如何8小時搞定量化面試？就是很厲害的那種

Quant的工作待遇豐厚

連實習生薪資都能達到$80,000以上

2018年，北美Quant崗位人才稀缺

這成為中國留學生

進入北美金融行業最快捷的途徑

那麼，

頂級投行量化崗喜歡招什麼樣的人？

想進量化崗位，需要哪些技能？

沒有金融背景，能不能做量化？

01

國際留學生優勢最大的崗位

北美的投行，銀行都會有專門的量化分析崗位，包括銀行的CCAR, DFAST崗位、Trader、 CME等不同類的公司都是需要量化分析師的。所以，量化分析崗在北美有很多就業機會。

其次，在全世界人眼裡，黃種人的數學天賦普遍比其他人種高，尤其是中國人（也許是小時候不讓用計算器的緣故），他們思維靈活、擅長技術。不僅如此，美國的本土學生一般不太願意從事編程和Model的相關工作，導致量化分析崗位稀缺人才，尤其是專業是數學或者計算機、數理金融方向的學生。國際留學生在求職Quant時競爭壓力相對較小。

如果你想要留在美國，選擇競爭小，薪資高又偏愛留學生的Quant這條路是一個不錯的選擇。

02

量化崗位的日常和門檻

1

量化日常的工作是什麼？

一個量化團隊有很多分工，模型、策略、演算法、系統、銷售等。但重要的是要會編程，說白了量化崗位就是鑲著金邊的IT民工，但比IT民工薪資要高。

工作經常用什麼編程語言？

每個機構都有自己的語言，很難統一。

而且Quant使用的編程語言大體分為面向過程和面向對象兩種。同樣是面向過程，大部分語言差距不大，學會了一種，學其他的很快。面向對象的，目前C++比較普遍，此外有一些資料庫語言有基礎也是很好的，因為量化中資料庫的構建和使用很重要。

2

一定要博士學歷才能做量化嗎？

關於學歷：北美Quant對學歷要求比國內低很多，懂數學、統計，CS好，上手快，作為本科生就可以有不錯的就業機會。在很多銀行，我就認識好幾個本科生在front office做quant trading，equity和FICC都有。

關於技能：要求掌握的技能主要是數學、編程以及一定的金融知識。

美國銀行的量化金融分析師要求是：30% 編程、60% model、10%金融；

金融衍生品的量化分析師：需要了解很多的金融模型。如Black Scholes Model、短期利率模型等模型；

銀行的CCAR DFAST的要求是：40%編程、50%統計的regression、10%金融知識。

03

非本專業如何做量化？

一個量化團隊有很多崗位，不需要會所有技能，你只要會你適合的那個崗位的技能就行。

量化團隊有：

專門做模型的，一般數學比較好；

專門做策略的，一般統計學比較好，其他理工專業會分析數據、有交易邏輯的也可以；

專門做演算法的，一般數學系、工程專業、物理專業都是可以的；

專門做系統的，一般計算機專業或者計算機能力強的比較多；

專門做銷售的，如果了解量化和衍生品的概念和賣點，即使不會用模型定價，但是銷售能力強，也是可以的。

每個分工的技能是不一樣的，面向的專業學生群也是不一樣的，你不需要會所有的東西，也不會有人指望把你招進來做所有的事情。

當然，如果你想拿到起薪70萬的量化崗

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