搬砖。如何成为一名Quant?
一、Quant是做什么的？
Quant的工作就是设计并实现金融的数学模型（主要采用计算机编程），包括衍生物定价，风险估价或预测市场行为等。所以Quant更多可看为工程师，按中国的习惯性分类方法就是理工类人才，而不是文科人才，这个和金融有一定的区别(当然金融也有很多理工的内容)。
二、有哪几种Quant？
1. Desk Quant
Desk Quant 开发直接被交易员使用的价格模型. 优势是接近交易中所遇到的Money和机会.劣势是压力很大.
2. Model Validating Quant
Model Validating Quant 独立开发价格模型,不过是为了确定Desk Quant开发的模型的正确性. 优势是更轻松,压力比较小.劣势是这种小组会比较没有作为而且远离Money.
3. Research Quant
Research Quant 尝试发明新的价格公式和模型,有时还会执行Blue-Sky Research(不太清楚是什么). 优势是比较有趣(对喜欢这些人来说),而且你学到很多东西. 劣势是有时会比较难证明有你这个人存在(跟科学家一样,没有什么大的成果就没人注意你)
4. Quant Developer
其实就是名字被美化的程序员,但收入很不错而且很容易找到工作. 这种工作变化很大. 它可能是一直在写代码,或者调试其他人的大型系统.
5. Statistical Arbitrage Quant
Statistical Arbitrage Quant 在数据中寻找自动交易系统的模式(就是套利系统).这种技术比起衍生物定价的技术有很大的不同, 它主要用在对冲基金里.而且这种位置的回报是极不稳定的.
6. Capital Quant
Capital Quant 建立银行的信用和资本模型. 相比衍生物定价相关的工作,它没有那么吸引人,但是随着巴塞尔II银行协议的到来,它变的越来越重要.你会得到不错的收入(但不会很多),更少的压力和更少的工作时间.
人们投资金融行业就是为了赚钱,如果你想获得更多的收入,你就要更靠近那些钱的"生产"的地方.这会产生一种接近钱的看不起那些离得比较远的人的现象. 作为一个基本原则, 靠近钱比远离钱要来得容易.
三、Quant 工作的领域
1.FX
FX就是外汇交易的简写. 合同趋向于短期,大量的金额和简单的规定.所以重点在于很快速度的建立模型.
2.Equities
Equities的意思是股票和指数的期权.技术偏向于偏微分方程(PDE). 它并不是一个特别大的市场.
3.Fixed Income
Fixed Income的意思是基于利息的衍生物. 这从市值上来说可能是最大的市场. 他用到的数学会更加复杂因为从根本上来说他是多维的. 技术上的技巧会用的很多.他的收入比较高.
4.Credit Derivatives
Credit Derivatives是建立在那些公司债务还清上的衍生产品.他发展的非常快并有大量需求,所以也有很高的收入.尽管如此,他表明了一些当前经济的泡沫因素.
5.Commodities
Commodities因为最近几年生活用品价格的普遍涨价,也成为一个发展迅速的领域.
6.Hybrids
Hybrids是多于一个市场的衍生物市场,典型情况是利息率加上一些其它东西.它主要的优势在于可以学到多种领域的知识.这也是当前非常流行的领域.
四、Quant一般在哪些公司工作
1. 商业银行(HSBC, RBS)
商业银行对你要求少,也给的少.工作会比较稳定.
2. 投行 (高盛,Lehman Brothers)
投行需要大量的工作时间但工资很高. 不是很稳定的工作.
总的来说, 美国的银行收入比欧洲银行高,但工作时间更长
3. 对冲基金(Citadel Group)
对冲基金需要大量的工作时间和内容,他们也处在高速发展同时不稳定的情况中.你可能会得到大量的回报,也可能几个月后就被开除.
4. 会计公司
大型会计公司会有自己的顾问quant团队.有些还会送他们的员工去Oxford读Master. 主要的劣势在于你远离具体的行为和决策,而且厉害的人更愿意去银行,所以你比较难找到人请教.
5. 软件公司
外包quant模型变得越来越流行.所以你去软件公司也是一个选择. 劣势和会计公司比较类似.
五、成为一个Quant需要看哪些书?
现在有非常多的关于Quant的书.基础书籍包括
- Hull著《Options Future and Other Derivatives》. 这本书被称为Bible. 缺点是这本书的内容主要面向MBA而不是Quantitative专家
-《Baxter and Rennie》.主要介绍一些手法和诀窍,但主要面向原理而不是实际操作.
- Wilmott著《Derivatives》.对PDE介绍的非常不错,但其他方面一般
-《The Concepts and Practice of Mathematical Finance》.这本书的目标在于覆盖一个优秀quant应该知道的知识领域. 其中包括强列推荐你在应聘工作之前看的一些编程项目.
-《C++ Design Patterns and Derivatives Pricing》.这本书是为了告诉大家如何使用C++来做Quant的工作.
随机微积分虽然在第一眼看上去不是很重要,但的确非常有用的. 我建议大家先看一些基本理论的书,类似Chung’s books. 一些这方面我推荐的书:
- Williams著《Probability with Martingales》. 一本很容易让人了解Account of discrete time martingale theory的书.
- Rogers and Williams著《Particularly Volume 1》.
六、成为Quant,我需要知道一些什么?
根据你想工作的地方不同,你需要学习的知识变化很大. 在写着篇文章的时间(1996),我会建议将我的书全部学会就可以了.很多人错误的把学习这些知识看作仅仅看书而已.你要做的是真正的学习,就像你在准备参加一个基于这些书内容的考试.如果你对能在这个考试里拿A都没有信心的话,就不要去面试任何的工作.
面试官更在乎你对基本知识的了解是否透彻,而不是你懂得多少东西.展示你对这个领域的兴趣也很重要.你需要经常阅读Economist, FT 和Wall Street Journal. 面试会问到一些基本微积分或分析的问题,例如Logx的积分是什么. 问到类似Black-Scholes公式怎么得出的问题也是很正常的. 他们也会问到你的论文相关的问题.
面试同样也是让你选择公司的一个机会. 他们喜欢什么样的人,他们关心的是什么之类的答案可以从他们的问题中得出. 如果问了很多关于C++语法的问题,那么要小心选择除非那是你想做的工作.一般来说, 一个PhD对得到Quant的Offer是必需的.
有一个金融数学的Master学位会让你在银行风险或交易支持方面却不是直接Quant方面的工作.银行业变得越来越需要数学知识,所以那些东西在银行的很多领域都有帮助.
在美国, 读了一个PhD之后再读一个Master变得越来越普遍.在UK这依然比较少见.
七、一般哪些专业对口Quant
根据我的观察，Quant一般的专业会是数学，物理，金融工程（金融数学）。其实虽然不是特别多，但是还是有一些投行招手Master金工的Quant，一般几个好的FE专业都有去做Quant的硕士生。
八、编程
所有类型的Quant都在编程方面花费大量时间(多于一半)。尽管如此，开发新的模型本身也是很有趣的一件事，标准的实现方法是用C++。一个想成为quant的人需要学习C++，有些其他地方使用Matlab所以也是一个很有用的技能，但没C++那么重要。VBA也用的很多，但你可以在工作中掌握它。
九、收入
一个Quant能赚多少？一个没有经验的Quant每年大概会挣到税前60k-100k美元。奖金的话不会太高，但是如果行情好的话，也非常的客观，一般我听说的话，刚入职第一年一般可以拿到一两万刀的奖金。不过像08年就别想了。如果你的工资超出这个范围，你要问自己Why？收入会迅速的增长，奖金也是总收入中一个很大的组成部分，不要太在乎开始的工资是多少，而是看重这个工作的发展机会和学习的机会。
十、工作时间
一个Quant工作的时间变化很大。在RBS我们8:30上班，6pm下班。压力也是变化很大的， 一些美国银行希望你工作时间更长。 在伦敦有5-6个星期的假期，而在美国2-3个是正常的。
下面我来写点自己对Quant的理解，仅供参考
几句话写在前面
The largest casino is the Wall Street.
以下只是自己亲身感受和接触的观点，一家之言，难免片面不客观。
钱固然重要，但是除了钱还是有很多值得每个人追求的。并不是做金融就一定要唯利是图。
主流 VS 非主流
个人认为国内对Quant的主流认识还是为Trading Desk服务，或者是设计一些复杂的金融产品。这种观点在国外也是偏向于主流的。我认识一些Quant拿到了PHD之后就在GS，UBS这些公司做起了Risk Quant或者为前台计算设计一些模型。这类型的Quant在业界还是占了很大很大的一部分，而这样的Quant也是MFE的项目所培养的。也许你MFE或者PHD毕业了以后，就要在相当一段时间帮前台计算P/L或者VaR之类的。
前一阵和一个在Trading Desk工作的同学聊天，那种Quant的不屑是很清楚的写在脸上。的确，不可否认的是，主流认识的Quant在创新和自主上还是有一些不足的。我想，国内的券商，投行其实更多的是需要这样的Quant。
所谓非主流的Quant不是说业界的数目很少，而是说，不是主流（在20-35岁年龄段）所认为的Quant。
这类的Quant其实很大程度上可以取代Trader，主要是为公司设计Trading System进行High Frequency Trading。这类Quant的自主性更高，但是难度也更大。一个萝卜一个坑，萝卜不走你也多不了坑。
像文艺复兴里面就都是这一类的Quant，主流Quant是无法进入其工作的。如果你设计的Trading System能进入生产线的话，那么你离百万年终奖也不是那么遥远了。基本上所有这类的Quant都是要签订NDA的。
如果你能拥有一个稳定年Sharpe Ratio是2的High Frequency Trading System, 那么这辈子在物质上就可以没什么追求了，可以洗洗去追求精神的高度了。
当然很多人付出一生的Trading System都无法投入生产。
主流Quant的工作更加的稳定，稳定的收入加上固定的分红，坑也更多，流通性也更好。
非主流的Quant工作充满了未知数，收入不会比主流的低，分红波动性高，坑少要求高。
挑战 VS 机遇
如果你成为了一个Quant，不管是主流还是非主流，你的压力都是非常大的。前一阵跟老板聊天，他说对他最奢侈的事情不是物质上的，而是能够从晚上11点睡到第二天早上6点。虽然我们是Algorithm Trading，不过人还是要经常盯着System看和修改模型的。平均每天工作12个小时以上是非常常见的（尤其对于非主流quant）。
Buy Side VS Sell Side
经常在想如果你能把Buy Side和Sell Side的生意一起做了，那钱就来的太容易了。总是听老板(Top 3 IN RenTech) 说一句话：在Buy Side已经没人能从Option Pricing赚钱了。我个人对于Sell Side没有什么反感的，毕竟我们之间还是要做生意的。但是就难度而来Buy Side >> Sell Side。如果你能在Buy Side赚钱，那么你到了Sell Side还是可以赚钱。
大公司 VS 小公司
大公司的工作还是比较稳定的，当然每年裁员是正常的。没在那种大公司干过，以后也不知道会不会去。小公司对于个人锻炼，我认为，还是高于大公司的。小公司的Bonus Pool其实分到个人还是很多的，像我一个学生，都有机会分到Bonus（对我来说还是蛮多的）
编程要求
各种公司用的都不一样，能很快上手是很重要的，毕竟不是CS毕业的。像Downtown的Jane Street（One Hedge Fund） 就用Ocaml来编写的。我是从来没用过，你的团队用什么，刚进去的你估计就要用什么了。
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