在国内做quant需要什么样的水平及发展路线呢？

题主目前国内清华计算机本科在读，想要将来在国内做一个quant。在知乎以及别的地方查了很多，发现大家都说想在美国做quant需要数理phd。请问国内的quant行业竞争也这么大吗？读一个CMU或哥大金融工程硕士可以吗？总感觉如果再读一个数理phd会离金融越来越远。。

匿名用户 · 2018-10-13 00:23:23

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Eunice · 2018-10-13 00:23:24

题主你好，我现在大四，国内某学校的金融工程本科，然后将要去国外某大学读金融数学的硕士，将来和题主一样准备做宽客。如果说入行的话，看你要做买方还是卖方，国内还是国外，Q还是P quant（对数学和统计建模能力侧重的不一样，尤其是分的再细一点，题主你是要做量化交易的quant，做量化风险管理的quant，定价的quant，还是编写底层交易系统的quant，还是检验模型有效性的quant等）。如果在国外可能学历关高一些（因为和你竞争有限quant的位置的人学历普遍都高，除非你很outstanding），在国内不太会（当然也建议是硕士出生，毕竟现在连实习本科生都比较难找到量化交易的岗。可能我自己能力不是很强，每次找实习都会有难度，我不单纯认为面试官卡我的是编程，如果单纯是编程能力，他们应该去招cs的，既然我能过简历关，所以还是和个人能建模力挂钩吧，编程只是建模的程序化实现而已呀）。当然我准备将来做量化交易的quant，如果题主也选这条路，那建议先去国内做量化的公司实习几次，包括同时看书先搞懂宽客都要干什么。看了其他回答和题主的回复，我想对题主说，不是说读cs就非要做宽客，你喜欢这一行吗？了解他们每天的工作是什么吗？金融知识，数学知识都很重要。金融知识决定你能不能理解现存的要解决的金融问题，以及用合适的指标设计交易策略，比如做回测的数据库样本有存活偏差怎么处理，为什么交易大单要拆成多个小单，等等。数学（包括了统计）知识决定你能不能把要解决的金融转化成合适的数学问题，建模处理，比如均值回归策略和“协整”概念的关系，以及如何放宽“协整”的含义等。然后编程能力，决定你能不能把数学模型转化成指导交易的代码，毕竟量化交易和主观交易最大的区别就是交易的指标设计可量化，关键交易步骤的执行主要由程序实现，以此规避过多人为因素的影响。

所以我前面说了一大堆，就是想告诉题主，如果你在本科就足够有能力解决如上问题，那你可以本科就入行（比如题主自己本科去量化实习当入门，或者清华找到做和量化相关的老师让他们带你入行等）；如果本科毕业不足够有这些能力（比如我，我一个读金工的人，决定做quant都是大三的事情了），那最好去国外念个top的MFE，毕竟不管教学水平怎样，校友资源放在那儿呢，快速带你入门的校友，老师，实习等，可能在master期间都有了。至于博士，如果你想从量化交易发展到技术驱动交易，那估计要读博士的，这和你做的交易种类有关系。

再比如，题主究竟是对交易感兴趣，还是对quant做量化交易的方法感兴趣，还是单纯就只是觉得quant是读cs的一条出路？第一个问题，交易有多中，比如分成主观交易和量化交易（其中基本面分析两者都需要，这里牵扯你的金融财务知识，技术分析包括在这两种里面吧，不和任何一方完全重叠）。或者按照上次听龙哥的live按买方的种类，又分成普通主观的策略，做量化策略，高频交易策略，还是技术驱动？这些要求的能力都不一样，其中高频就比量化要求的计算机编程能力高，甚至说需要读物理出生会好。如果题主感兴趣的是量化交易的方法，那数学和金融知识必须会，编程水平达到一定程度就可以了，当然越高越好，现在行业感觉就是数学和金融好的编程不好，编程好的数学和金融不好2333，做那个都好的比较有竞争力。如果题主是认为quant是cs的一种出路，那不放结合自己的兴趣点，比较分析不同出路之间的区别和联系，不要这么早就把自己框死了，也不是quant热门就非要入行。

最后补充一下，鉴于我还在行业的门口晃荡，所以我的回答题主参考参考就好了。目前很多人都忽视了金融知识在量化交易中的作用，我和我自己的老师不这么认为，反而觉得这很重要，毕竟每个人交易风格不同，对市场感受不一样，所以结论不同，不过大致偏差不大。如果要选，单纯的金融知识自己去补就好了，数学和金融的结合处理的相关专业（比如MFE，金数，金融统计等）建议念一个。