高薪、留学生友好的“Quant”量化分析入行指南

很多同学都和我说:“老师,我想去华尔街”。要知道华尔街是各国金英荟萃,人人挤破头想进入的地方,到底有没有一个专业能同时满足:1. 中国学生能扬长避短,2. 薪水发展优厚,3. 对国际学生特别友好的呢?答案是:有!!这就是今天要和大家详细介绍的Quantitative Finance,量化金融方向。

量化金融专业简介

量化金融又称“Quant”,这个词几乎和“AI”一样,是人们认为无比高大上的热词,但是其具体的含义是什么往往大家都一知半解。Quant的工作就是设计并实现金融的数学模型,包括衍生品定价,风险估价或预测市场行为等。简而言之,就是金融+计算机编程及建模。因为美国的本土学生一般不太愿意从事编程和Model的相关工作,所以这些量化分析岗位国际学生的竞争优势就很明显,尤其是专业是数学或者计算机、数理金融方向的学生

Quant的具体分类

你可能会看到很多Quant职位的分类方式,有分卖方(Sell-side),买方(Buy-side),有分前台(Front Desk),后台(Back End),但是从工作的职能来看,主要包括以下几种:

1. Desk Quant 

Desk Quant就是在交易组(Trading Desk),直接和交易员一起开发定价模型、对冲工具和操作数据支持的。这类工作就是每天在交易组的工作节奏之中,要能够应付很多实时发生的情况,立即做出反应和修改,所以,这样的压力是不言而喻的。当然,好处是对编程和建模的能力要求没有这么的高,会比较适合一些技术不是最强、但是沟通和抗压能力的同学。

2. Research Quant

Research Quant,顾名思义,则相对于Desk Quant来说是更加深度和偏长期一些。他们需要讲究和发明新的价格公式和模型,有时还会执行Blue-Sky Research(尝试发明新金融趋势研究)。相比Desk Quant,不需要承受这么大的时效压力,但是这个部分的关键技能就是你的Research,研究能力,是需要能够自己去建立模式和定价方案的,也需要掌握机器学习的方法。

3. Quant Developer

其实就是名字被美化的程序员。在模型开发出来之后,需要有人进行实际建立基础框架,把模型的功能实现。这个部分其实就比较像是在金融界的“码农”,收入水平,稳定性相当,工作状态也是相对比较单调。

4. Capital Quant

Capital Quant 是建立银行的信用和资本模型。这个部分涉及银行的产品的风险控制模型,资本配置等等,相比直接和前台或者交易组对接的的工作,它没有那么有意思。但是整体收入水平还会不错,而压力自然也是更小的。

Quant的发展前景和主要路径

之前说了,中国留学生占据了华尔街的Quant主场,因为我们通常能够有不可替代的技术能力加成,同学们可以选择Quant作为进入金融圈的入场券。我们来看看在纽约地区Quant的工资水平,入门最低级别起薪在10万美金左右,高的超过20万,平均工资已经超过了14万,而且加上股票奖金、佣金、年终分红等,的确是一个非常理想的选择。

资料来源:Glassdoor.com

Quant初级从业员经过几年的时间,可以逐渐晋升为Associate、VP然后到ED,也可以先从sell side开始,慢慢跳到buy side。如果说你一时间没有办法进入投行,也可以考虑一下的路径:

  • 商业银行:做刚刚说的Capital Quant,做信用、风险和资本的管理。

  • 对冲基金:这些基金通常是属于量化基金,因为风险大所以压力也会大一些。

  • 技术公司:别忘了,我们同学虽然是学得量化金融,但是由于技术过硬,我们也是可以考虑一些以建模和机器学习为主的技术企业的职位的。

金融工程的学校选择

我想给大家介绍一个业内的网站:QuantNet.这是在金融也中比较有名的资源平台,他们每年也会根据学校的规模,学生毕业之后的就业率、平均薪酬等来进行排名。普林斯顿排在榜首,卡梅第三,而就业率高、学费低、名声好的还有一所位于纽约是中心的城市大学巴鲁克分校。

 

资料来源:https://quantnet.com/mfe-programs-rankings/

而Quant相关的专业不同学校开立在不同的学院底下,比如卡梅、伯克利、宾大在商学院底下;芝大、约翰霍普金斯在数学院底下;康奈尔、普林斯顿则在工程学院底下。纽大、哥大则数学和工程学院都有。这也凸显了Quant跨学科的特点,所以,有比较强的金融、数学、统计、计算机甚至物理背景的同学们都是有机会和可以考虑的


如何为未来做准备

既然大家都知道这是一个金钥匙行业,那么竞争就一定非常激励额要想未来顺利进入这个领域,就需要在读书的过程注重以下能力的提升:

  • 数理能力:这是能做好量化最根本的一个条件。微积分、概率统计、线性代数、微分方程数值方法等都是比较核心的课程,一定要学好。

  • 数据库知识:Excel、VBA、SQL都是必须熬掌握熟练的。

  • 编程能力:Quant使用的主要编程语言包括Python, C++, Matlab, C#, R, Java以及 Scala。

  • 金融知识:刚刚讲了这是一个交叉学科,我们要能做好产品建模和设计,那必然需要对行业和金融相关知识有基本的掌握。

  • 沟通能力:现在的Quant分析师、研究员,在很大程度上需要和前端的交易员、产品经理高密度的交互,接受需求,快速反馈,所以沟通能力也是至关重要的。

  • 抗压性:如果无法适应交易过程的快速变化和高压力,在选择这个部分的时候就要谨慎一些。

  • 实习经验:当大家硬实力都很过硬的时候,更加要有实际的经历来武装自己的简历。在实习方面,学生可以参加一些金融相关的实习,例如:商业银行的实习、投资银行或者证券交易公司的实习,增加对于金融方面的认识和实战经验。

一分耕耘,一分收获。希望大家充分掌握这个领域的信息,找准定位,及早准备,收获自己的一个发展席位。

职业规划导师 专家专栏
美国职业生涯发展规划专家;美国厚仁集团战略合作总监;JobUpper 职尚行学生成长总监;香港特区政府沙田青年事务委员会委员;海外学人联合会委员。
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