对于普通理工科学生，如何转行做量化投资，如何少走弯路。注意，是针对普通理工科学生，天才怎么搞都行。
做量化投资，有三大技能树，金融经济、数学、计算机。金融经济，可以理解为对金融市场(广义)的理解。
比如你能看懂财务三大报表吗?
你知道M1, M2代表什么意思，有什么用吗?
期货、期权在学术上是如何定价的?这个对于大多数理工科的朋友，是需要加强的一块。
实际上，如果这个技能树足够强，就已经可以去做投资了。但大部分转行的人(包括我)，是很难理解精深的。
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数学，一是基础，线性代数，概率统计等。二是抽象建模能力。基础的目的是让你能看懂别人在讲什么，比如可以去尝试看一下《active portfolio management》。如果看不懂，就需要补基础。但基础是不够的，还需要抽象建模能力。实际上，真开始做策略了，非常需要抽象和建模能力。你不能总用别人发明出来的模型吧，总得改改不是?你观察到一个市场现象，想量化，总得用一个模型去描述吧?
计算机，说起来很简单，就是能实现、测试、实盘你的模型。基本上就是编程准确、迅速。理论是美好的，现实是残酷的。三大技能树都很强的人，我似乎也没见过。所以希望自己什么都强，然后秒杀一切，基本也就是幻想。那么，实际中，普通人应该怎么做?
战略上，一句话，发挥长处，不要老想补短。
听起来很简单，但实际上，做错的人很多。比如，如果你想去考个CFA基本上就是错的。且不说考证的时间精力成本，就算你考完了，其实帮助不大。没哪个老板招一个计算机专业的，是希望他来分析市场的。最多就是，“咦?这个小朋友不错，居然有毅力考下这个证。”
所以作为计算机专业的你，最好的方式，很不幸，还是编程，也就是发挥你的长处。比如建立数据库，开发交易系统，编写策略等等。只要做得足够好，足够快。再加上多出去跟人交流。很快就会有团队会找上你。当融入一个团队后，再跟着专家，边实践，边学习，才是最有效率的。
这两个项目的负责人都是我的好朋友。第一个项目的负责人，本来是IT行业的，纯粹是业余兴趣做了这个项目，后来被一家做量化平台的土豪公司挖走了。第二个项目的负责人，本来专业是金融，自己感兴趣做了这个项目，看起来像极了计算机专业的。他现在也非常抢手。
至于楼主，既然专业是数据挖掘和机器学习，那么可不可以做一个项目，用数据挖掘和机器学习来做投资策略呢?或者，写一些文章科普一下，也是极好的。毕竟，数据挖掘和机器学习，不管有没有用，还是能唬住一部分人的。然后，带着你的项目或者文章，去找个好团队吧!
1.如果转行，我将面临哪些潜在风险?2年的系统学习，可以满足量化投资(宽客)的职业需求吗?
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2.我要进行哪些方面的系统学习?工作实习与实践?
答：带着你的编程技能，去找靠谱的团队吧!干半年你就知道要学习什么了。当然，如果你硬是想学习，我也可以推荐相关的书籍。不过，想好，这是一条性价比很低的路。一般来说，针对问题看书才有用。
3.以后找相关工作，自己的壁垒在什么地方?我该怎么弥补?
答：壁垒在于，你不想编程。
4.其他方面的建议欢迎给出。谢谢。
答：千万不要自己一个人搞。
千万不要自己一个人搞。
千万不要自己一个人搞。
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