从5000万天价年终奖，到万籁俱寂，量化行业到底怎么了？

如果你是即将毕业的金融人，2022年想在纽约有一份薪酬较高的工作，你会选择入行哪里？

而在顶级对冲基金或自营做量化分析师，则可以获得💲30-40W的总薪金！

顶级对冲基金Citadel认为，在整个薪酬体系中，对冲基金（买方）向量化分析师支付高于投资银行（卖方）的薪酬， 有助于从事买方交易的量化分析师能从其PnL中获得最多50%的提成。

过去两年，有关量化的财富故事分外出圈。比如曾引发哗然的“5000万天价年终奖”事件，曾有一位博主在社交媒体上发帖称：“同事的同班同学做量化，今年奖金超过5000万元……”

量化行业规模越来越大，过去100亿的私募，一年赚4-5个亿，个人轻松发个400-500万，而千亿私募，头部基金经理发到4000-5000万都不算特别稀奇。

量化走向万籁俱寂，将会一蹶不振？

随着量化行业规模陡增、交易策略拥挤、监管的影响，行业困境也随之到来。突然而来的好行情，导致很多机构饱和吸收，在规模急速膨胀的同时，收益也迎来前所未有的大回撤。规模的激增也带来策略的失效。一家头部量化机构负责人表示：

面对整个市场的萧条，很多量化机构都出现明显缩水，特别是濒临千亿规模的头部量化机构，有的甚至缩水了50%。迅速崛起、规模快速放大、又飞快衰落消失，这仿佛是量化行业的死循环，像悬在量化人头上的达摩克利斯之剑。

但正是因为惨烈的竞争，也让量化投资在抢人、硬件方面的军备竞赛蔚为壮观。由于规模上涨迅速，要支撑这么大的规模，必然需要技术、投研的人才，而且薪酬待遇都是对标甚至超越互联网巨头。在国内应届生甚至可以达到100、200万年薪，这还不包括奖金，北上深户口任选。

从0到入门，需要学什么？

无论量化行业如何起起伏伏，但高薪依旧是不变的事实。而且入门量化交易，门槛并没有那么高。总的来说，做量化交易需要掌握的知识体系可以分为三大块：统计、编程、面试能力。

量化交易需要用数据堆积出来，设计模型一定是需要回测的，想要更科学的处理大量交易数据，就需要掌握统计知识。具体包括：

✔️数据

量化中的数据可以大致分为三种：Time-Series Data，Cross Sectional Data，Panel Data。

对于不同的数据类型，可选择的模型和数据处理的方式均不同。

✔️模型

线性回归模型是量化最常用的模型，OLS模型（又叫最小二乘法模型）的方程表达是多元一次方式，模型拟合的过程是将数据点都画在坐标系中，画一条直线，使得每个点与这条线的距离的平方和最小。这条直线的斜率是Beta，截距是Alpha。它需要满足四个重要的条件：

将数据代入模型前，应当确保你的数据遵守了以上四个假设，如果偏差较大，那么需要对数据处理或者选择更复杂的模型来解决问题。

✔️数据处理

在量化交易中，常见的数据处理方式有：

编程可以说是量化交易的工具，它本身不生产策略或者价值，但它可以帮助你快速有效实现策略和价值。因此，编程能力是不可或缺的。

量化交易常见的编程语言有R，Python，Matlab等。大部分的量化交易首选Python，因为它不仅免费，而且界面比R更美观，也能实现更多功能，在数据可视化方面更胜一筹。

Python作为免费的程序语言，学习起来可以找到很多免费的资料，也有专门的网站给用户提供一个自由分享、交流代码的平台，比如Github，可以看别人的策略代码。

无论是毕业生还是转行量化的求职者都要面临找工作面试。对于量化金融分析师来讲，在面试的时候应该注意哪些问题？

✔️根据岗位职责展现自己优势

公司招聘肯定是希望能够找到一个能干好活的求职者，所以应该重视招聘内容里面的岗位JD，从中找出公司理想目标的特点。

量化分析师的工作内容由不同性质单位决定，如果是公募、保险、银行机构，这类机构有稳定的业务盈利模式，你就尽可能体现你的Label，名校背景、海龟硕士等等。

✔️从岗位要求里寻找共同点

研究岗位要求，看看有哪些软技能和硬技能，尽量把你相关的履历在简历中体现出来，而且要写具体的项目，越具体越好。不要笼统的概述，因为哪些笼统的概述是很难吸引别人，尽量工作成果细化和量化，通过特别具体的项目经历体现出你很适合这个岗位。

要适当的把面试官带进你“熟悉的世界”，把你“熟悉的世界”好好总结，让面试官更加清晰的感受这个世界。你需要通过刷题来熟悉基础知识，只有基础扎实了，才能更好展现自己的亮点。

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