如何入行量化分析？實現(xiàn)年薪百萬？一文了解！今天小編就帶大家了解一下量化分析這個崗位！
一、什么是Quant
Quant的工作就是通過編程設計來實現(xiàn)金融的數(shù)學模型，作為金融，數(shù)學，和編程的交叉學科，Quant無疑是現(xiàn)下金融領域最火的職業(yè)之一。Quant其實是很多量化（Quantitative）有關的職位的統(tǒng)稱，包括數(shù)據(jù)處理，衍生品定價，風險管理和投資策略等等。
這里主要介紹的，是指賣方投行和買方資產(chǎn)管理的Quantitative Researcher和Quantitative Developer。Risk Quant和Model Validation Quant的工作機會有很多。
薪酬、工作時長
對于頂級投行來說，剛入職的起薪一般在125K到140K不等。年終獎根據(jù)公司，工作性質(zhì)，業(yè)績都有所差別，偏前臺的職位可能會達到30%-50%，偏實際執(zhí)行類的相對少一點。Desk Quant工作時間會長一些，需要每天七點半到晚上六七點。如果是不直接接觸交易的Quant，每天八點半九點上班，到晚上六點左右下班就可以了。而且周末一般不需要加班。
Quant的工作就是通過編程設計來實現(xiàn)金融的數(shù)學模型，作為金融，數(shù)學，和編程的交叉學科，Quant無疑是現(xiàn)下金融領域最火的職業(yè)之一。Quant其實是很多量化（Quantitative）有關的職位的統(tǒng)稱，包括數(shù)據(jù)處理，衍生品定價，風險管理和投資策略等等。
這里主要介紹的，是指賣方投行和買方資產(chǎn)管理的Quantitative Researcher和Quantitative Developer。Risk Quant和Model Validation Quant的工作機會有很多。
薪酬、工作時長
對于頂級投行來說，剛入職的起薪一般在125K到140K不等。年終獎根據(jù)公司，工作性質(zhì)，業(yè)績都有所差別，偏前臺的職位可能會達到30%-50%，偏實際執(zhí)行類的相對少一點。Desk Quant工作時間會長一些，需要每天七點半到晚上六七點。如果是不直接接觸交易的Quant，每天八點半九點上班，到晚上六點左右下班就可以了。而且周末一般不需要加班。
二、如何為入行做準備
1、編程能力
對于Quant而言，編程能力是最重要的，主要編程語言包括Python,C++,Matlab,C#,R,Java以及Scala。
2、隨機分析，金融工程和基本金融知識
盡管現(xiàn)在Quant越來越看重編程和機器學習相關的技能，但金融工程/隨機分析對于很多崗位仍是必備技能。現(xiàn)在金融工程（MFE）項目求學的人越來越多，競爭十分激烈。
3、Excel，VBA和數(shù)據(jù)庫技能
并不是所有的Quant都要處理復雜的模型，以及用C++寫程序?，F(xiàn)在有些入門級Quant職位要求員工會做數(shù)據(jù)清理。一些量不大，對速度要求不高的工作，如單個衍生品的定價，用Excel就可以完成。熟練掌握Excel和VBA技能會大大提高工作效率，所以也因此被雇主所看重。數(shù)據(jù)庫技能則是另一個加分項，一般的要求是SQL，如果你會使用Pandas的話，也會非常加分。
1、編程能力
對于Quant而言，編程能力是最重要的，主要編程語言包括Python,C++,Matlab,C#,R,Java以及Scala。
2、隨機分析，金融工程和基本金融知識
盡管現(xiàn)在Quant越來越看重編程和機器學習相關的技能，但金融工程/隨機分析對于很多崗位仍是必備技能。現(xiàn)在金融工程（MFE）項目求學的人越來越多，競爭十分激烈。
3、Excel，VBA和數(shù)據(jù)庫技能
并不是所有的Quant都要處理復雜的模型，以及用C++寫程序?，F(xiàn)在有些入門級Quant職位要求員工會做數(shù)據(jù)清理。一些量不大，對速度要求不高的工作，如單個衍生品的定價，用Excel就可以完成。熟練掌握Excel和VBA技能會大大提高工作效率，所以也因此被雇主所看重。數(shù)據(jù)庫技能則是另一個加分項，一般的要求是SQL，如果你會使用Pandas的話，也會非常加分。
4、機器學習Machine Learning
在金融數(shù)據(jù)分析中，機器學習有重要的應用。對雇主而言，機器學習可以說是最有吸引力的技能之一，例如Kernel模型，樹模型和回歸等。由于近幾年機器學習的飛速發(fā)展，各大金融公司也紛紛加大了對機器學習和數(shù)據(jù)科學方向的投入，想要用機器學習模型取代傳統(tǒng)的金融模型。
綜上所述，相信大家從Quant需要的技能可以看出，Quant比較適合對建模和編程比較感興趣的同學。
在金融數(shù)據(jù)分析中，機器學習有重要的應用。對雇主而言，機器學習可以說是最有吸引力的技能之一，例如Kernel模型，樹模型和回歸等。由于近幾年機器學習的飛速發(fā)展，各大金融公司也紛紛加大了對機器學習和數(shù)據(jù)科學方向的投入，想要用機器學習模型取代傳統(tǒng)的金融模型。
綜上所述，相信大家從Quant需要的技能可以看出，Quant比較適合對建模和編程比較感興趣的同學。
精彩內(nèi)容已結束，欲知更多CQF考試相關內(nèi)容，請移步【報考指南】欄目！一鍵輕松GET最新CQF報名流程、考試內(nèi)容、證書獲取等全面信息！CQF（量化金融分析師）考證新征程，高頓教育CQF陪您一起走過！
