2023年如何获得量化金融工作或实习机会¶
一份关于如何准备并成功获得2023年量化工作的全面指南¶
如今，量化金融已成为金融界最受追捧和尊重的领域之一。高薪待遇、解决复杂技术问题的机会以及充满挑战的工作环境，这些因素吸引了来自计算机科学、物理学、统计学等不同背景的人才。
随着这一领域的热度不断攀升，找到一份量化工作或实习机会变得极具挑战性。许多量化分析师都毕业于顶尖大学，在数学竞赛中表现优异，或在计算机科学领域出类拔萃。
那么，在如此激烈的竞争环境中，如何成功进入量化金融领域呢？本文将为你揭示答案。通过适当的教育、充分的准备和强烈的动机，任何人都能踏入这一行业，并为自己打造一份长久的职业生涯。
目录¶
- 明确量化角色
- 教育背景
- 补充学习资源
- 面试准备
- 职位申请
- 成功获得offer
明确量化角色¶
在寻求量化工作的第一步，是明确哪种量化金融职业路径最适合你的技能和兴趣。通常，量化分析师主要分为三大类：量化交易员、量化分析师/研究员以及量化开发人员。 量化交易员运用定价模型和算法进行交易执行，量化分析师/研究员专注于新模型的开发与研究，而量化开发员则负责将这些模型转化为高效的程序。因此，交易员通常具备数学背景，分析师具备统计学背景，开发员则拥有计算机科学背景。
| 量化角色 | 教育背景 | 核心技能 |
|---|---|---|
| 量化交易员 | 数学、统计学 | 交易、数学、金融 |
| 量化分析师 | 统计学、物理学、数据科学 | 机器学习、统计学、Python |
| 量化开发员 | 计算机科学 | C++、Python、软件工程 |
量化交易员职位通常是这三类中竞争最为激烈的，因为这些职位数量较少且对技术技能要求相对较低。量化交易员和开发员通常只需拥有学士学位即可胜任，而量化研究员则通常需要硕士或博士学位。
教育¶
根据你是否有兴趣成为量化交易员、分析师或开发员，你所应追求的学位或课程会有所不同。通常，量化交易员拥有数学或金融学位，分析师/研究员拥有统计学或数据科学学位，开发员则拥有计算机科学学位。
然而，也存在一些涵盖这三种角色全部职责的课程。这些课程通常较为罕见，因此我们在下面列出了最著名的几个：
本科课程¶
硕士项目¶
这些项目综合了统计学、金融学、计算机科学和数学等多个领域的知识。此外，上述三个硕士项目的毕业生就业率均超过95%，这意味着参加这些项目几乎可以确保你获得量化领域的工作机会。不过，这些项目的学费通常较高，且入学竞争非常激烈。
其他教育资源¶
虽然正规的量化金融教育是进入这一领域的基础，但还有许多其他资源可以帮助你进一步提升技能。这些资源包括在线课程、文章以及书籍，尤其是书籍。以下是五本对想要进入量化金融领域的人非常有帮助的书籍。这些书籍按它们最适用的角色进行了分类。
量化书籍¶
这些书籍可以作为复习资料，帮助你回顾之前课程中可能遗忘的概念。在量化面试前快速浏览这些内容，可以确保你准备好应对任何可能的问题。
面试准备¶
根据你申请的量化职位，学习材料可能会有所不同。对于量化开发人员，重点应放在算法编程问题上。LeetCode和HackerRank上有大量此类问题，任何人都可以免费使用这些资源进行学习。
对于量化交易员，重点应放在心算游戏和概率问题上。你可以通过这个在线游戏练习心算，而Brainstellar则适合用来练习脑筋急转弯问题。
对于量化研究员，重点应放在统计学、机器学习以及衍生品/定价模型的知识上。大部分这些信息可以在上面推荐的书籍中找到。另一个很好的资源是Heard on the Street，它汇集了之前量化金融面试中的常见问题。
申请工作¶
在寻找量化金融工作时，一个有效的初步策略是利用校园内的招聘会或招聘活动。这是让你的简历被看到的最简单方式，同时你还能有机会与招聘人员直接交流。 在着手投递职位申请前，务必确保你的简历已针对自动筛选系统进行了优化。针对量化交易和量化研究员的岗位，简历应着重展示你的统计与数学能力。具体而言，应详细列出你在数学竞赛中的优异表现、高标准化的考试成绩、参与的数据分析项目以及统计学课程的学习成果。
斩获录用通知¶
许多人误以为获得量化金融的录用通知便是终点。然而，这仅仅是起点。此刻，你应全面评估手头的选择，确保最终找到最适合自己的职位。若你手中握有其他录用通知，可借此机会谈判更高的薪酬。若你即将参加其他心仪公司的面试，分享这一消息可加速面试进程。
最终，你应善用这份录用通知，在接受任何工作前，将自己置于最有利的位置。确认这家公司是否适合你，若非如此，不妨运用你的优势，争取更优的录用机会。
结语¶
感谢您抽出时间阅读本文。如果您对量化金融职业准备的更多资源感兴趣，欢迎访问我们的博客，查看其他相关文章。