會找資訊得出自己的結論，另外還需要有隨時學習的意願。

最後，祝你找到自己的答案，告別直接使用二手結論的歷史。

入門容易，不容易精通，高階人才欠缺，一線城市重視軟體行業，薪資高，輕鬆過萬，二三線城市薪資低，企業對技術部門的重視程度遠不如一線城市，造成軟體行業在二三線城市人才流失嚴重；近年來二三線城市情況有所好轉，也能輕鬆過萬，但遠不如一線城市；

另外程式開發是一個吃青春飯的行業，在年齡到達35歲、40歲以後很少有繼續做程式開發的，要麼轉做管理崗，要麼做技術負責人，要麼被淘汰轉行，是一個很殘酷的行業