股票
做市需要定量數學？
我知道統計套利/算法交易需要大量的量化數學。但是，“知情者”能否告訴我做市商的數量要求是否較少？
我對做市的（簡單化）觀點是，您只是想繼續報價，收取交易所回扣，如果您在 bidask 價差的一側受到打擊，您需要對沖該交易。使用這個（公認的簡單化）觀點，我得到的印像是博士水平的數學比統計套利/算法交易少得多？
我之所以問，是因為我和一群朋友都是低延遲程序員，我們正在考慮是否可以切實開展小型做市業務並利用我們的低延遲經驗。然而，由於我們在技術方面的專長，而且沒有博士數學家，我們不確定這是否合理。
假設這是合理的，您會建議從較小的交易所/市場開始嗎？純股票與指數期貨/期權，重要嗎？
任何有用的建議都將受到歡迎。
這兩個領域的成功策略可以具有相同的數學要求。這僅取決於算法。儘管您可能會從學術論文中獲得印象，但在這兩個領域都不需要博士水平的數學（請注意，這些論文中的許多使用數學來建立模擬市場，這與研究人員需要做的事情完全脫節）。我覺得，如果有人在任何一個領域都陷入深奧的數學中，他們的策略就要崩潰了。
你主要需要擅長的是數據分析和統計建模，並且能夠提出好的想法。
為什麼你們認為沒有研究背景會成功？我曾與一些尚未接觸過研究的低延遲軟體工程師進行過交談，我可以 100% 保證，如果他們自己出去並且必須制定策略，他們就不會賺到一分錢。交易是一個實際的職業和一個實際的技能組合，並不像“圍繞內部水平調整你的報價”那麼簡單。學術論文也無助於戰略（我還沒有讀過能賺錢的東西）。
總之，你不應該擔心缺乏數學能力（如果你們有一半是數學博士，我的立場仍然適用），你應該擔心缺乏交易能力。