人才需求量大，最适合中国留学生，进军金融圈的捷径…没想到你是这样的Quant

秋招的号角已经吹响

各大投行也已经开启抢人模式！

主页君在浏览投行官网的秋招岗位时

发现有一个熟悉的职位越来越被需要

Quant！

仅仅是Morgan Stanley正在热招的职位中

Quant就占了九个！！

图片来源：Morgan Stanley官网

Citi也在热招Quant人才！！

图片来源：Citi官网

越来越多的投行都在热招Quant人才，各大高校也都设立Quant专业，如今Quant领域算是进军金融圈相对有利的一个方式。

中国留学生进入华尔街金融圈的捷径

Quant作为Finance领域中金融运作和Decision Making核心，不仅行业发展势头好，金融市场更是对Quant人才求贤若渴。无论是高大上的投行，还是低奢的PE，Hedge Fund，或Equity Research，都需要强大和庞大的Quant队伍作为支撑。

大学，银行都会有专门的量化分析岗位，包括银行的CCAR, DFAST岗位、Trader、 CME等不同类的公司都是需要量化分析师的。

其中，由于英国的本土文化影响，英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、数理金融方向的留学生。

图片来源：Google

对学科背景、技能要求最综合多元化，与数字时代结合最紧密，同时人才需求巨大的Quant岗位，是最适合非英语母语、思维灵活、擅长技术的中国留学生的工种。

有人说华尔街的Quant像娱乐圈的摇滚巨星，而我们中国留学生作为理工科中的翘楚，求职Quant也算是进军金融圈的相对最便捷的一个方式。

Quant的分类

从大类来说，Quant可以分为三类：

Pricing Quant

主要供职于投行（卖方）进行衍生品定价，又以OTC市场定价居多。

Pricing Quant主要以Q Quant为主，主要做OTC市场的定价。因为标准的合同定价可以直接编写自动系统，有参数就有价格。而场外市场则需要跟对手方谈条约，所以说一般都是奇异期权，各种互换等等。

举个例子，客户打电话来问说：“我想要Hedge XXX公司的信贷违约风险，期限是XXX，你们有没有相关的合同？”由于市场上的CDS以5年为主，有些Bond可能没有对应的CDS，这个时候就需要有人来重新做一个合同。又或者说，某某客户对市场有很强的预期，就会打电话来要一个合同，更像是一个对赌条约，等等。

Risk Quant

负责风险管理，是现在需求最大的Quant。

Fed盯得紧了，以商业银行为例，每年要过压力测试，一旦Fail就要提高资本金。巴塞尔协议III里面对商行有规定要定期报告一些数值，最典型的就是Value at Risk。对于某些指标甚至规定了具体的模型，谁来算呢？Risk Quant。对着Huge Book，估算各种数值，Default Probability, Default Intensity等。

Risk Quant还包括Model Validating Quant（独立开发价格模型）和Capital Quant（建立银行的信用和资本模型）两个细方面。

Alpha-generating Quant

主要供职于买方，以量化研究居多，平行于基本面分析。

主要为Fund工作，每天的工作主要以找Factor为主，理论基础是Steven Ross的Arbitrage Prcing Theory。简单来说，可以把APT看成多因子的CAPM（which by the way, is totally wrong)，找各种因子来把系统风险剥离出来，然后做这些事情：

构建很大的Portfolio，把Idiosyncratic Risk给Diversify掉
把Factor对应的系统风险对冲
想办法通过买入卖空，让你的Portfolio不花一分钱或者花很少的钱
这个时候你有一个Portfolio，没有系统风险，个体风险也很小
想办法找一个或几个类似的Portfolio
这几个Portfolio没有系统风险，有很小很小的资产的个体风险
这个时候这些Portfolio就叫做Absolute Return，你的风险来源于你的模型和估算过程
通过你对你的这几个Portfolio的线性组合，就能找到一些统计套利的空间
也许这个Return不高，不过你可以加杠杆，很多对冲基金就是这么做的

除了几个大类，Quant其实还有很多内容，比如：

① Research Quant，尝试发明新的价格公式和模型，有时还会执行Blue-Sky Research，优势是比较有趣，而且学到很多东西；劣势是有时会比较难证明有你这个人的存在（跟科学家一样，没有什么大的成果就没人注意你），因为你主要负责写论文，不过不是学术界的论文，而是业界的论文。每天做服务于业界的论文，受众则是以上提到的三种Quant。

② Data Quant，区别于Big Data Analyst和硅谷那帮Data Scientist，负责撰写数据库，以交易数据居多，这类数据往往高频、复杂。主要工具为SQL，当然还有Q Language和KDB+。

③ Trading-support Quant，主要负责给Trader提供个性化支持。大部分Trader使用Bloomberg Terminal，而他们往往有个人定制化的需求，需要能够实时关注某个指标或者看某个在BT里面没有的图表，这就需要公司里的Quant来开发。实用工具多种多样，用的最多的是VBA（Trader就是喜欢Excel）。

④ Trading-cost Quant，当你有一笔大交易要做，又不想暴露。要么走Dark Pool（暗池，由第三方为你撮合交易，没有人能看到报价），要么找专门做Trading Cost Minizing的公司（有点像Quant Brokerage）帮你把交易切成许多小块，一是不暴露你的意图，二是降低交易成本。除了你的投资标的物需要Diversified以外，你的买卖时机也需要Diversified。

⑤ Trading System Quant，负责编写交易策略、配置账号等等，往往使用C++这样的高速语言，更有甚者使用FPGA进行硬件编程，目标是程序的速度和稳健性。

⑥ Quant Trader，这个很难说，有些人只要沾到数量分析工具就叫Quant Trader，有些人则把这个局限于利用高频算法的Trader。

⑦ Third-party software Quant，大部分人只知道Bloomberg Terminal，其实它还有一些竞争对手，比如说Charles Rover Development。他们做用户定制，所以如果你是一个Fund，而你专门就做某一种策略，你就是他们的潜在客户。那么所有前面提到的Trading Support类的工作现在就外包到这个公司来帮投资经理实现。这当中就需要Quant，类似于Quality Assurance，在销售队伍和程序员之间搭桥。销售了解客户的需求，但是不懂背后的逻辑，程序员会编程，但是不懂金融，所以中间得有这么一个人。

Quant工作可以接触的领域

外汇交易。合同趋向于短期、大量的金额和简单的规定。所以重点在于快速地建立模型。

Equities

股票和指数的期权。技术偏向于偏微分方程（PDE）。

Fixed Income

基于利息的衍生物。从市值上来说这可能是最大的市场，它用到的数学会更加复杂，因为从根本上来说它是多维的。技术上的技巧会用的很多，收入较高。

Credit Derivatives

Credit Derivatives是建立在那些公司债务还清上的衍生产品。发展快速并有大量需求，所以有很高的收入。尽管如此，他表明了一些当前经济的泡沫因素。

Commodities

因为最近几年生活用品价格的普遍涨价，Commodities也成为一个发展迅速的领域。

Hybrids

Hybrids是多于一个市场的衍生物市场，典型情况是利息率加上一些其它东西。它主要的优势在于可以学到多种领域的知识，这也是当前非常流行的领域。

quant一般在哪些公司工作

商业银行

商业银行对你要求少，薪水也相对较少，工作比较稳定。

投行

投行需要大量的工作时间但工资很高，不是很稳定的工作。

总的来说，欧洲投行工作时间略短，薪资也较高。

对冲基金

对冲基金需要大量的工作时间和内容, 他们也处在高速发展同时不稳定的情况中。你可能会得到大量的回报，也可能几个月后就被开除。

会计公司

大型会计公司会有自己的顾问Quant团队，有些还会送他们的员工去Oxford读Master，主要的劣势在于远离具体的行为和决策，而且厉害的人更愿意去银行，所以比较难找到人请教。

软件公司

外包Quant模型变得越来越流行，所以去软件公司也是一个选择，劣势和会计公司比较类似。

如何成为“旷工”？

不同机构的Quant，工作内容、岗位职责是不同的，但是要求掌握的技能主要都还是数学、编程以及一定的金融知识。

例如：

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的要求是：40%编程、50%统计的Regression、10%金融知识。

主要的工作内容是：利用Python，SASS，Regression求Statistic Number，或者某个Parameter对Regression的影响。

根据你想工作的地方的不同，你需要学习的知识变化很大。面试官更在乎申请者对基本知识的了解是否透彻，而不是你懂得东西的多少。

展示你对这个领域的兴趣也很重要，你需要经常阅读Economist, FT和Wall Street Journal等。面试时会问到一些基本微积分或分析的问题，例如Logx的积分是什么；问到类似“Black-Scholes公式是怎么得出的”的问题也是很正常的；他们可能还会问到你的论文相关的问题。

面试同样也是让你选择公司的一个机会。他们喜欢什么样的人，他们关心什么的答案可以从他们的问题中得出。如果问了很多关于C++语法的问题，那么要小心选择除非那是你想做的工作。一般来说，一个PhD对得到Quant的Offer是必需的。有一个金融数学的Master学位会让你在银行风险或交易支持方面却不是直接Quant方面工作。

银行业变得越来越需要数学知识，所以那些东西在银行的很多领域都有帮助。

但对处于食物链底层的陆本同学来说

如果没有很好的口语或者很闪亮的简历

即便有这样的Quant机会

拿到Offer的几率也是可想而知

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