一名優秀的投行Quant必備的編程水平是什麼？

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Quant領域算是進軍金融圈的相對最Easy的一個方式。對於想申請金融相關專業的同學，數學，統計和CS是必須要學習的學科。

今天就簡單從職責、種類、薪資和編程水平四方面來了解一下Quant Analyst在美國職場中的發展潛力，相信對於各位同學未來完成學業、繼續在美國職場深造很有幫助哦！

Quant Analyst的職責

Quant分析師設計和實施複雜的模型，允許金融公司定價和交易證券。他們主要受投資銀行和對沖基金的僱用，但有時候還有商業銀行，保險公司和管理諮詢公司，除了財務軟體和信息提供商之外。

對於銀行和保險公司而言，工作重點更多的是風險管理而非交易策略。前台職位通常更加緊張和要求更高，但薪酬更好。對Quant的需求很高，並受多種趨勢的驅動：

◆對沖基金和自動交易系統快速增長

◆同時增加的複雜性液體和非流動性證券

◆需要交易員，會計師和銷售代表訪問定價和風險模型

◆持續尋求市場中立的 投資策略

Quant種類

a.Front Office Quant

又叫Desk Quant.主要工作是通過數據分析，為公司制定可以直接被交易員所使用的價格模型。從而有效的識別有價值的交易機會，並控制風險。

Desk Quant 的主要目標是快速建立模型，面對新的有價值的交易機會要搶在其他公司發現並建立出模型前完成新模型的創建。所以其工作強度大，節奏快，對模型精準度的要求也高。優勢是更接近交易核心，緊跟市場形勢。

b.Risk Management Quant

是近幾年逐漸發展起來的一個崗位。主要為公司做風險把控方面的模型，幫公司分析業務風險，進行風險監測，評估等。

c.Model Validating Quant

主要工作是對Desk Quant以建立好的價格模型（包括新創建的和以前創建的）進行測試，判斷其準確度和適用度。其工作環境較為輕鬆，壓力較小，但也是各Quant中薪水較低的。

Quant能賺多少

金融領域的報酬往往非常高，定量分析也遵循這一趨勢。與大多數職業一樣，登陸高薪職位的關鍵是充滿經驗的簡歷，包括知名僱主，以及依靠招聘公司和專業網路尋找機會。

薪酬最高的職位是對沖基金或其他交易公司，部分薪酬取決於公司的收益。這種職位提供了一個快速的學習曲線，並為未來的職責和薪水增長提供了充足的空間。

在美國投行，一個沒有經驗的Quant每年大概能掙到平均12萬美金的Base Salary，再加上股票獎金、傭金、年終分紅等獎金以Citi為例，Total Compensation一般會超過14萬美金。

優秀的QA必須具備的編程水平

◆效率最優化的能力

金融這一行是真真正正的大數據行業。一個交易所一天產生的數據輕鬆上幾十GB簡直是輕輕鬆鬆。如果是跨交易所的交易，這個數字還要翻幾番。

在這麼大的數據量下，如果編程功底不紮實，回測可能就要幾個小時甚至幾天，就算有再好的想法，這麼慢的反饋也足夠把靈感扼殺在搖籃里了。

◆處理信息的能力

做Quant最重要的能力是發現數據中的規律。但如果只能拿到二手數據，很多原始信息都被過濾掉了，而連那些信息長什麼樣子都沒見過，又怎麼能去分析其中的規律呢？

有許多細節信息，比如在高頻交易中，最好的數據永遠是從交易所收到的原始數據。但是這些數據格式進行過再編碼，需要進行重構才能變成可用數據。

這時，處理和回溯信息的編程功底就要發揮作用了。如果還需要麻煩其他的Quant同事，那麼抱歉，對於一個Quant來說，當受制於人的那一刻，就已經註定了這是一場悲劇。

◆理論知識和語言的選擇的能力

基本的數據結構和演算法，是應該紮實掌握的。應該知道數組，鏈表，哈希表這些數據結構的原理和區別。

能夠自己實現一些基本的搜索，排序演算法，這些能在正確的估算程序運行時間和需要的內存等資源方面提供幫助，出現性能瓶頸的時候也可以自己分析。

對於C++來說，class/iostream/reference都是最基本的概念，只掌握這些是遠遠不夠的。不過不建議一開始就拿C++入門，就算是計算機科班出身，也沒幾個人能真正精通C++，做Quant又何必和自己過不去呢？

去學一下Python或者Scala吧，這些比C++友好的多。對於Quant來說，他們才是最可靠，最值得信賴的夥伴。

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