年薪过百万+对中国人友好?!拥有“钞能力“的Quant你了解多少?

更新日期: 10/29/2024, 11:25:20 PM
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作为华尔街顶级流量的Quant

大家的的印象似乎都是这样的:

”整个金融圈都在抢!“

”刚刚上班就有快$16万的年薪了!"

“据称大部分九大投行的H1B名额都倾向于Quant,算是给中国学生名额最多的岗位之一”

所以,相对于程序员,从事“一名矿工”似乎更有趣,也更有“钱”途!

根据美国著名金融Investopedia网站显示,”华尔街矿工“年均可以赚50万美元。

如此“钱”力无穷吸引了大量毕业生投身金融领域,他们争相努力成为一名知名的“Quant”。

小编相信这时候就会有同学问了,Quant到底指的是什么!今天小编就来和大家详细说说Quant这个职位!

一、Quant是什么?

Quant其实是描述工作属性为“量化”的形容词。

Quant作为一种职业,并非像律师、教师那样可具体指代某一职业。因此,在不同背景下,Quant可能指代不同职务,需要的能力也有所不同。

Quant是一个综合了金融、数学和编程技能的职位,运用金融数学模型进行数据处理、风险管理、投资评估等工作,类似于码农和金融从业者的融合,俗称“矿工”。

Quant可细分为卖方Quant和买方Quant,在工作性质上也有差异:

1、卖方Quant

运用数学、统计和计算机专业知识设计金融产品,进行复杂金融产品的定价和风险管理。

2、买方Quant

利用数学、物理、统计学和计算机等理工科学理论,预测股价变化,并进行证券交易。

二、Quant的优势是什么?

1、对中国人友好

由于美国本土文化的影响,美国的本土学生通常不太倾向于从事编程和Model相关工作,因此国际学生在这些量化分析岗位上具有明显的竞争优势,尤其是数学、计算机或数理金融专业的留学生。

Quant职位的人才需求大,需要紧密结合数字时代,对学科背景、技能要求最为多元化,十分适合非英语母语且思维灵活、擅长技术的中国学生。

quant要求

中国学生在华尔街Quant领域占据主导地位,因为Quant行业看重数学逻辑能力,而中国学生普遍展示出卓越的数学能力,这为他们在求职时带来了明显的竞争优势,尤其是数学、计算机和物理专业的学生,其优势更加显著!

2、给得实在太多了

Quant领域最引人关注的关键词就是“钱多”。无论是在社交媒体曝料中,还是在各大平台的数据统计中,Quant的薪资都显示出色。

Selby Jennings猎头公司曾发布北美Quant高薪数据,远超华尔街平均水准。

在卖方,基本工资为 $175k-$195k,全薪可达$275k-$295k;

在买方,基本工资为$155k-$170k,全薪可达$350k-$500k。

而且起薪还在涨!Jane Street向应届Quant毕业生提供初薪为20万美元,Point 72更高达267,750美元...

由于实在给得太多了,所以还流传着一种说法,Quant工资没有上限!

3、留美友好

自去年开始,有人说国际学生在找工作方面局势不好,因为非STEM专业学生获得H1B签证的可能性较低。在信息发布会上,许多公司明确表示不再提供sponsor。

近三年来,H1B签证中签概率分别为36.5%,36.0%,42.7%。即使持有非STEM领域硕士学位,有60%的可能工作一年没抽到签证就离开美国了。

而Quant被称为H1B收割机,Citadel、高盛、花旗等知名企业几乎都对Quant领域人才的身份要求有求必应。

4、需求量依旧很大

很多人认为Quant走下坡路了,主要是因为投行对Quant岗位需求减少。

在美国,Quant领域已成熟,职位数量稳定,不再出现大规模扩张情况,但并非代表Quant不行了。

现在Quant正在不断演变和拓展其中的意义。过去,Quant仅在后台运作,但随着Quant模型的普及,金融市场开始采纳量化概念,不仅有助于投资者定价期权和制定策略,还有助于维持市场流动性。Quant也逐渐转向前台,不再局限于辅助角色。

金融行业目前的新趋势是对数据的重视逐渐增加,数据规模持续扩大。因此,未来的投资中非常需要高效地处理大量的信息、制定投资策略。这一数据处理和分析工作可由Data Scientist承担,但也可由P-Quant分担。

值得注意的是, Quant这个角色的唯一性越发变得明显。对于从事Quant⼯作的⼈,显然他们的工作并不被AI轻易取代。Quant需要具备金融领域的专业知识和编程技能,而这种人才必须是综合型的。这要求个人不仅要具备高超的编程技能,还需要具有敏锐的市场洞察力和对各种金融产品的深入了解。

三、岗位选择

事实上,Quant求职的范围从来都不是只能局限于投行,对冲基金、商业银行、保险公司都需求Quant,而且提供各种Quant职位供选择。

1、Desk Quant:开发直接供交易员使用的Desk Quant 价格模型,其优势在于模型与交易中的Money和机会更为契合,但劣势则在于压力巨大。

2、Model Validating Quant: 验证Desk Quant开发模型的正确性,优点在于轻松少压力,但缺点是存在感较低,且与资金疏远。

3、Quant Researcher:通常具备统计技能,例如基本的线性回归和高级的机器学习、深度学习。他们倾向使用统计方法来发现市场中股价、交易量等固定模式,并通过统计分析得出结论。

4、Quant Developer :实际上是对称呼程序员的一种美化说法,薪酬丰厚且就业便利。主要做Portfolio Manager,Quant Researcher可能会构想出一些想法,但是他们无法独自将这些想法付诸实施。因此,Quant Developer 需要运用计算机科学相关知识,开发软件、应用程序或交易系统等,以提供必要支持。

5、Statistical Arbitrage Quant :在数据里探索自动交易系统的模式,与衍生品定价相比有显著区别,主要应用于对冲基金领域。同时,该职位的回报极为不稳定。

6、Quantitative Risk:与Quant Researcher有相似之处,在金融市场方面分析数据,涉及股价、资产风险、不同资产组合比例等,侧重于统计学、机器学习和数据科学技能。这种职位数量众多,大部分金融工程、金融数学专业的学生都会选择进入。

7、Quantitative Trader:更注重技能,如博弈论、行为金融学、心理学等,也更接地气,如在市场上买卖股票进行的博弈。

他们具备相应背景,能灵活运用模型,包括统计和非统计方法,最终运用这些模型做出交易决策。

四、大学时该怎么准备?

如果未来考虑从事以统计、数据分析为主的P Quant(衍生品定价),最佳专业是数学、计算机等;若想从事Q Quant(风险与组合管理)则需依赖随机分析、波动率模型、金融经济学、金融计量等知识。但小编个人认为,没有必要太过被专业局限。

有一种错误观念,以为成为Q Quant至少需要拥有数学、物理博士学位。确实,Q Quant对数理基础要求较高,因此在本科阶段需要选择许多数学、物理、计算机以及工学课程。然而,若不从事纯粹的模型研究,更重要的是综合能力,该行业更注重广泛的知识面而非深度。

做量化投资并非必须要本科相关专业,如今跨学科选课便利,只需具备一定数理能力,补充相关课程即可。有些课程是必修课,有些则是能起到锦上添花的作用。例如数学背景学生也可以额外学习金融与计算机的课程。

如果你选择专业属于以下四大类之一的话,除了主修专业外还可以补充其他专业课程。掌握以下课程后,去投递简历时,顺利找到一份实习的几率也会增加。

数学类:必修科目包含微积分、线性代数(推荐选高等代数)、常微分方程、金融随机分析、数值代数(计算方法);选修科目涵盖偏微分方程(数值解)、凸优化、测度论、动态优化等。

统计类:必修课程涵盖概率、数理统计、经济计量、时间序列、机器学习;选修包括深度学习、广义回归、高维统计等。

计算机类:核心科目涵盖C++入门、数据算法、程序设计,同时要精通面向对象编程,熟练应用Python、R等流行编程语言。

金融经济类:需学习宏观、微观经济学基础、公司金融、金融经济学(证券投资学),可选学固定收益证券、风险管理、基本面量化等。

总的来说,Quant不仅是一个薪资丰厚的职业,更是一个对中国留学生友好的高需求岗位。随着金融行业的不断发展和对数据的日益依赖,Quant领域的前景依旧广阔。无论你是对高薪岗位感兴趣,还是希望能在金融行业中一展身手,Quant都可能是你的理想选择。

然而,成为一名合格的Quant并非易事,这不仅需要扎实的数学和编程基础,还需要敏锐的市场洞察力和跨学科的综合能力。对于有志成为Quant的同学,越早为未来的职业生涯做准备越好。通过系统的学习和实践积累,逐步提升自己的核心竞争力,就有机会在华尔街的量化分析世界中占据一席之地。

常青藤精英教育拥有丰富的Quant专业方面申请经验,帮助无数学子进入相关顶级名校以及大厂。如果你希望未来也能跻身华尔街的“Quant矿工”之列,那么从现在开始,规划好你的学习和实践路径,未来可能就能掌握自己的“钞”能力!

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