20,000刀=华尔街薪资天花板?
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Top3的公司分别是： Hudson River Trading Jane Street Citadel(和Citadel证劵)
*图片来源: efinancialcareers
去年Citadel30周年年会，大手一挥，直接包下整个迪士尼供全球上万员工及全部家属玩耍，凭借钞能力在各大网站狠狠的火了一把。
*图片来源: LCH Investments
对冲基金作为金融行业的天花板，惊险又刺激，当然薪资也是其他行业遥不可及的。也是很多金融专业同学的终极目标。
虽然目前Citadel有很多针对应届留学生的实习、全职岗位开放，但Citadel的要求也是出了名的严格。
Citadel2022年一共收到了330,000份简历申请，但录取率不到1%。
在校生进入量化行业的途径一般是首先自己在学校能掌握一定的量化基础，然后去企业找实习，最终通过实习/秋招留用。
关于量化素养，实际上可以总结为三方面的能力：金融背景、数学功底和编程能力。
其中，编程能力是门槛，编程不好，什么都白谈。编程好的基础上，还需要有很强的数理逻辑能力以及金融分析能力，不过这些是可以后期通过学习和实践获得的。
1.编程能力
如果要做高频方面，还需要会c++，如果做指数，如果会SAS可能会有很大优势。关于编程方面，大家还是要先把最基本的掌握了。
2.金融基础
宏微观经济学：了解刻画宏观经济运行的各种经济指标的含义，以及公布的时间点，频率等等，这在量化建模中非常重要，现在有很多研究所都在从宏观基本面做量化择时和经济周期预测。
证券投资学：证券投资学中给了很多常用的量价指标，当然这些也可以在别的地方去看，python的talib模块中基本都能实现，不用自己动手写。
会计：估值、盈利、成长等等各种因子都是基于财务指标定义的，有助于理解和挖掘新因子。
金融工程：金融工程是比较泛的说法，具体来说，可以看期权、期货及其衍生品那本书，主要掌握各种金融产品的特点及定价方法，当然如果是做权益量化，BSM也用不到。
当然还有常用的金融模型，比如Fama三因子模型，CAPM、APT定价模型，Barra多因子模型，BSM定价模型、时间序列模型等等。
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3.数学能力
数学方面，主要是逻辑思维能力要强，然后会一些常用的模型理论就可以了，这里给大家列出一些需要掌握的方面：
高数/数学分析、线代/高代、概率论、数理统计：本科大二以上，这些能力基本都是有的，矩阵一定要熟，比如均值方差模型和风险平价这些模型的优化部分会有矩阵的求导以及各种转置相乘。
常用的统计模型、机器学习模型：见编程部分。
微分方程：常微分、偏微分方程及数值解，如果要做衍生品，这些是基本功，但权益的话，不一定用得到，有时候看宏观、计量方面的文献会遇到。
数值分析：各种非线性方程的数值解法、蒙特卡洛模拟的理论以及实现，用蒙特卡洛方法模拟股价波动是金融工程课上的基本操作。
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