做Quant，你以為會Python和SQL就夠了？

Quant作為H1B收割機

是給中國學生sponsor最多的崗位之一

12萬美金起薪，全行業通殺

堪稱19最佳就業崗

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Quant的發展前景

Quant的工作就是設計並實現金融的數學模型，包括衍生物定價，風險估價或預測市場行為等。商業銀行，投行，對沖基金，會計公司，軟體公司都會需要。Quant按公司性質分為賣方和買方。典型賣方Quant如投行；買方Quant如對沖基金公司、自營交易公司等。

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賣方Quant

賣方Quant主要用數學、統計、計算機的知識設計金融產品並為複雜的金融產品進行定價、風險控制。在投行，想要在前台做Quant的競爭會異常激烈，因為對Quant的需求大多還是在模型驗證和後端風險中。但這些年對這類人才的需求在逐步提高，因此前台崗位也在不斷增加。

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買方Quant

買方Quant主要運用要用數學、物理、統計、計算機等理工科理論，預測價格走向，在證券市場中做交易。比如像Jane Street這樣的自營交易公司以及Renaissance Technologies這樣的量化對沖基金公司。

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Quant的薪酬待遇

在美國投行，一個沒有經驗的Quant每年大概能掙到平均12萬美金的Base Salary，再加上股票獎金、傭金、年終分紅等獎金，以Citi為例，Total Compensation一般會超過14萬美金。

*圖片來源：Glassdoor

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什麼專業可以做Quant？

早期的Quant主要是一群學物理數學的PHD，所以如果學這方面想要轉投行也是非常有優勢的，但是缺點是需要自行補充大量的金融相關知識。隨著這些年人才缺口的增大，越來越多的院校專門開設了對口專業，而非對口專業轉行的情況也屢見不鮮。

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Quant 對口專業

MFE（金融工程碩士）、MQF（量化金融碩士）、MMF（數理金融碩士）可以說是Quant 對口專業了。其課程基本會涵蓋了Quant必備的編程+數學+金融三方面的內容。同時，這三個專業出來的就業一般都不錯。下面是這三個專業TOP10院校的畢業生的平均薪資：

*圖片來源：網路

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Quant 非對口專業

如果不是Quant對口專業，又沒有就讀於MFE、MQF、MMF。那麼針對Quant做相關知識和經歷的補充，也有機會從事相關方面的工作。

選擇再讀一個相關專業的碩士。讀兩個master或者讀完PHD再念一個master在國外並不是很奇怪或者難以接受的事情。你可以在教授的指導下系統的學習專業的知識。學科背景也會更加突出。

如果不想再繼續讀書，那麼在數學方面確保掌握：real analysis,measure-based probability theory, stochastic processes and stochastic calculus就基本上差不多了。這個方向也是很多人讀金融數學的目標。

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Quant需要會哪些語言？

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效率類語言：C、C++、Java等

很多老派Quant都是C++高手，特別是80年代湧入華爾街的那幫MIT的高能物理博士們。在那個年代，可以選擇的語言不多。要麼就Fortan，要麼就C/C++了。所以當時這些語言同時充當著基礎架構（infrastructure）和數值計算（比如Monte Carlo）的雙重目的。

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膠水類語言：Python、Ruby等

Python、Ruby是新世代Quant的福音。這些語言最大的特點是比較快，編程複雜度高，維護相對簡單，同時大量的包（比如Numpy+Scipy）可以輕鬆實現向量運算。

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查詢類語言：SQL、Q等

金融公司很多時候都是使用Oracle等關係型資料庫，SQL是基礎。Q是為了應對金融中的海量數據而採用的一種非關係型查詢語言，特點是極快。

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面試Quant的關鍵點

一個來自於大摩的面試官透露，他最喜歡在面試問到的兩個問題是：

對於某個股票，如何大致測出它的波動率

某個利率改變，哪些資產的價格會出現變化

從這兩個問題可以看出來，Quant面試沒有想像中那麼複雜。面試官更看重兩點：第一，你理解基礎知識的透徹程度。第二，你知識掌握得是否全面。

在面試中，你可能會被問到一些基本微積分或分析的問題,例如Logx的積分是什麼. 問到類似Black-Scholes公式怎麼得出，甚至他們會討論你的論文，並就此問一些相關的問題。

所以，你不需要表現得某一方面非常突出，面試官會更傾向於那些在數學、編程、市場...等各方面技術知識都比較平均的人，同時，展現展示你對這個領域的興趣也很重要。需要經常閱讀Economist, FT 和Wall Street Journal等會有幫助。

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Quant學習網站推薦

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Quantopian

網址：https://www.quantopian.com/

Quantopian提供免費教育，數據和工具，因此任何人都可以進行量化融資。選擇成員許可他們的演算法並分享利潤。

2

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3

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