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深度好文|当别人嘲讽Quant时,该如何优雅的怼回去?

深度好文|当别人嘲讽Quant时,该如何优雅的怼回去?

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对于很多人来讲,Quant还是一个传说中的职业,由于偏向理工科,对数学模型、计算机程序深入研究,同时也不需要在工作中太多的Social,所以有一些不太友好的质疑便滋生出来。


以后再遇到类似的质疑,请像我们的“互联网嘴替”一样优雅的怼回去!


——”Quant只是个用数学唬人的胡乱猜想”。



Quant是通过”演算交易方法将交易模式系统化”的代名词,您的专业知识今天出门忘记带了吗?


——”不要仗着自己会用数学模型就觉得自己很厉害,做分析工作的人同样也会数学。”



不,你不会。恕我直言,你们口中的会数学只是会而已,而我们是精通!我的小学生侄子也告诉我他数学真的很会。


——”不是在吃饭、遛弯、休闲的时候,还在辩论各种Web框架谁好谁坏,就代表你们很懂!”



听起来您不用经常思考这些专业问题,这么厉害的话,请问“基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境是啥?”


——如果有人质疑你的决策结果,直接上大招!



拿出参加过的竞赛成绩,亮出中国人的身份,让他颤抖在我们的数学天赋之下!


——Quant一定要会手推Black-Scholes公式。



不好意思,我在买方从事量化研究。或许我这一辈子都用不到随机微积分。


这通常是卖方从事衍生品定价,特别是Exotic Derivatives定价,是Quant需要掌握的。


——买方的Quant,所有品种通吃。



天呐,研究股票的Quant可能与研究信用债券或商品期货的同行难以交流。他们都不懂互相都在说些什么鬼?


Quant在不同研究领域之间确实存在着巨大差异。不同的领域有着截然不同的方法和关注点:有人注重量价关系,有人关注基本面因素;有人专注于大盘股,有人只研究流动性较差的股票;甚至连港股和A股的量化交易员之间也存在显著差异。


——必须要数学物理Phd,才有资格从事Quant。



原来我看起来真的这么厉害。不过我们不是医生、老师、律师。必须要像医生毕业于医学院,律师必须学法律。是谁规定的Quant不能是包揽在校奖学金的计算机系心理学大神?


Quant的背景千变万化:物理、数学、计算机,甚至有心理学毕业的。不同公司对量化交易员的学历要求也各不相同:有些喜欢数学物理博士,有些追求特定学校的毕业生(尤其是创始人母校的),有些看重获奖经历,有些需要金融市场经验,甚至有些不在乎你是否懂股票。


尽管一些TOP基金公司偶尔会打破传统,但为了提高面试成功率,建议在有条件的情况下充分学习线性代数、微积分、统计学、机器学习和编程等课程。


——Quant都是机器学习深度学习的专家。



✅Quant在你心里这么厉害,我表示很欣慰。


绝大多数Quant对于机器学习的应用止步于XGBoost,甚至都不知道LSTM的原理,更不会用Pytorch、Tensorflow。研究讲究效率,并不需要成为这个领域的专家。使用机器学习的Quant,绝大多数就是个调包侠。


——Quant研究是有尽头的。


✅我承认一招吃遍天下是所有人的梦想,Quant也是。但你还是继续做梦吧,梦里什么都有。“发现圣杯,坐等升天”不可能。


无论是金融市场、经济学还是其他领域,Quant研究始终在寻求更加精确的模型和更深入的洞察力。每个新的发现、新的算法、新的市场波动都将激发Quant研究者的好奇心和探索欲望。市场的复杂性、随机性和人类行为的不确定性都使得Quant研究无法预测一切。


总得来讲,虽然Quant身上背负了这么多的刻板印象,却反而显得它神秘莫测,有一种穿梭在资本市场中“十步杀一人,千里不留行”的神秘高手即视感。



到底哪种Quant,才是我要的Quant?


根据职能的不同,可以把Quant的细分为六种:


Desk Quant:开发直接被交易员使用的价格模型,优势是接近交易中所遇到的Money和机会,劣势是压力很大。


Model Validating Quant:独立开发价格模型,一般是为了确定Desk Quant开发的模型的正确性,优势是更轻松,压力比较小,劣势是这种小组的发展空间较小薪资报酬偏低。


Research Quant:尝试发明新的价格公式和模型,有时还会执行Blue-Sky Research。优势是比较有趣,而且可以学到很多新东西,劣势是个人价值很难被发现(跟科学家一样,没有什么大的成果就没人注意到你)。


Quant Developer:其实就是名字被美化的程序员,但收入很不错而且很容易找到工作,这种工作变化很大,它可能是一直在写代码,或者调试其他人的大型系统。


Statistical Arbitrage Quant:在数据中寻找自动交易系统的模式(就是套利系统),这种技术与衍生物定价的技术有很大的不同,主要被用在对冲基金里,而且该位置的回报极不稳定。


Capital Quant:建立银行的信用和资本模型,相比衍生物定价相关的工作它没有那么吸引人,但是随着巴塞尔II银行协议的到来,它变得越来越重要,而且压力较小工作时间也相对稳定,得到的薪资也算不错。


在什么领域的Quant,是我匹配的Quant?


除了职能,Quant的工作领域也同样丰富:


FX(外汇交易):合同趋向于短期,大量的金额和简单的规定。所以重点在于很快速度地建立模型。


Equities(股票和指数的期权):技术偏向于偏微分方程(PDE),市场较小。


Fixed Income(基于利息的衍生物):从市值上来说可能是最大的市场。对数学能力的要求更高。


Credit Derivatives(建立在公司债务还清上的衍生产品):该职位发展迅速且需求量大,收入普遍偏高。


Commodities:近几年生活用品的价格普遍上涨,促使该领域发展迅速。


Hybrids(多于一个市场的衍生物市场):典型情况是利率加其他,它主要的优势在于可以学到多领域的知识,是目前炙手可热的领域之一。


去吧,去做高薪的Quant


与Quant最相关的词是“高薪”。Quant的薪水尤其令人印象深刻,不管是从社交媒体中的信息,还是在各大平台的统计数据中也是如此。


知名猎头公司Selby Jennings曾公布北美薪资,Quant远超华尔街平均水平的薪资:


在卖方,Base Salary $175k-$195k,全薪可达$275k-$295k;


在买方,Base Salary $155k-$170k,全薪可达$350k-$500k。


如果你将来想做P Quant,专注于统计学和数据分析,那么最合适的专业是数学、计算机科学和其他相关领域;如果你想做Q Quant,你主要依靠随机分析、波动率模型、金融经济学和金融计量的知识。不要太局限于本科专业。


而且Quant并不一定需要学士学位或专业背景,只要一个人有足够的数学和物理能力并参加额外的课程。有些课程是必要的,而另一些则是锦上添花。


Quant这么一个具备职能、就业领域的多样性,再加上神秘莫测的世外高手和高薪加持光环的职业,真的很难不让人心动!谁不想成为一名驰骋在华尔街,登峰造极的神秘大师呢?


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