在金融投資的過(guò)程中,從交易決策到風(fēng)控的許多環(huán)節(jié),涉及到數(shù)量化投資,并且受益于計(jì)算機(jī)世代材料科學(xué)與算力的突飛猛進(jìn),現(xiàn)在的量化quant崗位吸引了越來(lái)越多的立志從事該行業(yè)的人群。由于該行業(yè)屬于金融證券學(xué)疊加多學(xué)科知識(shí),尤其是編程,以及相應(yīng)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)等,進(jìn)入該行業(yè)從業(yè),需要通過(guò)相應(yīng)的知識(shí)體系測(cè)試(面試與筆試)。我試著從準(zhǔn)備筆試、面試出發(fā),到最后順利獲得量化分析師崗位,講一講,在其間有什么需要注意的技巧、需要準(zhǔn)備些什么等,希望對(duì)各位有所幫助。
第一,就是學(xué)歷背景部分
研究生學(xué)歷好像已經(jīng)是一種常態(tài)了,很多頭部量化機(jī)構(gòu)在此基礎(chǔ)上可能只對(duì)標(biāo)清北復(fù)交,或者國(guó)外QS前50的名校,沒(méi)辦法,近幾年火箭竄升般的業(yè)績(jī)成長(zhǎng)與量化管理產(chǎn)品體量的激增,以2021年舉例國(guó)內(nèi)已經(jīng)有部分機(jī)構(gòu)達(dá)到上千億的資產(chǎn)管理規(guī)模,就在幾年前這個(gè)數(shù)值還僅僅停留在數(shù)十億。正是因?yàn)榱炕袠I(yè)市場(chǎng)的瘋狂增長(zhǎng),其對(duì)人才的要求也逐年遞增。
另外,對(duì)口的專(zhuān)業(yè)也是比較看重的,比如數(shù)學(xué)、物理、計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)。如果現(xiàn)在同學(xué)你的專(zhuān)業(yè)不屬于這幾個(gè)專(zhuān)業(yè)之一,你又立志進(jìn)入該行業(yè)的話,那么是時(shí)候考慮換專(zhuān)業(yè)了。另外量化投資領(lǐng)域不怎么喜歡招金融專(zhuān)業(yè)是一個(gè)很奇怪的知識(shí)點(diǎn),至于為什么,大家可以想一想。
不過(guò),不招金融學(xué)專(zhuān)業(yè),并不是讓你不具備相應(yīng)的金融學(xué)知識(shí),證券、基金、期貨從業(yè)該考的證全部必須通過(guò),有條件的CFA也是可以去爭(zhēng)取了,這是加分項(xiàng)。
當(dāng)然進(jìn)不了清北復(fù)交就做不了量化這種認(rèn)識(shí)是不對(duì)的,國(guó)內(nèi)做量化的機(jī)構(gòu)可不少,總的來(lái)說(shuō)只上層的那些量化機(jī)構(gòu)比較看重學(xué)歷出身,沒(méi)辦法頭部首要篩選條件就是學(xué)歷,不僅僅量化是這樣,很多其他行業(yè)也是如此(如各大廠)。但大多數(shù)其它量化機(jī)構(gòu)還是比較務(wù)實(shí)的。不過(guò)再怎么降低學(xué)歷預(yù)期,985與211的底限出身是跑不掉的(對(duì)于應(yīng)屆生來(lái)說(shuō))。
第二,職業(yè)技能方面,
作為一名合格的quant,編程部分肯定是少不了的,C++、Python肯定是要學(xué)的,不知你所在的學(xué)樣有無(wú)開(kāi)通相應(yīng)課程,相應(yīng)的知識(shí),有時(shí)間的話就肝一下吧,網(wǎng)絡(luò)上有大量的教程,還有題庫(kù)。
另外應(yīng)屆生最大的缺陷就是沒(méi)有實(shí)操經(jīng)驗(yàn),這個(gè)不難解決,如果你前面幾項(xiàng)勉強(qiáng)應(yīng)付通過(guò)的話,應(yīng)該比較容易在一家量化機(jī)構(gòu)找到實(shí)習(xí)機(jī)會(huì),畢竟實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)這一塊可以來(lái)說(shuō)是加分項(xiàng),不管是券商的量化部門(mén)還是私募的量化,有實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)的,多多爭(zhēng)取。
電話面試一般國(guó)外機(jī)構(gòu)或者疫情時(shí)期會(huì)有時(shí)碰到,大致會(huì)問(wèn)一下簡(jiǎn)單的邏輯運(yùn)算或者腦筋急轉(zhuǎn)彎,還有一些隨機(jī)微積分方面的小問(wèn)題。不要慌張,他們會(huì)提前通知你的,你只需要提前找個(gè)安靜的地方,沉著應(yīng)答即可。
國(guó)內(nèi)的機(jī)構(gòu)一般是采用多輪筆試面試的方式,筆試部分我大致數(shù)了一下,量化quant在筆試部分,可能會(huì)涉及到的知識(shí)庫(kù),包含不限于以下:
數(shù)學(xué)、微積分、線性代數(shù)、協(xié)方差與相關(guān)矩陣、股票基礎(chǔ)知識(shí)、期貨期權(quán)知識(shí)、債券;
數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類(lèi)型、C++、機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)。其實(shí)就是這幾項(xiàng)知識(shí),數(shù)學(xué)知識(shí)金融計(jì)算機(jī),大的來(lái)說(shuō)就是這三塊。
所以說(shuō),刷題部分是必須的,尤其對(duì)于應(yīng)屆生來(lái)說(shuō),沒(méi)有實(shí)際的經(jīng)驗(yàn),只能透過(guò)大量的刷題來(lái)彌補(bǔ)筆試部分的不足。
另外可以參加一些quant從業(yè)相關(guān)知識(shí)技能培訓(xùn),比如
cqf的量化課程,我就覺(jué)得可以,對(duì)于打算入行,量化知識(shí)又相當(dāng)“空虛”的人來(lái)說(shuō),是極度的友好了,某些課程是需要付費(fèi)的,這個(gè)是需要做好準(zhǔn)備的,個(gè)人覺(jué)得需要舍得投入,因?yàn)檫@些課程雖然相對(duì)于其它行業(yè)課程來(lái)說(shuō),略貴,但對(duì)于一旦順利入行,年薪50w的行業(yè)平均收入來(lái)說(shuō),這點(diǎn)投資是必要的,而且這些課程有畢業(yè)通過(guò)、持證,是有加分的。
如果是量化分析師的崗位,還是需要看你是否具備研報(bào)復(fù)現(xiàn)的能力,另外數(shù)學(xué)方面概率學(xué)與代性代數(shù)幾乎是必測(cè),這與量化研究員或者量化分析師崗位的特性決定了的。
在到達(dá)量化投資基金經(jīng)理等決策相關(guān)崗位之前,量化投資分析師,研究員一類(lèi)的崗位是要經(jīng)歷的,往往應(yīng)屆生大致需要數(shù)年的行業(yè)蟄伏與磨礪,才能逐漸觸及到這些實(shí)權(quán)崗位,因?yàn)榱炕灰仔袠I(yè)的本質(zhì),那就是數(shù)量化投資決策。
寫(xiě)在最后,有條件的,自己研究一下證券市場(chǎng),不管是打算買(mǎi)方從業(yè),或是賣(mài)方機(jī)構(gòu)從業(yè),了解這個(gè)市場(chǎng)永遠(yuǎn)是第一步。這也是這些職能機(jī)構(gòu)最看重的一點(diǎn)。
在此之前,做的都是一些研究與代碼工程實(shí)現(xiàn),研報(bào)復(fù)現(xiàn),行業(yè)規(guī)律發(fā)掘,數(shù)學(xué)物理模型與金融領(lǐng)域結(jié)合,近些年的機(jī)器學(xué)習(xí)與金融投資結(jié)合的方式,也是一大熱點(diǎn)。
總結(jié)一下,通過(guò)面試之前,你需要的準(zhǔn)備
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我針對(duì)性的完成自己的學(xué)歷背景,與專(zhuān)業(yè)出身。
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金融市場(chǎng)知識(shí)的熟悉程度是加分,該考的證,基金從業(yè)證、證券從業(yè)證、期貨從業(yè)證有針對(duì)性的去拿了。有條件的全拿了。
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一定程度的Coding能力,優(yōu)先C++、Python
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刷題,一題要刷。
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該報(bào)的課,有條件的話也要報(bào)。
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有機(jī)會(huì)去爭(zhēng)取到券商量化崗位、私募量化崗位的實(shí)習(xí)
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對(duì)這個(gè)證券市場(chǎng)有實(shí)際性的了解,深入。
在上述描述的一些知識(shí)點(diǎn)上,如果是應(yīng)屆生,公司比較在意你是否對(duì)此行業(yè)擁有濃厚的興趣,你的性格是否適合金融量化行業(yè),這一點(diǎn)上,某些同學(xué)到了老總面試那一輪的時(shí)候,大多會(huì)聊到,老總也比較在意。
如果你往屆生,那么在上述部分上,還需要你看是否有過(guò)實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),上一份工作是什么,離職的原因是什么等等。
其實(shí)通過(guò)面試僅僅是第一步,這個(gè)行業(yè)幾乎是天天去枯燥的數(shù)據(jù)打交道的工作,如果你天生不對(duì)數(shù)學(xué)、數(shù)字與信息敏感,不對(duì)投資學(xué)博弈學(xué)術(shù)感興趣的話,那么待不了多久你就會(huì)感到不適應(yīng)。