申金融必看 | 留学圈比IBD还火的Quant，你知道多少？

最近V小妹收到了很多考虑未来在金融行业从事Quant工作的同学们的私信，总结了很多相似的疑问，其中问的最多的就是“Quant”到底是个什么东西？

今天V小妹就来了给大家详细科普下Quant到底是怎么一回事!

-01 Quant 都在做什么，如何理解量化分析这一工作-

Quant 是一个形容词，指的是工作的属性是“量化”的。

量化 (作为一个形容词)分为两大块:

1、传统意义上的量化分析类职位;

2、广泛应用量化能力的非量化岗。

作为一个职业，Quant 并不是一个名词 (有别于律师、老师等)。故而，quant在不同的语境下可以代指不同的职位，所需要的能力也是非常不同的。

Quant使用编程设计并实施复杂的金融数学模型，如包括数据处理、衍生品定价、风险管理和投资策略，使金融公司能够对证券进行定价和交易。

-02 Quant 能力-

Quant是一个金融+数学+编程于一身的复合型岗位。因此，需要求职者同时具备金融知识、技能能力。

数学知识

如微积分、线性代数和微分方程、概率统计等

金融知识

如投资理论、股票和利率、信用风险等

计算机能力

C++和 Java 是交易系统中使用的主要编程语言。Quants通常需要用 C++编写代码。

此外还需要知道如何使用 MatLab、Stata、Python等工具，大部分工作也是用Python 实现的。

学位/专业

在很多Quant岗位甚至不优先选金融背景的同学，反而是优选计算机这样理工科背景的同学。

一般Quant都为定量学科(数学、经济学、金融学或统计学)，或有金融工程或计算金融硕士学位。

过往经验

金融公司对实习经验愈加看重，Quant岗位也是如此，实习已经是求职的门槛，实习转正已经是求职主要途径之一。

-03 Quant 薪资-

入门级量化职位的收入可能仅为 125,000 美元或150,000 美元。

如果将奖金考虑在内，量化交易员每年可赚取超过 500,000美元。

-04 量化分析职位细分-

主要受雇于投资银行和对冲基金，以及商业银行、保险公司和管理咨询公司。

• 前台:直接与交易员合作、为他们提供定价或交易工具。

• 后台:验证模型、进行研究并创建新的交易策略。

前后台Quant怎么选:

• 前台通常压力更大、要求更高、需要与人打交道，薪酬也更高。

• 后台无需与人打交道，适合“社恐”。

一级卖方 :

Investment Banking Strat (GS 特供）

Strat的主要工作内容是为investmentbanker写接口，通常使用 C++ &iava +Excel 为丁作的主体，常见的职责包括:如何把公司的财报信息写到自己的C++library方便 banker 拉数据。

一级买方 :无

二级卖方 :

Desk Quant

(Derivatives.Equity/Credit/Commodity/FX/Rates)

Desk quant负责对衍生品进行定价，需要很强的数学功底(ODE,PDE,SDE,Black Scholes,Stochastic Calculus 等)。

Desk quant 工作语言多为C++，是最传统的 Quant 类型，由于sit on the(trading)desk, work extensively with traders onpricing derivatives 而得名 desk quant。

Algo Trading (Usually cash equity)

由于cashequity 报价机制非常简单，信息透明，所以cash equity trading基本可以做到高度自动化了，(客户发送交易单问价，投行系统自动回复)所以在交易自动化就可以做到了，这个工作需要的是代码能力。

需要注意的是，由于sell side trader 还要 manage marketimpact,所以也会牵涉一些简单的统计模型。这个工作不牵涉随机积分和随机过程。

Quant Strategist

(Non-equity research）

Equity research 更需要的是基本面分析但是投行的 sales & trading 组也会招募一些desk strategist(也是提供市场观点，但是是算在trading下的一部分，通常是研究 FX，rates 等这样的 position 如果牵涉大量的数理建模则会称为 quant strategist。这里的 quant 主要指的是统计学知识，即p-quant 非 q-quant。

Quant Developer / modeler(偏中后台）

这一类quant 通常负责开发计算机程序其开发的程序不一定直接参与交易流程，也有可能是风控，合规，法务，运营等需要的模型。其中风控类的巨多，这一类中后台的 quantmodeler quant developers 才是MFE就业大规模出路所在。

二级买方:

Quant Researcher

这一类通常是 sellside quant strategist 出身的，负责对投资策略进行建模，同样的，需要很强的统计学基础，更重要的是对金融行业的理解!他们中很多会 promote 成为 quant PortfolioManager。

Quant Portfolio Manager

其实就是基金经理，只是他们使用的投资策略是量化策略。

Quant Developer

多数是投行 desk quant,quant modeler 转过来的，负责买方的程序开发。

Quant Trading

也有些是卖方 quant trader 转过来的有卖方desk quant 转过来的例子从事的还是交易，只是从market making 变成了 risk management。工作本质差距不大。

-05 广泛使用量化分析的非量化职位介绍-

Exotic derivative trader

(Equity, FX, RatesCommodity, Credit 均有)

因为衍生品交易员需要非常清晰的了解衍生品的价格和隐含的风险，而 desk quant 正好是这方面的专家，所以作为衍生品交易员，quant能力是非常重要的。

Derivative Structurer

理论上structurer 算一个technical sales通过设计不同的衍生品，并进行定价以帮助获客。structuring 和trading 最大的区分在于前者只负责产品的设计和定价，后者会管一个 tradingbook。换言之，trader 是有 PnL 风险的，structurer 没有这个风险。需要很强的沟通技能和较强的 quant 技能。

Macro/FICC Researcher

因为宏观研究需要大量的数据整合，所以这个岗位也需要一定的数理技能，但是更重要的是写作技能和客户管理技能。相对来说，MFE 毕业干这个是最少的。如果写作不能做到 near-native 是干不了这个的。需要很强的写作技能较强的沟通技能，和基础的代码数理能力。

Risk management

有量化能力的一种体现，需要比较细心且愿意进行重复工作的人，有一定的数理 sense。

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