包揽3家九大投行Offer!放弃硅谷闯进华尔街,这才是爽文女主
本科NYU CS专业,却放弃硅谷大厂转向金融
入读CMU研究生3个月后
Citi
Bank of America
让我们递上话筒
听听她一路走来的故事
*以下内容为Cici学姐自述
01
大家好啊,我是Cici,人在CMU,很高兴收到主页君邀请,前来分享一些投行的成功求职经(教)验(训)。
经历过,才知道怎么选
cr. 感谢导师的肯定!
根据市场变化做交易分析,监控自己Trading Filters来寻找潜在的套利交易机会;
阅读卖方的Research Distribution,增加对市场的了解;
……
加上研究生即将入学,留给我的时间一下子紧迫起来,这也让我下定决心报名DBC职梦。
02
虽然我的本科背景专业性很强,也像前面提到的,有Programing的优势,但不得不说,学校教的和面试面的,是两码事。
因此,曾经有一度我也焦虑到,因为准备面试而差点无心去上课。
还好在DBC职梦导师们的帮助下,我也慢慢建立了一套自己的面试高效备战法。
Quant面试怎么面?
这个面试说难其实也不难。
不难的点在于面试中都是Tech问题,像我去面试,基本上面试官只跟我说了2、3句话,就迫不及待开始做题,对于硬核理科生来说,这很直接,也很简单。
相反,难的点也在这,Quant的Tech问题主要可以分为3类:
像我统计的Regression就比较薄弱,所以也常常要求导师帮我重点补充这方面的知识。
再结合Quant面试圣经绿皮书,导师也推荐值得一刷的《A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews》,Sellside的面试基本就是十拿九稳。
比如,像我在投行面试时,就被问到了这本书上的高频扑克牌题型中的一道:
//
这个题型中的题目在绿皮书中还有很多,几乎是投行家家都要考的高频题型,所以我也推荐大家领起来,要刷题就要刷大概率会考的。
除此之外,我自己也用了几本很好用的准备面试的Quant书籍,一并推荐给大家,希望大家春招早早上岸!
Cici学姐推荐Quant入门面试书籍
按照推荐顺序阅读,少而精,快速入门,包含Quant面试的所有范围。
量化面试入门书籍,概念讲述有趣易懂,演算部分较少,能够帮助快速入门不枯燥,推荐首先阅读。
从哲学上的角度去解读量化问题,入门级量化思维方式的搭建,养成正确的思路习惯,才能在后续演算实践中达到事半功倍的效果。
红包书扩展自作者的一篇量化面试解读热门文章,包含了作者在量化工作深耕多年的心得和体会,从业内人士角度出发,解决面试中遇到的难题。
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既然下定决心在Quant深耕,那么人人都想向往的知名Buyside自然也是我更高的追求。
cr. WSO上大多数人对Two Sigma的评价也是非常难
以上为Cici的分享
除了Cici外,2023秋招季,DBC职梦帮数百位同学拿到了Goldman Sachs、Barclays、UBS、IBM等众多名企Offer!
*封面源于网络,侵删
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