Yo！
What's up?!
今天想跟大家聊聊职业选择
学姐有个好朋友才19岁，目前正在学雅思，准备出国留学
但是朋友一直很纠结一件事
就是出国去读什么专业好
朋友的目标也很明确，想要学习以后能多挣钱的专业！
这不禁让学姐想起来一个人——张雪峰
虽然张老师说的有些内容确实有失偏颇
但他有些观点也是真正地在设身处地为学生考量
如果说家庭条件好，父母有资源，有能力
孩子想读什么专业都OK
勒布朗·詹姆斯一把年纪了还在NBA效力（明年就40啦！！）
很多人都猜测他就是在为他自己的孩子在NBA的事业铺路
以他的商业价值
会在乎他孩子读的专业挣钱吗？？？
但是家庭条件普通的孩子，是需要去考虑未来最基本的生存问题的
这点应该没有人会反对吧！
有自己喜欢的爱好真的很重要
有梦想也很重要
但也不要说不为五斗米折腰
肚子都没有填饱的情况下
谈何爱好？谈何梦想？
虽然也有谁谁谁一直坚持自己的梦想，最终走向人生巅峰的例子
但是纵观世界
这样的人又有多少呢？
天时地利人和哪一样都缺不得，才能成就这样一个人
大多数人能在事业有成的情况下坚持自己的梦想和爱好已经很难了
FYI
如果你真的把自己的爱好发展成了事业
很有可能你将失去这个爱好
那么今天就来给大家聊聊Quant这个工作吧！
Part 01
什么是Quant？
Quant领域算是留学生进军金融圈的相对最有利的一个方式了！
随着金融证券变得越来越复杂
对于不仅了解为这些证券定价的复杂数学模型
而且还能够增强它们以创造利润
降低风险的人们的需求稳步增长！
这就有了一个职业——Quantitative Analyst
Part 02
Quant岗位需要知道什么？
由于这种隐藏的复杂性
Quant中最有价值的技能是与数学和计算相关的技能，而不是金融！
微积分（包括微分，积分和随机）
线性代数和微分方程
概率和统计
投资理论
股票和利率衍生工具，包括外汇
信用风险产品
软件技能对工作绩效也很重要
C++通常用于高频交易应用，离线统计分析将在Matlab，SAS，S-PLUS / R或类似软件包中执行
定价知识也可能嵌入在使Java，NET或VBA创建的交易工具中，并经常与Excel集成
Monte Carlo method是必不可少的
Part 03
作为一个技术性的岗位，在招聘过程中会非常看重应聘者的实操技能！
导师告诉我们
Quant岗位面试时，问Behavioral Questions这类的问题会相对少一些
他们需要找的是能帮助公司实际解决问题的人
所以非常看重硬技能和对数理知识的掌握
不会非常在意求职者的学校和专业
只要有相关的project或者实习经历，还是比较容易很容易拿到面试的
如果在面试过程中，相关的tech问题都能答上，offer基本就稳了
所以，想要进入Quant任职的同学们
可以从现在开始着手准备！
一份好的实习，一个高质量的project
不仅是求职的敲门砖，还是面试官最看重的部分，会帮你大幅提升求职成功率！
Part 04
Odyssey的Quant 实习
北美地区高质量实习
INVESTMENT STRATEGIES / QUANTITATIVE
FINANCE & MACHINE LEARNING
TASKS
• Use statistical and machine-learning models to implement quantitative and systematic investment strategies,
including long-only, long-short market neutral, global macro, trend following, event-driven, sector rotation,
bottom-up fundamental, among others.
• Extract, filter and analyze financial, macroeconomic, earnings, credit and other data types and models which
will be used as input for the investment models.
• Implement portfolio construction and optimization models such as Mean Variance, Risk Parity, Black-
Litterman, among others.
• Back-test and evaluate the performance of different machine learning techniques and investment
strategies. Perform paper-trading and real-time simulation of systematic strategies.
SKILLS & EXPERIENCE
• Machine Learning and Data Science,
• Time series analysis
• Corporate Finance
• Ability to extract, filter and synchronize structured and unstructured data
• Matlab, R, or Python
• SQL or Hadoop
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