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量化私募抢人大战开启

九坤投资、幻方量化等百亿私募纷纷加入

应届生薪资甚至高达200万

北上深户口任选

量化私募，日常工作有哪些？

MFE专业如何进入投行/券商量化岗？

今日重磅福利

重磅福利一：

*课程参与方式在文中, 马上了解

重磅福利二：

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量化私募开启抢人大战, 应届起薪达百万

量化私募基金规模大扩张，今年国内头部量化私募掀起了新一轮的抢人大战。近期，九坤投资、幻方量化、灵均投资、金锝资产等百亿量化私募发布招聘信息。招聘方向包括量化基金经理、AI算法研究员、量化实现工程师，甚至包括基本面研究员。

*图片来源：九坤投资

其中，应届生可以达到100、200万年薪，还有奖金，北上深户口任选。量化岗工作的日常是怎样的？中美量化岗有哪些不同？毕业年薪百万的量化岗，如何进入？

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量化的薪资及发展前景如何?

Quant基本可以说是H1B的保障

Entry Level的Quant岗位也会支持H1B，主要因为不Sponsor就招不到人。所以，提升硬技能很关键！但并不是投行对所有岗位都如此友好（例如Credit Risk和Market Risk不会特地招国际学生，因为美国人也可以做得很好）。

总的来说，量化岗对学术知识需求较高，这也是为什么量化岗基本都会Sponsor h1b而且通过率较高。

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Quant细分及薪资揭秘

买方Quant，代表公司：Goldman Sachs，J.P.Morgan，Morgan Stanley，Barclays，RBC，RBS。主要负责：分析Fundamental idea、数据，需要很强的统计功底。年薪：7万美金起薪。

*图片来源：Glassdoor

卖方Quant，代表公司：BlackRock，Vanguard，主要负责：衍生品定价、S&T、电子交易系统。年薪：10万美金起薪

金融科技公司Quant，代表公司：Bloomberg，主要负责：数据分析及统计，年薪：12万美金起薪。

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量化技术面是关键, 如何准备?

有关笔面试和简历，Claire和Frank不约而同地强调了：简历上需要体现你“会什么”，而不是罗列关键字。

简历

量化简历没有关键词，重点要体现出“会”。例如：“掌握随机积分中的具体知识；会用Binary search”。（不是真的懂得的应试者会写“Python”）。GPA没有硬性标准，不一定非要有实习经历、证书，重点在于体现掌握相关知识。

九大投行只有Morgan Stanley和Credit Suisse有笔试环节，其他公司没有笔试。Quant面试比较重视Technical思路，行为面试比较少，简历问题会有Projects之类的。

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关于面试的准备

对于Technical的问题一定要烂熟于心，强烈建议用2个月的时间，每天6-8小时进行准备，最好可以有专业的从业人士帮忙辅导。

随机积分Textbook作业。Frequent asked question 150（绿皮书）、红皮书、蓝皮书，这几本面试书要反复看。统计学基础知识要扎实。编程的基本概念、结构和基本算法要熟悉，这一部分的准备与去Google、Facebook的面试准备类似。

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来自高盛量化面试官的建议

在网申时，简历能够突出才会获得面试机会，因此简历一定要体现“会”，即对所申请的职位要求的知识是掌握的。建议全职准备2个月的时间。不论是面试传统IBD部门还是Quantitative方向，一定要对基础Technical知识很熟悉，如什么是DCF，cashflow与net income的区别是什么等等。

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MFE毕业生, 如何进入投行/券商量化岗

证书

金融工程作为热门专，选择人数多，所以类似CFA（Chartered Financial Analyst）和FRM (Financial Risk Manager) 这类证书可以帮助你从竞争者中脱颖而出。

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数据语言

作为对数据挖取、分析及结果可视化要求很高的领域，Python/C++/Java/C#/R这类编程语言的熟练应用是很不错的加分项，熟练使用数据统计类通用工具（例如matlab）也是必要技能。另外了解机器学习、数据挖掘，有相关经验则是非常有竞争力的为加分项。

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GPA

要进入九大或知名券商，3.5/4.0为佳，很多公司的HR表示更看重高等数学、建模等有关数理逻辑能力的相关课程的成绩。

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学位

作为研究方向明确，专业知识更加专精的硕士及以上学历者为佳。

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实习经验

作为交叉学科金融工程的毕业生，有金融背景实习（风险管理，证券投资，金融衍生品相关等）或数据编程方向（机器学习，数据可视化等）实习是大部分HR看中的宝贵经验。没有任何相关实习经验，即使是Top MFE毕业生也很难进投行。

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