华尔街Quant实习生月薪25000美金!留学生:我炸裂了...

Quant说白了就是镶着金边的IT民工，但比IT民工薪资要高。它的一般定义是在金融中使用数学和统计方法实现定量分析的工作。最重要的就是需要掌握编程能力。

北美的投行、银行都会专门的量化分析岗。包括银行的CCAR, DFAST岗位、Trader、CEM等不同类的公司都需要量化分析师。年薪百万已成标配。

*图片来源：微博热搜，量化私募年终奖5000w

Quant其实并不单指一个岗位，算是量化分析（Quantitative）大部分岗位的统称。很多和数据、建模相关的岗位都被称为Quant。其中包括

投资策略研究（Investment Strategy）

数据处理（Data Processing）

衍生品定价（Derivative Pring）

风险管理（Risk Management）

.....

而再分的大类一点，圈内俗称 Q Quant（主要就职于卖方投行）和P Quant（主要就职于买方）。Q Quant主要专注于衍生品的定价，而P Quant主要专注于预测市场和制定交易策略。

此篇不过多赘述，Uni将Quant的分类都详细做成了pdf，包含Quant不同种类职位、工作内容和职位要求。提前了解岗位信息对于职业规划至关重要，需要的同学扫码回复【Quant+你的院校】即可领取👇👇👇

1.数学打基础

不管你现在是本科、硕士、还是博士，从0入行Quant要做的第一节事即主攻数学5个项目：微积分、线性代数、概率、统计、时间序列分析。

微积分和线性代数：量化的模型搭建基础

概率和统计：面试重点考察知识点

统计和传统时间序列：资管公司的量化重点考察知识点

2.苦练编程：C++/Python

如果什么都不会的你，先不要盯着别的，C++或Python，选一个，把它学到精通！数据清洗、模型建立测试等量化主要工作都需要Quant有很好的编程功底。

假如学有余力，就继续学习除了C++与Python以外的工具。测试模型可用Python, Matlab, R；而C++和Java是将已经做好的模型加入交易系统中。

而在Quant考察时候，主要会考察C++/Python为主的题目，会问Python相关的题库比如pandas、chines。以及最基础的查询类语言SQL。

还有一部分就是集中在数据结构与算法，leecode刷题要刷到中级到难的程度，还要多看相关的书。

3.进行机器学习

所谓的机器学习简单的来说，就是通过算法自动的从提供的数据中学习，让我们的程序变得更”聪明“。用机器算法训练模型，很酷吧。

有机器学习经验的候选人往往能拿到非常核心岗位的offer。而习得该能力最重要的是多读相关书籍，进行实操尝试。或者进行相关行业的实习。

4.提升学历 增加实习

如果不知道如何决定未来的方向，也可以求助Uni的职业规划师～Quant岗位最终聚集的都是聪明人，提前想好方向，再徐徐前进才是最稳妥的办法。

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确实Quant更加欢迎STEM专业的博士，但是并不只有博士能进入年薪百万Quant俱乐部。Quant岗位也有不少本科or硕士在Target School，并且拥有足够的实习经历的学生。

一个量化团队有很多岗位，不需要会所有技能，你只要会你适合的那个岗位的技能就行。

量化团队有：

专门做模型的，一般数学比较好；

专门做策略的，一般统计学比较好，其他理工专业会分析数据、有交易逻辑的也可以；

专门做算法的，一般数学系、工程专业、物理专业都是可以的；

专门做系统的，一般计算机专业或者计算机能力强的比较多；

专门做销售的，如果了解量化和衍生品的概念和卖点，即使不会用模型定价，但是销售能力强，也是可以的。

你不需要是万能的，所以不必担心你是不是不适合。只要你是Target School，并有足够的实习经验，也能轻松度过简历关。

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