量化(Quant)

职场   2024-10-28 15:54   英国  


就业形势大好的Quant领域,也吸引了

大批金融学和非金融学生想要分一杯羹

但是能做Quant的专业学生数量众多

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主要职能

量化(Quant)是指使用数学方法来量化分析数据的过程,尤其是在金融行业中。

量化分析(Quantitative Analysis)是收集和评估可衡量和可验证数据(如收入、市场份额和工资)的过程,以便了解企业的行为和绩效

在过去,企业主和公司董事在做出决策时严重依赖他们的经验和直觉。然而,随着数据技术时代的到来,量化分析现在被认为是做出明智决策的更优方法。

量化分析在商业领域有以下五方面的应用:

  • 项目管理(Project Management)
  • 生产计划(Production Planning)
  • 营销(Marketing)
  •  财务(Finance)
  •  购买和库存(Purchase and Inventory)

量化分析师(Quantitative Analyst/Quant)的主要任务是根据数值表示给定的假设情境。量化分析有助于评估绩效,评估金融工具和进行预测。一般涉及以下四种数据测量技术:

  • 回归分析(Regression Analysis)

回归分析是一种常见技术,使用统计方程来预测或估计一个变量对另一个变量的影响。该技术不仅适用于企业主,也适用于统计人员和经济学家。

  • 线性规划(Linear Programming)

大多数公司经常会遇到设施空间、生产机械和劳动力等资源短缺的问题。在这种情况下,公司可通过线性规划找到有效分配资源的最优化方法。

  • 因子分析(Factor Analysis)

  • 数据挖掘(Data Mining)

数据挖掘是计算机编程和统计方法的结合。随着可用数据集的数量和大小的增加,数据挖掘越来越普及。数据挖掘技术一般用于评估非常大的数据集,目的是找到隐藏在其中的模型或相关性。

Quant岗位分类

Quant岗位可大致分为以下几类:

  • Research Quant
通过统计学、数学或计算技术对可观察现象进行系统的实证研究,目的在于开发和使用与现象有关的数学模型、理论和假设。测量过程提供了经验观察与量化关系数学表达之间的基本联系,所以是量化研究的核心。

  • Front Office Quant(FOQ)
开发模型来计算市场上的资产价格并对其进行管理:购买什么以及售卖什么等。他们的计算还有助于提供风险管理指导、为Traders规划风险策略提供支持,以及发现潜在的投资机会。FOQ通常是所有Quant中收入最高的。

  • Risk Management Quant
一般出现在投资银行/公司,资产管理公司或对冲基金等公司的中台部门,通过分析不同资产和市场的风险,为Sales和Traders提供帮助

  • Hedge Fund Quant
使用基于计算机的模型进行量化分析对冲基金,以告知客户是否买卖证券。

  • Quantitative Developer
属于投行或金融服务机构的IT部门,致力于开发和维护Quant模型,用于定价以及风险管理和分析,所以需要具备极强的编程与计算机语言能力。

量化开发人员vs. 量化分析师

  • Quant Developer与Quant Analyst密切合作,采用MatLab/R原型,对其进行优化并使其对生产环境具有高度容错能力
  • 相较于Quant Analyst,Quant Developer通常拥有强的计算机语言能力,而具备较少的数学和财务专业知识
  • Quant Developer,熟悉Unix Network Programming、low-latency systems以及Linux Kernel的C/C++ Quant Developer薪资比其他Quant Developer高得多。

行业展望

Quantitative Analyst 年均薪资

量化分析师的薪资范围为:$56K - $128K,具体情况如下:


按行业:

  • 投行——$121K左右,如:Goldman Sachs
  • 对冲基金——$148K左右,如:AQR

按岗位:

  • Quantitative Analyst——$116K左右
  • Front Office Quant——$158K左右

前景

对于Quantitative Analyst来说,常有以下职业出路:

高级量化岗位(Senior-level Quants):

  • 投资组合经理(Portfolio Manager)
  • 对冲基金经理(Hedge Fund Manager)

学术研究:

  • 除此之外,由于Quants需要长时间处理很枯燥的任务,所以针对那些不想花大量时间处理较枯燥任务的人而言,可以不断积累项目经验,或考取CFA证书,然后选择金融分析师(Financial Analyst)、投行分析师(Investment Banking Analyst)等,更靠近Capital的前台岗位。

招聘要求

教育背景(Education Background)

  • 学历:一般需要研究生及以上

  • 专业:
    • Tier 1:金融工程(Financial Engineering)、量化金融(Quantitative Finance)
    • Tier 2:数学/计算金融、运筹学
    • Tier 3:物理、统计学

Tips:金融工程(Financial Engineering)科普:金工是一个跨学科的领域,运用数学实践和方法来提供金融解决方案,包括金融工程、金融数学、数学工程(Mathematical Engineering)和计算金融等课程

  • 目标院校:
    • Quant领域常见的Target School:CMU、MIT、Baruch College, CUNY 、NYU Tandon School of Engineering、Georgia Institute of Technology、Illinois Institute of Technology等。

证书(Certificate)

  • 特许金融分析师(CFA)
  • 量化金融证书(CQF)

技能(Skills)

包含但不仅限于以下技能,Quant对技能的要求非常高,除了以下主要技能,还需要根据岗位要求提升其他技能。

技术技能(Technical Skills):

  • Object-oriented programming
  • 大数据建模(Big data modeling)
  • C ++
  • MatLab,SAS,S-PLUS / R
  • Monte Carlo techniques
  • 机器学习(Machine Learning)
  • 数据挖掘(Data mining)
  • C#/ Java,.NET或VBA,Excel

数学技能(Mathematical Skills):

  • 高级微积分(Advanced Calculus),如:Stochastic Calculus
  • 线性代数和微分方程(Linear algebra and differential equations)
  • 数值线性代数(NLA)
  • 概率和统计(Probability and statistics)
  • 博弈论(Game theory)

金融技能(Financial Skills):

  • 投资组合理论(Portfolio theory)
  • 股票和利率衍生品(Equity and interest rate derivatives)
  • 系统和自由贸易惯例(Systematic and discretionary trading practices)
  • 信用风险产品(Credit-risk products)
  • 金融建模(Financial modeling)

软技能(Soft Skills):

  • 分析解决问题能力
  • 抗压能力
  • 独立研究能力
  • 专注

下图是BOA - Quantitative Finance Analyst岗位招聘信息:

图/BOA

从截图可以看出,BOA量化分析岗位不仅需要应聘者符合上述的教育背景、技能等要求,还需要应聘者具有金融市场和银行的实习经验。

可就职的公司

求职Quant领域,可以选择以下公司:

  • 九大投行:Goldman Sachs、Morgan Stanley、UBS等
  • 资管公司:BlackRock、Vanguard、Fidelity等
  • 对冲基金:Bridgewater、AQR、Millennium Management等

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