量化多策略股票？
Quant在国外的定义是quantitative，所以做量化的基本都知道“quant”这个名词是带有一定贬义的。因为quant这个单词可以理解为quantity的quant（量的定量）。 然而在中国，情况就有点不一样了。由于中文里“量”和“数”的概念是很模糊的，经常混为一谈。比如我们平时说话聊天经常说的“数量”、“大量”等词语，其概念远远大于quantitative这个词的意思。因此quant在中国的语境中并没有贬低的意思了。相反，许多公司都以quant为荣，很多小白也把quant当成金融行业的代名词。 所以从这一点上说，题主的公司用quant来命名并不是很恰当。但既然已经用了，也不值得过分纠结。
作为一个quant，最重要的素质就是数学，其次才是计算机或者编程。 因为无论是高频交易还是算法交易，核心都是数学模型。没有好的数学基础，就很难搭建出合理的数学模型，也就难以做好quant。而编程则主要是为了实现模型，让模型能够落地。 但其实最好的状态应该是数学和编程并重。一个良好的quant应该具备搭建模型与编程实现的能力。
当然，最好的quant一定是拥有良好数学基础的编程高手，同理，最好的编程人员也一定能很好地搭建量化模型。 但现实中往往是量化模型的设计者并不擅长编程，而精通编程的人往往又不重视量化模型的搭建。两者很难同时具备。 如果真的想做策略的组合，个人建议先打好基础，等到各方面都准备好了，再开始着手组合的策略开发。 否则，要么会因为基础不扎实而无法有效地搭建模型，要么会因为对策略开发的执着而导致忽视编程能力的重要性。
以上~