龙旗小宇宙No.12 | 在量化做市场，是怎样的体验？（超详细分享）

在量化基金做市场岗位，工作体验是怎样的？

作为公司的“门面担当”，市场经理需要哪些必备技能？

资深的量化市场经理，会给新进毕业生、求职者哪些建议呢？

如何思考和理解量化行业未来的发展？

本期龙旗小宇宙，我们邀请到了杭州龙旗科技投资者关系部负责人李宇雷。宇雷的人生选择也颇有传奇色彩——

清华毕业，工科博士，他却选择放弃海外更加专业对口的机会，跨行来到并无经验积累的量化市场岗上；从细分领域的专业研究，到量化投资中横贯各环节、对外兼对内的多面手，他陪伴量化行业、陪伴龙旗一起发展成长。他为什么会做出这样的选择？从业多年，他有会有哪些思考和感悟呢？

本期干货超多，分享内容超真诚超详细。对量化行业感兴趣的朋友，无论你目标的岗位是什么，相信本期访谈分享都能带给你更多的理解与思考！

请先做个自我介绍吧！

我是龙旗投资者关系部负责人，目前主要负责公司的市场战略、资金募集、机构和渠道的对接维护等工作。我本科毕业于清华大学热能工程系，硕士和博士毕业于美国德雷塞尔大学机械工程系，加入龙旗已经4年多了。

你专业是工科，为什么会跨专业来做更偏金融的量化市场工作？

其实这个问题很多人问过我，说博士毕业做市场是不是有点大材小用。我会想用机器学习的术语来解释，很多人可能听说过，机器学习有术语叫做局部最优解和全局最优解，意思是在求最优解的过程中，可以通过设计一些参数，在全局范围内去求最优解。但大部分情况下，更多的情况是求出一个局部最优解。

我觉得运用到生活或工作上面，其实人生也是一个不断优化的过程，也是在探索最优解的过程。人生很难做全局优化，要从整个人生的维度做好规划，从最开始到退休规划好每一条路，这个很难。相对比较简单的是做阶段性的优化，或者局部的优化。

通俗点讲就是在当下去做相对更好的选择。比如我当时清华毕业，就面临读完本科去哪里深造或者工作的问题，我后来选择的是去美国留学，因为我觉得在当时情况下可以提供更为广阔的视野和更多的发展机会。

到后来读完博士再选择工作的时候，也是因为了解到量化投资这样一个行业，而且国内当时量化属于刚起步的阶段，我也看到了量化发展的前景，所以选择了量化行业，确实这些年也经历了量化的发展和壮大。

但是为什么选择市场而非投研呢？首先是投研的招聘要求确实高，虽然我有工科博士的背景，但是在代码和数理方面的基础，并不如最对口的计算机或者金工、数学那么专业。另外我觉得市场工作，所需要的技能会更加全面：需要了解策略相关的算法，要对底层策略有足够了解，才能够归纳出比较通俗的内容讲给客户；需要了解金融市场的周期，有自己的看法，知道不同资产的配置价值；此外，对整个金融产业里面私募基金的运作也要有足够了解，才能胜任这方面的工作。

我在读博期间，其实是比较专注在某一个细小领域的研究，那我希望工作当中，更多拓展不同的技能，未来会有更加广阔的发展前景。

做量化的市场需要把比较复杂专业的技术内容传递给投资者，会存在一些难点吗？

确实工作中有需要把复杂术语解释给客户听的情况，比方说投资者问机器学习到底是什么，那我会尽量通俗地解释机器学习和人脑在认知和学习中的区别，这个可能会比较考验自己本身对一些专业术语的理解。

比如现在流行将机器学习用于图像识别：随便举例啊，这个图像里面的物体到底是一辆车，还是一只猫。我们教一个小孩，我们会指着一辆车和他说，这是车，然后指着猫说这是猫。小孩在学习的过程中，自己会去找他看到的这个图片或者景象的特征，比方说他发现车有4个轮子，猫有2个耳朵，他会提取这些特征，不断重复学习，就形成了判断能力。机器学习其实是一样的，给它输入图片的时候，它也会通过里面的像素去分析这个图片有什么特征，比方说它发现图像里会呈现出一些圆形轨迹，这是轮胎对吧，那猫的图片里就比较少出现这种规则的圆形。这是其中的一点，机器学习就通过其他的判断综合来做决策，随着数据训练得越来越多，判断会越来越准确。但有时候还是会判断错误，这也没有办法避免。这是一个例子，就是解释机器学习是什么样的。

再比如，有些情况下需要用比较简单的方式，给客户解释量化怎么赚钱，这也是有挑战的事情。可能有些人会简单理解，量化就是设定一个阀值，股价涨到这个值就卖出，跌到这个值就买入。但也不完全是这样，我更喜欢用班里面学生的学习成绩去解释：

我们的目标是选出潜力更好的股票，其实就跟我们去选择班里成绩比较好的学生，是一个道理。我们选学生的时候，会参考很多表现，比如过往成绩、平时作业、学习状态之类的，那其实这些运用到股票市场里面，就是寻找好股票的因子，然后把这些因子结合起来进行预测，判断哪个股票会有更好的涨势；这就相当于我们结合了过往成绩、近期状态、考试难度，去判断哪个学生的成绩最好。整体来说，想要用比较直白的话术去解释，可能需要一些技巧，也需要自己对这些理念有非常清楚的理解。

确实既要考验专业能力，还要考验删繁就简的能力，是有挑战性的。那你选择量化市场岗的时候，为什么会在众多私募里选择龙旗呢？

确实当时选择量化行业的时候，国内也已经有不少基金公司，有的是成立时间比较久的，有的是规模增长比较快的。我当时选择龙旗，一个比较重要的原因是龙旗它比较老牌，因为公司从2011年成立到现在是穿越了行业的一个甚至两个完整的牛熊周期，那我觉得在资管行业中，穿越牛熊周期的能力是非常重要的。

还有一个原因，是我了解到龙旗整体是偏学院派氛围的公司，比较喜欢招应届生，包括像我这样的背景，没有太多金融或者市场相关的从业经验，但龙旗也愿意给到机会。所以龙旗的特点是比较喜欢招有潜力的候选人，进行持续的培养，让他在公司里逐渐成长为一个有合格能力、甚至超出大家预期的角色。这种方式培养效果会比较好，也能够增加员工对公司的粘性和认可度，像我现在进公司4年多，一直非常庆幸当时选择龙旗。那目前公司其实也有很多同事都是一毕业就加入，也逐渐成长为各个部门的中坚力量，所以这是我非常喜欢龙旗的特点或氛围吧。

除此之外，我觉得还有一些龙旗的加分点，首先是公司的办公环境确实太赞了！我记得我第一次来公司面试的时候，就找不到我们公司的路口，甚至一度怀疑是不是走错了，因为一家量化投资金融公司，它不在杭州的钱江新城CBD，而是在西溪湿地里面办公。后来我进公司之后，上下班走在路上，两边有青翠的植被、纵横的水系，真的是非常放松、非常享受的一个过程。还有一点，公司雇了阿姨每天做好午餐送到公司，大家自助取餐用餐，一个星期都不带重样的，口味也非常不错，很多同事进公司之后体重都变重了，所以这个可能是以后如果有新同事进公司需要注意的地方。

确实我龙旗是非常强调人文关怀的一家公司。接下来我们聊聊具体的市场工作，量化市场经理平时的工作有哪些呢？

投资者关系部，或者大家理解的市场部的日常工作呢，主要有这么几方面：首先是新客户的拓展推进；其次是合作的推进落地，找到目标客户之后会尝试比方说机构直投或者券商代销、银行代销这种类型的合作；还有就是已经投下来的老客户的维护。

新客户拓展的话，一般会包含比方说去接触潜在的机构投资者或者代销机构，去给大家做路演介绍公司和产品情况，然后针对客户的需求去提出解决方案，沟通合作的可能；如果有合作意愿的，后续会有进一步的工作，比如对方对我们公司的尽职调查，或者我们需要设置新的基金专户；后续还会涉及到资金募集、产品备案、证券户开立等流程，当然这些需要不同部门的配合。

投下来之后，产品运作过程中也要和老客户去做定期的沟通和交流，一方面及时给客户提供公司的最新动态，让客户能够了解公司最近做的调整和升级；另外一点，就是做好投后的交流工作，尤其是当市场出现极端波动、或者策略表现发生波动的时候，要从比较专业的角度去给客户拆解，是什么原因导致最近的策略表现。

一天下来的工作，基本就是这几类的组合，当然不同阶段的侧重点会不太一样，比如2021年市场整体比较火热，大家对于量化的认可程度比较高，新的资金进入量化的体量是比较大的，所以那时候大部分工作都是接触新客户，推进合作、确定产品，我记得当时高峰时候一天做了有六场路演；那像最近几年市场热度慢慢下来，比如今年市场环境没有太多增量资金，所以更多的是存续客户的维护，和已经合作的客户寻找新的合作机会。

这是对外部的，然后对内部的话，也有一些不同部门的协作交流，比方说我们作为市场部也会去听一下策略部的投研例会，去了解策略部的小伙伴目前都在做哪些方向的探索；也会去跟交易同事、运营同事进行交流复盘，提高我们内部的工作效率。

那从事这份工作，会有怎样的工作体验呢？

如果用两个字总结的话，我觉得做量化市场的体验是非常“参差”的。

首先大家会觉得，作为私募基金对外的工作人员，确实需要参加一些行业论坛、财富活动、颁奖典礼这些活动，会接触到各个行业里面的大佬，然后可能经常出入的是陆家嘴、金融街的一些写字楼，确实会给人一种光鲜亮丽的感觉，尤其是你可能在路上打个电话，跟客户聊的都是几千万几个亿这样规模的合作，对吧？

但这个还是比较表面的体验，其实归根到底，市场人员是一名销售和服务人员，工作的核心就在于把不同类型的产品推荐给合适的客户，并且持续维护好客户关系，因为私募产品在宣传上有特殊性，不能做公开宣传，但你还是要去找潜在客户。所以很多时候我们也需要去加班伏案准备材料，去给客户分析市场情况，净值下跌的时候去给客户去做一些心理按摩，让他们坚定信心，保持长期持有。

那在推项目的时候也有难点，困难的项目落地时候可能会感觉意气风发，那当然也会有花了很多精力、时间去推项目，因为某些原因最后功亏一篑这样的崩溃情况。所以体验确实是非常参差、非常多样、非常丰富。

你刚才聊到市场部门和各个部门都有合作，那你会怎么评价龙旗的团队氛围呢？

我觉得龙旗的氛围整体是比较轻松的，大家比较年轻有活力。除此之外也是比较注重分享交流和精诚合作的。

我刚刚也有提到，龙旗比较注重招聘应届毕业生，所以其实团队的大部分成员都是90后，甚至00后都已经入职了，那在这样一个年轻开放的工作氛围里面，大家会比较有活力，除了工作上的交集，也会形成各种各样的爱好团体，比较跑步、羽毛球、骑行、玩游戏等等。

还有一点，龙旗的团队氛围是比较注重交流、共享、合作的，比较有代表性的就是龙旗的投研是采用了多元项目的一体合作制，其实就是一个相对比较扁平，然后内部会形成不同项目人员交叉的合作体系。

这种体系非常注重投研人员之间的交流和分享，鼓励大家把优秀的产出拿出来交流，比如我们的投研例会每周开一次，会有一个策略研究员介绍最近的研究成果，通过这种方式提高内部的合作产出；再比如投研人员挖出来因子之后，会把它放到因子库里，之后也鼓励其他策略研究员，把这些因子放到组合里面去，如果有正贡献的话，也会按照这些因子在策略里的相对贡献去做激励分配。所以这种模式非常注重交流和分享，强调不定期的头脑风暴和思维碰撞，它可以促进整个团队内部每一个个体的快速成长，也能让整个团队形成合力去提高策略的迭代效果。

那对市场部来说，是怎么进行团队分工合作的？

我们的主要工作其实就是在外面去攻坚克难，去直接跟客户沟通，剩下的很多事情其实都会得到各个部门的支持，比方说，公司的运营同事作为后台会给到尽调材料、路演材料的准备；客户的数据分析需求会由交易部提供分析和建议；再比如我们有品宣同事，会跟市场部做一些联动，做投资者教育或理念输出的工作。所以市场部大家主要精力就是放在前台的客户维护和拓展上面。

那当然市场部内部的话呢，我们分工也会比较清爽一点，每个人会负责对接各自的机构或者渠道，当然也有一些重点的渠道或者机构，会形成团队去共同推动，主打的就是一个扁平和高效，但是这个也要求市场部的每一个人都有独当一面的能力。

对于我们目前在招的市场经理岗位，你会更看重候选人的哪些技能？

作为量化市场，需要的技能会很多，我比较看重的有这么几点。

首先第一点是候选人的学习能力，因为量化是一个学习曲线非常陡峭的行业，尤其刚入行时候，需要接触非常多新的知识点，所以可能需要比较强的学习能力，能够迅速的消化吸收和运用。

第二点，就是信息获取能力，这个可能更多体现在业务层面，比如市场动态是怎么样的，目前的资金流向是怎么样的，哪些机构可能会有资金投出，或者说对接渠道里关键人物是谁，这些其实都需要获取足够的信息才能够更加高效地推动，所以信息获取能力也是非常重要的。

第三点，就是沟通交流的能力，或者说共情的能力。因为做业务最后还是跟人打交道，尤其是投资，任何一个管理人其实都没有办法做到说每一年业绩都是名列前茅，那其实更多的是在跟投资者沟通的时候，我们做到坦诚，去了解投资人的需求，这个可能会比较考验市场人员的情商，或者换位思考的能力。比方说对方的业务需求是什么样的，我们只要足够了解，也可以提出一些方案去促进合作。

第四点，是攻坚克难的能力，有些项目停滞在那里，那要有能力去把这些难啃的硬骨头给搞定。

这些是工作能力的要点，从个人的性格品质来说，我会比较看重两点。首先是，不以物喜，不以己悲。我刚刚提到量化市场，是一个体验非常参差的工作，而且需要面临市场的周期，在行情好的时候，可能募资相对来说比较简单，行情差的时候募资难度会大大增加。人的情绪难免会因为这些外部环境受到影响，但我认为在这个过程中，还是需要有比较好的定力，做到不以物喜不以己悲，才能够在每一个时间节点都有清晰的判断和准确的执行力。

还有一点就是要有持之以恒的毅力，不以物喜不以己悲说的是我们对待事情要淡然处之，但并不是要躺平，而是需要朝着目标去持续努力，所以我会更加喜欢候选人有持之以恒的毅力，能够通过自己持续不懈的努力达到想要的结果。

量化市场岗位未来的职业发展路径是怎样的？

不同的量化公司，市场岗位情况不太一样，有些公司会按渠道和机构分，有些会按区域分，有的公司市场岗还要去处理一些中后台工作，这些都是不同管理方式下的市场岗位。

但说到职业发展路径的话，整体是跟市场经理自己的能力和成长挂钩的，比方说，有的公司可能会要求市场人员先从事一段时间中后台的工作，去了解产品运营相关的技能，这个时候他可能是运营主管或是运营经理这样的岗位；了解产品运作之后，他对于公司也有足够的了解，那就可以去维护已有的渠道；再进一步呢，可以成为渠道总监去负责渠道的整体把控。当然了，有新渠道的拓展能力，就是进一步的要求啦，可能是作为市场经理或者市场总监这个定位，去管理团队完成既定的目标，比方说某一个领域的资金方的持续拓展或者铺盘。

到这一步的话，业务能力肯定是足够了，也会有比较深厚的资源积累，对于整个量化私募的业态也会比较清楚，那后续的话就会有更多不同的选择。有些管理人可能会有比较开放的合伙人机制，可以去晋升为合伙人，或者也可以考虑往金融行业内不同的细分方向去发展，发挥出原来积累的能力和资源。

今年是市场比较难做的一年，量化行业规模也有下降，你会如何看待行业未来的发展呢？

首先任何一个行业都有起伏对吧，像建筑、土木都是经历过行业发展带来的红利，后面又因为客观原因步入低谷期；再比如像互联网行业、教培行业，其实都经过快速的发展，然后也会经历相对的低谷，所以我们要有自己的判断，就是现在行业所处的低谷，到底是阶段性的低谷，还是社会发展性的低谷。

量化投资行业经历了过去几年的快速爆发和最近半年的收缩，我相信大部分从业人员都应该认可，这个是短期的、阶段性的低谷期，因为首先金融行业的周期性会比较强；其次量化作为一个投资方式，在未来的财富配置里面是不可或缺的，作为一种投资方法论，不太可能被消除，因为它相对来说代表着比较科学的投资方法论。那一旦未来有一些新的科技或理论的突破，量化可能会再次迎来发展。

所以在这个阶段性的低谷里面的，我们需要做的就是风险控制，稳扎稳打，同时修炼好内功。从公司的层面来看，就是持续做好策略迭代和人才的梯度性培养，不要做太多冒险的事情，因为金融行业活下去才是最重要的。从个人层面来说，也需要持续完善自己，提升自己，随时为下一次机会来临做准备。

你会给感兴趣做量化市场岗位的，包括感兴趣来龙旗的求职者哪些建议呢？

其实我自己也经历毕业找工作，然后读博，然后再找工作这样一个过程，以我自己的经验来说，我建议从学校出来找的第一份工作，一定是要找有资源、能够学到东西的公司，而不是说单纯去看哪家公司给的薪水更高。

因为从学校到职场，有一个过渡的过程，一方面是工作技能的积累，另一方面是个人能力的成长。很难有人能直接无缝从学校到职场完美转变，所以第一份工作是让人能够经历这样的转变，能够学到相应的技能，这是我对应届毕业生的一个建议。

像我们龙旗刚刚也有提到，同事之间是非常注重分享交流合作的，而且也比较喜欢招应届毕业生，目前很多资深老员工都是我们从学校招应届毕业生培养起来的。我相信行业内也会有一些其他的量化管理人，跟我们一样会给到应届毕业生比较好的机会，然后花心思给资源去培养应届毕业生，形成公司内部的人才梯队化建设。所以我是建议大家去选择这样的公司，最后也非常欢迎大家来龙旗，我们在西溪湿地等你。

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