先聊一下量化相關(guān)的一些崗位。
我一直覺(jué)得國(guó)內(nèi)很多量化交易相關(guān)的崗位職責(zé)劃分挺亂的，至少我所在的城市的機(jī)構(gòu)是這樣的。亂到這些機(jī)構(gòu)每個(gè)搞量化的，似乎都是一些所謂的全棧量化工程師。人人都是全棧的話，這個(gè)高效率社會(huì)還如何快速協(xié)同運(yùn)轉(zhuǎn)呢。所以，我試著將我理解的一個(gè)合理有序，一個(gè)健康有效的量化交易金融機(jī)構(gòu)，往往會(huì)采用哪些分類(lèi)架構(gòu)，一一陳述給大家。
我一直覺(jué)得國(guó)內(nèi)很多量化交易相關(guān)的崗位職責(zé)劃分挺亂的，至少我所在的城市的機(jī)構(gòu)是這樣的。亂到這些機(jī)構(gòu)每個(gè)搞量化的，似乎都是一些所謂的全棧量化工程師。人人都是全棧的話，這個(gè)高效率社會(huì)還如何快速協(xié)同運(yùn)轉(zhuǎn)呢。所以，我試著將我理解的一個(gè)合理有序，一個(gè)健康有效的量化交易金融機(jī)構(gòu)，往往會(huì)采用哪些分類(lèi)架構(gòu)，一一陳述給大家。
國(guó)內(nèi)的量化交易崗位，一般集中在私募基金（對(duì)沖基金）、公募基金（有點(diǎn)類(lèi)似國(guó)外的共同基金）、券商，還有一些少量崗位在金融軟件公司。
第一類(lèi)崗位，偏分析研究，以策略工程師為代表。這類(lèi)崗位偏向量化模型的本體初因研究，就是那些研究什么因子，機(jī)器學(xué)習(xí)賺錢(qián)的這些事兒，本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，也就是在研究，究竟什么樣的策略能賺錢(qián)。在我看來(lái)，他們更多的類(lèi)似研究先有蛋，還是先有雞的問(wèn)題。研究過(guò)程往往是透過(guò)一系列統(tǒng)計(jì)羅列出的數(shù)據(jù)，可視化程序，報(bào)表，或者某某金工所公開(kāi)或私密的研報(bào)之類(lèi)的來(lái)形成的。
另一類(lèi)崗位，偏架構(gòu)實(shí)現(xiàn)。這里就以交易系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工程師，數(shù)據(jù)工程師為代表了，這類(lèi)崗位，一般以實(shí)現(xiàn)量化策略所需功能為己任，比如數(shù)據(jù)工程師，他的職責(zé)就是為策略工程師開(kāi)發(fā)的各種量化交易模型，以傳統(tǒng)的交易所價(jià)量數(shù)據(jù)，財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)為例，他們需要準(zhǔn)備好所需要的數(shù)據(jù)來(lái)源，做好數(shù)據(jù)獲取、清洗、存儲(chǔ)等，總的來(lái)說(shuō)就是保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，與訪問(wèn)速度、便捷性等等。某些特別機(jī)構(gòu)要求數(shù)據(jù)獨(dú)立可控的話，還會(huì)要求寫(xiě)好數(shù)據(jù)api接口等等。
而交易系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工程師，他們的目標(biāo)己任，就是將所有的理論研究，透過(guò)他們有熱情而又富有層次的代碼而實(shí)現(xiàn)。這里的工程師，至少你得懂金融基礎(chǔ)知識(shí)吧，知道交易所報(bào)價(jià)規(guī)則吧，知道怎么剔除科創(chuàng)板吧，另外對(duì)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理能力你得有吧，還有至少得會(huì)主流的一些優(yōu)化交易算法吧。等等等等。
當(dāng)然越大的機(jī)構(gòu)，這些崗位的職業(yè)就分得越精細(xì)。
好像有點(diǎn)跑題，不過(guò)為什么先講這些量化交易崗位類(lèi)型分類(lèi)。
對(duì)于懷揣著金融量化工程夢(mèng)想的你來(lái)說(shuō)，只有了解好對(duì)應(yīng)打算進(jìn)入的機(jī)構(gòu)，打算選擇崗位未來(lái)發(fā)展之后，才能更準(zhǔn)確的選擇好實(shí)習(xí)的崗位，學(xué)習(xí)到對(duì)未來(lái)有用的知識(shí)。
上面這些類(lèi)崗位，一般對(duì)學(xué)歷的要求不高，本科以上學(xué)歷即可，主要是工作經(jīng)驗(yàn)，一般的機(jī)構(gòu)都會(huì)要求一年以上工作經(jīng)驗(yàn)，這就又回到找工作，工作單位要求工作經(jīng)驗(yàn)，但我沒(méi)有工作經(jīng)驗(yàn)，如何進(jìn)你們單位的老問(wèn)題上了。
答案是：先通過(guò)實(shí)習(xí)，拿經(jīng)驗(yàn)啊。只要是有實(shí)際的項(xiàng)目，你上過(guò)手的，自然而然就有經(jīng)驗(yàn)了，而且實(shí)習(xí)階段所獲得的經(jīng)驗(yàn)，所有機(jī)構(gòu)是認(rèn)可的。
當(dāng)然一般小型一點(diǎn)的機(jī)構(gòu)往往要求一個(gè)人身兼多職。對(duì)于這類(lèi)型的小型機(jī)構(gòu)，不是不能進(jìn)入，我是比較推薦進(jìn)入的，至少實(shí)習(xí)或者呆個(gè)一年半載對(duì)自己的未來(lái)，只有好處沒(méi)有壞處，最大的好處在于，在小型機(jī)構(gòu)，你能更好的，更全面的了解清楚整個(gè)量化交易工程項(xiàng)目的研究，交易實(shí)施等等方面的整個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)流程。
缺點(diǎn)也有，公司啥工作都是你，你卻有可能啥都不懂。。。
對(duì)于，某些國(guó)內(nèi)資本過(guò)剩的量化交易團(tuán)隊(duì)，一般集中在北京上海等一線城市，這些團(tuán)隊(duì)一般就是那些被稱(chēng)為T(mén)OP的團(tuán)隊(duì)，他們的要求一般挺高的，基本也就是優(yōu)質(zhì)名校+理工科的背景+合格的代碼功底，有海外從業(yè)經(jīng)驗(yàn)、海外名牌大學(xué)背景、國(guó)際證書(shū)（CQF這種）、國(guó)際競(jìng)賽（kaggle這種）背景等等是加分項(xiàng)。但這些機(jī)構(gòu)我有聽(tīng)說(shuō)，進(jìn)去往往是從細(xì)分領(lǐng)域做起，不能窺視全局是為選擇此類(lèi)機(jī)構(gòu)的最大弊端，有螺絲燈的可能。而且底薪并不高，產(chǎn)品業(yè)績(jī)說(shuō)話，壓力大，有隨時(shí)被開(kāi)可能。
總的來(lái)說(shuō)，搞量化交易的，你至少要對(duì)金融知識(shí)或多或少有所了解吧，技術(shù)方面你得過(guò)關(guān)吧。
搞量化系統(tǒng)開(kāi)發(fā)對(duì)技術(shù)底層要求較高，像我以前搞公司時(shí)聘請(qǐng)的都是資深的工程師，直接能搞開(kāi)發(fā)的。技術(shù)得過(guò)關(guān)，對(duì)金融知識(shí)也得有所了解。另外如果是研究怎么在二級(jí)市場(chǎng)賺錢(qián)的崗位，更多的就在乎他有沒(méi)有二級(jí)市場(chǎng)的賺錢(qián)經(jīng)驗(yàn)了，以及他研究策略的有效性、時(shí)效性、還有獨(dú)特性、資金容量等等。
講了這么多，怎么拿到實(shí)習(xí)offer？
當(dāng)然是首要任務(wù)就是把自己給推出去啦。大的路徑來(lái)說(shuō)，你有兩件事要做：
第一件，完善自己。
你需要有一定的概率論、微積分知識(shí)、刷刷leetcode這些總是必要的吧，另外基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)知識(shí)這些是逃不掉的。
我上面也說(shuō)過(guò)，目前量化交易崗位一般要求也就只有三個(gè)、
1、學(xué)歷（資源也看，資源是什么？答：出身背景，尬~~~~）。
2、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（沒(méi)辦法，行業(yè)現(xiàn)在流行這個(gè)）
3、編程代碼功底（空有想法可不行的，要透過(guò)代碼，讓你的想法變得富有溫度，變得可視化，利益化）
第二件，把自己給推出去。
推薦自己的方式，要么走校招，據(jù)我所知，很多的國(guó)內(nèi)量化機(jī)構(gòu)每年對(duì)專(zhuān)業(yè)對(duì)口的優(yōu)秀大學(xué)還是有定期校招活動(dòng)的，有這些機(jī)會(huì)的話，對(duì)這些機(jī)構(gòu)一定不要放過(guò)。
要么內(nèi)推，內(nèi)推的方法，其實(shí)就是需要你多認(rèn)識(shí)一些人，我說(shuō)的認(rèn)識(shí)人，不一定指的是你現(xiàn)實(shí)中，同個(gè)城市，一起吃過(guò)飯的某某某。思維發(fā)散一下，比如知乎上的某某某私信這種也是可以的，前提是這些大神愿意理你。
第一類(lèi)崗位，偏分析研究，以策略工程師為代表。這類(lèi)崗位偏向量化模型的本體初因研究，就是那些研究什么因子，機(jī)器學(xué)習(xí)賺錢(qián)的這些事兒，本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，也就是在研究，究竟什么樣的策略能賺錢(qián)。在我看來(lái)，他們更多的類(lèi)似研究先有蛋，還是先有雞的問(wèn)題。研究過(guò)程往往是透過(guò)一系列統(tǒng)計(jì)羅列出的數(shù)據(jù)，可視化程序，報(bào)表，或者某某金工所公開(kāi)或私密的研報(bào)之類(lèi)的來(lái)形成的。
另一類(lèi)崗位，偏架構(gòu)實(shí)現(xiàn)。這里就以交易系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工程師，數(shù)據(jù)工程師為代表了，這類(lèi)崗位，一般以實(shí)現(xiàn)量化策略所需功能為己任，比如數(shù)據(jù)工程師，他的職責(zé)就是為策略工程師開(kāi)發(fā)的各種量化交易模型，以傳統(tǒng)的交易所價(jià)量數(shù)據(jù)，財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)為例，他們需要準(zhǔn)備好所需要的數(shù)據(jù)來(lái)源，做好數(shù)據(jù)獲取、清洗、存儲(chǔ)等，總的來(lái)說(shuō)就是保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，與訪問(wèn)速度、便捷性等等。某些特別機(jī)構(gòu)要求數(shù)據(jù)獨(dú)立可控的話，還會(huì)要求寫(xiě)好數(shù)據(jù)api接口等等。
而交易系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工程師，他們的目標(biāo)己任，就是將所有的理論研究，透過(guò)他們有熱情而又富有層次的代碼而實(shí)現(xiàn)。這里的工程師，至少你得懂金融基礎(chǔ)知識(shí)吧，知道交易所報(bào)價(jià)規(guī)則吧，知道怎么剔除科創(chuàng)板吧，另外對(duì)金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)的處理能力你得有吧，還有至少得會(huì)主流的一些優(yōu)化交易算法吧。等等等等。
當(dāng)然越大的機(jī)構(gòu)，這些崗位的職業(yè)就分得越精細(xì)。
好像有點(diǎn)跑題，不過(guò)為什么先講這些量化交易崗位類(lèi)型分類(lèi)。
對(duì)于懷揣著金融量化工程夢(mèng)想的你來(lái)說(shuō)，只有了解好對(duì)應(yīng)打算進(jìn)入的機(jī)構(gòu)，打算選擇崗位未來(lái)發(fā)展之后，才能更準(zhǔn)確的選擇好實(shí)習(xí)的崗位，學(xué)習(xí)到對(duì)未來(lái)有用的知識(shí)。
上面這些類(lèi)崗位，一般對(duì)學(xué)歷的要求不高，本科以上學(xué)歷即可，主要是工作經(jīng)驗(yàn)，一般的機(jī)構(gòu)都會(huì)要求一年以上工作經(jīng)驗(yàn)，這就又回到找工作，工作單位要求工作經(jīng)驗(yàn)，但我沒(méi)有工作經(jīng)驗(yàn)，如何進(jìn)你們單位的老問(wèn)題上了。
答案是：先通過(guò)實(shí)習(xí)，拿經(jīng)驗(yàn)啊。只要是有實(shí)際的項(xiàng)目，你上過(guò)手的，自然而然就有經(jīng)驗(yàn)了，而且實(shí)習(xí)階段所獲得的經(jīng)驗(yàn)，所有機(jī)構(gòu)是認(rèn)可的。
當(dāng)然一般小型一點(diǎn)的機(jī)構(gòu)往往要求一個(gè)人身兼多職。對(duì)于這類(lèi)型的小型機(jī)構(gòu)，不是不能進(jìn)入，我是比較推薦進(jìn)入的，至少實(shí)習(xí)或者呆個(gè)一年半載對(duì)自己的未來(lái)，只有好處沒(méi)有壞處，最大的好處在于，在小型機(jī)構(gòu)，你能更好的，更全面的了解清楚整個(gè)量化交易工程項(xiàng)目的研究，交易實(shí)施等等方面的整個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)流程。
缺點(diǎn)也有，公司啥工作都是你，你卻有可能啥都不懂。。。
對(duì)于，某些國(guó)內(nèi)資本過(guò)剩的量化交易團(tuán)隊(duì)，一般集中在北京上海等一線城市，這些團(tuán)隊(duì)一般就是那些被稱(chēng)為T(mén)OP的團(tuán)隊(duì)，他們的要求一般挺高的，基本也就是優(yōu)質(zhì)名校+理工科的背景+合格的代碼功底，有海外從業(yè)經(jīng)驗(yàn)、海外名牌大學(xué)背景、國(guó)際證書(shū)（CQF這種）、國(guó)際競(jìng)賽（kaggle這種）背景等等是加分項(xiàng)。但這些機(jī)構(gòu)我有聽(tīng)說(shuō)，進(jìn)去往往是從細(xì)分領(lǐng)域做起，不能窺視全局是為選擇此類(lèi)機(jī)構(gòu)的最大弊端，有螺絲燈的可能。而且底薪并不高，產(chǎn)品業(yè)績(jī)說(shuō)話，壓力大，有隨時(shí)被開(kāi)可能。
總的來(lái)說(shuō)，搞量化交易的，你至少要對(duì)金融知識(shí)或多或少有所了解吧，技術(shù)方面你得過(guò)關(guān)吧。
搞量化系統(tǒng)開(kāi)發(fā)對(duì)技術(shù)底層要求較高，像我以前搞公司時(shí)聘請(qǐng)的都是資深的工程師，直接能搞開(kāi)發(fā)的。技術(shù)得過(guò)關(guān)，對(duì)金融知識(shí)也得有所了解。另外如果是研究怎么在二級(jí)市場(chǎng)賺錢(qián)的崗位，更多的就在乎他有沒(méi)有二級(jí)市場(chǎng)的賺錢(qián)經(jīng)驗(yàn)了，以及他研究策略的有效性、時(shí)效性、還有獨(dú)特性、資金容量等等。
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我上面也說(shuō)過(guò)，目前量化交易崗位一般要求也就只有三個(gè)、
1、學(xué)歷（資源也看，資源是什么？答：出身背景，尬~~~~）。
2、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)（沒(méi)辦法，行業(yè)現(xiàn)在流行這個(gè)）
3、編程代碼功底（空有想法可不行的，要透過(guò)代碼，讓你的想法變得富有溫度，變得可視化，利益化）
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推薦自己的方式，要么走校招，據(jù)我所知，很多的國(guó)內(nèi)量化機(jī)構(gòu)每年對(duì)專(zhuān)業(yè)對(duì)口的優(yōu)秀大學(xué)還是有定期校招活動(dòng)的，有這些機(jī)會(huì)的話，對(duì)這些機(jī)構(gòu)一定不要放過(guò)。
要么內(nèi)推，內(nèi)推的方法，其實(shí)就是需要你多認(rèn)識(shí)一些人，我說(shuō)的認(rèn)識(shí)人，不一定指的是你現(xiàn)實(shí)中，同個(gè)城市，一起吃過(guò)飯的某某某。思維發(fā)散一下，比如知乎上的某某某私信這種也是可以的，前提是這些大神愿意理你。
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第三種方式，就比較low了，投各式各樣的簡(jiǎn)歷。為什么我說(shuō)low呢，因?yàn)檫@種的難度最大。而且你是屬于和眾人一起搶過(guò)一個(gè)獨(dú)木橋的感覺(jué)。
可以試試一直招聘網(wǎng)站，比如Boss直聘這種，除非你真的挺牛B，對(duì)方團(tuán)隊(duì)正好缺人，你沒(méi)有問(wèn)題。正常情況下，你應(yīng)該跟對(duì)方公司的HR助理聊得挺歡。
另外，還有一些公開(kāi)渠道，比如量化交易的社區(qū)，比如知乎量化社區(qū)、某些量化主題的QQ群，微信群等興趣愛(ài)好組織，有時(shí)會(huì)放出一些招收實(shí)習(xí)生崗位的通知出來(lái)。
第四種方式，比較。。。。耿直boy，而且非常不人道，比較走偏門(mén)，還容易被打。（笑出豬叫~）
先說(shuō)一下，當(dāng)年我去券商，正是采用的這種方式，但是我成了。
這種方式就是：帶上簡(jiǎn)歷，陌生拜訪，禮貌用語(yǔ)，敲門(mén)請(qǐng)進(jìn)，大方自述，表明期望，相互攀談，隨機(jī)應(yīng)變，靜候佳音。
當(dāng)然，有很多單位，會(huì)無(wú)恥地提出，實(shí)習(xí)期間沒(méi)有工資補(bǔ)貼的哦。
這個(gè)嘛，你自己看著辦，我是不推薦去這種單位的。
最后我說(shuō)一下，從事量化交易行業(yè)，千萬(wàn)不要有強(qiáng)烈的階級(jí)優(yōu)越感，不管你從事的什么類(lèi)型的金融崗位，你要記住，你在這個(gè)市場(chǎng)永遠(yuǎn)是服務(wù)于資本的，資本市場(chǎng)也永遠(yuǎn)以結(jié)果為導(dǎo)向，但據(jù)我所知，這個(gè)市場(chǎng)可沒(méi)常勝將軍的，所以踏實(shí)做事最重要的，兄DEI們!
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第四種方式，比較。。。。耿直boy，而且非常不人道，比較走偏門(mén)，還容易被打。（笑出豬叫~）
先說(shuō)一下，當(dāng)年我去券商，正是采用的這種方式，但是我成了。
這種方式就是：帶上簡(jiǎn)歷，陌生拜訪，禮貌用語(yǔ)，敲門(mén)請(qǐng)進(jìn)，大方自述，表明期望，相互攀談，隨機(jī)應(yīng)變，靜候佳音。
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