深度好文｜年薪2300万的量化大佬反击了！真是一个巴掌拍不响…

Offer帮创始人·小Lin获奖感言

还记得之前闹得沸沸扬扬的Two Sigma华人量化研究员“私自”修改模型的新闻吗？此事目前又有了新的进展。

据Bloomberg于12月22日的报道，Jian Wu向法院提出申请，要求Two Sigma披露与投资者和记者就此事沟通过的人的姓名。他打算通过私人仲裁对Two Sigma和那些人提起诽谤诉讼。

图源Bloomberg

对此，Two Sigma在一份声明中表示Wu的诽谤主张毫无根据，对此他们计划积极抗辩。Two Sigma在10月与客户的沟通中表示，模型的变化给一些基金带来了4.5亿美元的收益，但导致了其他基金1.7亿美元的损失。据《华尔街日报》，Two Sigma还告诉客户，该研究人员（指Jian Wu）这么做是为了增加自己薪酬。

Wu则表示，2022年，Two Sigma向他支付了约2300万美元，高于2021年的280万美元和2020年的420万美元。他引用这些数字来强调他所遭受的潜在伤害，并称Two Sigma的声明可能使他“在对冲基金行业失业”。

Wu还反击道Two Sigma的声明是错误的，尽管他开发了模型，但他无权决定是否将其部署到投资组合以及如何加权。这是Two Sigma投资组合管理和交易团队的责任。

“任何所谓的损失都是Two Sigma控制不当和鲁莽的投资决策的后果，Two Sigma研究人员和工程师在未经批准的情况下更改模型是一种常见的做法，”他说。

Two Sigma创始人，图源华尔街日报官网

他还补充道，研究人员会在模型部署后对其性能进行监控，并经常进行更改以解决技术问题、更新数据或提高效率。而Two Sigma对此没有正式的相关政策或流程，规定变更之前需要先批准。之所以会产生这样的局面，正是因为创始人之间的冲突，导致管理方面的多项问题无法达成一致。

Wu的回应做实了年薪2300万的传闻，不得不让人发出感慨：你们买方Quant Researcher这么赚的吗？啊？

图源网络

这就要先从买方Quant Researcher聊起。

买方Quant Researcher主要寻找Alpha和预测市场变化，负责量化分析，数据研究和建模来研究新的投资策略，或者完善现有的投资策略。与此同时，经常也会做一些基金的风险评测与管理。

不过，Alpha是什么呢？

在金融领域中，"Alpha"（阿尔法）和"Beta"（贝塔）是两个用来描述投资组合绩效的指标，特别是在对冲基金和资产管理中经常使用。这两个指标用于衡量投资组合的风险和回报。

总的来说，Alpha和Beta是用来分析投资组合相对于市场的表现和风险的重要工具。Alpha关注超额收益，而Beta关注市场风险。在对冲基金和资产管理中，投资经理通过调整资产配置和选择证券来寻求正的Alpha，并控制组合的Beta以达到其投资目标。

对于Quant Researcher而言，Technical是重中之重，具体包括下面几部分：

数学和统计

这两项的要求较高，比如Time Series，Machine Learning，和Optimization，因为经常需要通过建模和回测（Back-testing）来验证模型。

编程能力

编程能力对矿工来说必不可少，尤其是在买方。但对Quant Reseacher的编程能力要求不会过高，一般满足自己做研究所需即可，通常Python或Matlab就足够，而不需要类似C++这类的编程语言。

金融市场知识

尽管现在Quant越来越看重编程和机器学习相关的技能，但金融工程/随机分析对于很多岗位仍是必备技能，对Quant Researcher来说尤其是如此，金融市场和交易机制的深刻理解是必不可少的，同时还需要了解不同资产类别、市场行为和金融产品。

量化建模

想要成为Quant Researcher，就需要能设计和实施量化模型，包括风险管理、期权定价、统计套利等。这可能涉及到时间序列分析、机器学习、因子分析等方面的技能。

数据分析

处理和分析大规模数据集的能力对于Quant Researcher至关重要。这包括数据清理、特征工程、统计分析等。

算法交易理解

对算法交易和执行策略的了解也很重要，包括执行成本、流动性分析等方面。

沟通及团队协作能力

作为一名Quant Researcher，需要将复杂的量化概念和研究成果以清晰简洁的方式传达给非专业人士，包括投资团队和决策者；同时也需要具备团队合作的能力，与交易员、研究员和技术人员紧密合作。

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