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应届留学生搞钱天菜:当00后误入Jane Street后,1年买车,3年买房,5年退休

应届留学生搞钱天菜:当00后误入Jane Street后,1年买车,3年买房,5年退休

公众号新闻




















DeloitteAudit,全职offer












友友们

又到了“晕0”的时候

↓↓↓


01

留学生搞钱天花板:

入职Quant,应届年薪200万


1

金融圈拥有超能力的Quant


新年伊始,一则招聘信息又默默地刷新了应届生薪资上限👇


日前,华尔街一家行事低调的量化基金Jane Street正在广招人才:Quantitative Trader(量化交易员)、Quantitative Researcher(量化研究员)...


(图片来源简街)


而亮点就是,Ta为“一张白纸”的应届毕业生开出了“天价”: 300,000美元的基础年薪 ❗❗


(图片来源简街)


折合成人民币,那就是231万元...而这还只是刚入职的薪资≈进了Quant开启“印钞机”般的赚钱模式!



当然,国内量化也丝毫不逊色。此前坐标上海,某Quant实习生日薪4000元人民币...


(图片来源网络)


眼瞅这一次次高调刷屏留学圈,Quant魅力势不可挡!


2

格局打开,还非常适合中国宝宝体质


华尔街盛传:Quant有优于IBD的高薪,更多的WLB,还格外偏爱中国留学生...


一方面学历契合,中国留学生海外读研人数逐渐庞大,Quant的话,会更需要研究生背景的同学


在我们的帮助下,I.I.就有不少美研同学,通过早早求职规划,顺利拿下Quant岗位offer ↓


I.I.陆本美研学员

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另一方专业对口因美国的本土学生不太愿意从事编程模型相关工作,所以单从量化分析岗位来说,国际学生反而有了竞争优势。


尤其是专业是数学或者计算机、数理金融方向的中国留学生,在Quant这个方向成了投行、AM、HF、商业银行等整个金融圈疯抢的人才...


除此,还有一“致命”吸引力,Quant其实还是深藏不漏的工签霸主2023 H1B签证报告中就点名了高盛、花旗、小摩等各大投行对Quant人才的偏爱(每年给予一定的名额去申请H1B)


(图片来源myvisajobs)


02

前方探路,Quant对什么样的留学生感兴趣?






看完刚刚的内容,想必你也有些心动了!可薪资待遇都是华尔街顶级的Ta,门槛也不低

所以下一步,是时候该了解:


①Quant究竟是什么?

②如何准备Quant求职?!


1

灵魂发问①:Quant是什么?


先来简单科普下,这个在业内俗称“矿工”的本质。其主要工作一般包括设计并运行数学、统计学模型,来对衍生品定价,分析风险并预测市场走向,应用到金融或风险管理问题上。


不过,在不同的细分领域,Quant的含义及准备方式也大不相同


比如按不同公司性质分:可以分为买方Quant和卖方Quant


买方Quant(P-Quant)

  • 主要职责:专注于预测未来走势,并在证券市场中做交易;

  • 技能要求:需要掌握一定的编程技能,且更加看重统计知识;

  • 可投递的巨头:Jane Street、Two Sigma、Citadel、AQR、BlackRock...


卖方Quant(Q-Quant)

  • 主要职责:利用数学模型对复杂的衍生产品进行定价;

  • 技能要求:需要了解金融产品知识以及金融数学;

  • 可投递的巨头:Goldman Sachs、Morgan Stanley、J.P.Morgan、Citi...


若是按不同工作职能分,Quant又可以细分成前台Quant、中台 Quant、后台 Quant


前台Quant

  • 主要特点:量化金融领域的“食物链顶端”,直接面对traders,需要精通算法和编程,属于赚钱最多的Quant;

  • 代表岗位:Desk Quant,Strats Quant等


中台Quant

  • 主要特点:对数学、统计方面知识要求较高。由于不直接带来现金流,收入不如前台,但生活稳定;

  • 代表岗位:Quantitative Research,Risk Quant等


后台Quant

  • 主要特点:负责开发、维护和优化量化模型的软件实现,需要出色的编程技能;

  • 代表岗位:Quant Developer等


所以务必根据自己想进的岗位针对性的准备!若你还想了解更多Quant不同岗位之间的工作内容?求职难度?所需技能?等方面👇


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2

灵魂发问②:如何成为一名Quant?


虽然不同金融机构的量化分析工作内容、岗位职责会有所差异,但无外乎是编程+数学+金融三个方向的融合,如:


  • 美国银行的量化金融分析师:30% 编程、60% model、10%金融;

  • 金融衍生品的量化分析师:需要了解很多的金融模型。如Black Scholes Model、短期利率模型等模型;

  • 银行的CCAR DFAST:40%编程、50%统计的regression、10%金融知识。


所以除了要对金融市场非常感兴趣,你还要打好数学基础,至少熟悉微积分、线性代数、概率、数理统计等,其次还需要在C ++,Java,Matlab,Python、R或Scala方面具有出色的编程技能。


除此,距离Quant offer,你可能还需要克服面试关、拥有1-2段相关性的实习经历...


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