在当今社会，部分学统计学与学数学的高材生都有成为量化交易者的志向。但现今由于算法交易，程序化交易和高频交易的出现，致使量化交易的这个职位的描述变得宽泛起来。量化交易领域不仅仅需要在数据分析上有突出技能的人，也需要更了解自动交易系统，可以执行和构建自动交易系统的人。
本文主要介绍成为一个宽客哪些专业技能和培训可以帮助你，可以胜任量化交易工作和相关工作的工作经验需要哪些，这些学数学和统计学的高材生怎样成一个好的量化交易者。量化交易者需要具备数据研究、数据分析、数据挖掘的能力，这些能力只是很小的一部分，也必须在其它领域精通。本文会从六各方面来介绍。
第一：针对交易的特定计算机技能
虽然在数据分析软件和平台上数学和统计被应用的很广泛，但是在量化交易应用上是受限制的。比如：在数据分析中，运用很广泛的是数据表，但在量化交易平台上，就像交易开拓者的TB-PLUS软件，研究的特定分析和进行交易，就会需要可能更多地亲身经验和培训才会更好。
无论交易软件是免费试用版还是完全版，在使用过程中，都会给你带来实践的经验。大学时期，通常会对这些专业应用提供资源，编程语言是有相似性的，市面上有很多高级即插即用的交易软件，他们称这种高级的软件可以满足量化交易很多方面的要求。但是当前量化交易的动态实际需求大多数都不能符合条件，真正好用的很好的很少。独立构想并建立交易系统的能力一个成功的量化交易者需要实现，只能通过计算机编程实现。交易者至少要熟悉其中一种建立交易系统的常用编程语言，比如：C++，Python，Java或者Perl。
编程课程在数学和统计课程里可能不被提供，所以可以到网上去找交互式课程，在网上短期专业培训课程都是可以找的。
第二：熟悉市场的数据
量化交易要求一点，要对市场数据很熟悉，这个要求是高于数据和统计范畴的。比如常见的开盘价、最高价、最低价和收盘价，是不仅仅停留在这些上面的。宽客要全面了解相关公司行为的市场数据和特定产品对交易有什么影响，这些产品不仅仅局限在股票和债券。还有像认股权证、衍生品、柜台交易产品等等。
在网上很容易获得市场数据，学习不同公司行为和关联话题的影响案例这些资料，这对于有数学和统计背景的人去学习量化交易是很容易的事情。包括股票交易所在内的不同权威机构都会提供一些专业付费课程和证书，这些经历在简历上都是加分项，让你成为种子选手。
对常见交易策略的理解：虽然宽客需要发掘和设计自己的交易策略，但是对常用的交易策略的理解也是必须的。它提供了量化交易的基础知识，这对有资质的人来说是一个很好的开始。
第三：熟悉风险管理概念
量化交易的一个重要部分，就是熟悉管理风险的概念。特定标准，交易系统中用来管理风险的有：场景分析，交易资金限制，止损机制等。
风险管理本身就是一个很大的话题，所以你很容易找到专业课程和模型来学习。熟悉这些基本概念，和这些概念怎么影响他们的系统的，这样可以满足量化交易者的需求。
第四：选择交易特定选修课程
大部分学校提供选修数学和统计课程，这是有志向成为宽客的学科基础，接下来我们需要通过选择特定市场/选择交易模型。
第五：量化交易者的心态
许多人立志成为量化交易者，但并不是每一个都符合量化交易者的要求。在大型交易公司的面试中，抗压能力、长时间工作、冒险精神、接受失败的能力在面试的时候都是一些考核指标， 候选者需要被认定有交易者的性情。
事先反问自己是否适合这个高风险高回报的工作，做一个自我评价，只有你自己才真正了解你自己到底适不适合。另一个选择就是自己做交易，但是无论成功失败，结果都是自己承担。
第六：建立一个标准/明确的交易规划
上述欠缺补上以后，要尝试根据自己的观念建立一个标准，并作为以后自己的明确的量化交易规划。你有很好的数学和统计学的基础，这就可以作为你的讨论点，使你在量化交易工作中更胜一筹。
最后我们来总结一下：
从两个方面可以看出，有计算机自动化的帮助，交易领域有无限机遇。一，它让更多的观念和思想进入这个领域；二，它形成了独特的计算机交易，也就是说量化交易者的角色仅限于建立高风险的智能交易平台。根据以上所述，要想从一个数学/统计的高材生进入量化交易世界，首先你要作一个自我评价，这样可以帮助到你。同时交易者可以选择国信证券提供的TradeStation软件作为量化软件使用。
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