Quant行業陰暗潛規則曝光!塌房or真香?

什麼?咱們求職頂流Quant也要“塌房”了?
反黑小分隊速速趕來
來看看Reddit上這位網友是如何描述
買方量化的“陰暗面”……
cr.reddit
買方量化陰暗面
高薪背後的“代價” ……
這條reddit熱帖下面,有熱心網友幫帖主詳細解釋了帖主所提出的買方量化“陰暗面”:
cr.reddit
1
“人人都賺7位數+”
這完全不真實。或許只有少數高績效基金的從業者能達到,但這類優質崗位的席位數量極其有限,准入門檻也高得驚人。
2
“策略基本上都是自己執行的”
運營工作量遠超想象:供應商擅自變更檔案格式、經紀商搞砸限制名單、交易所返回無法識別的錯誤程式碼…多數基金都配備專職團隊處理這些運營問題。
撇開運營不談,alpha每年衰減約30-35%,你需要每年透過新研究取得約40%的提升才能保持現狀。
3
“人們每週只工作40-50個小時”
每週工作40個小時的人與年收入七位數的人沒有太大交集。
4
“平均任期只有1.5年,比標準競業禁止協議期限還長”
不知道平均任期是多少,但競業協議確實很長,我們辦公室基本都是2年,而公司還想延長到3年。
5
“25%的人永遠找不到可持續的阿爾法收益”
實際比例更高。多數人誤將風險因子暴露當作alpha,當尾部風險來臨時便原形畢露。
6
“適應期需要3年,但可能在此之前就被解僱”
真正構建可持續業務需3年以上,但多數量化團隊未達盈利即遭解散。
此時一位剛對量化上頭的小夥伴be like:怎麼辦,好像有點對crush下頭了……
nonono先彆著急。的確,買方量化光鮮的外表下確實存在著一定的倖存者偏差,大家只看到了高薪、WLB好等等優點,卻忽略了其中的種種隱形“門檻”。
其實這種情況並不只在量化崗位發生。比如“老網紅”投行IBD,大家想象中自己成為華爾街投行人的樣子be like:
“清晨俯瞰曼哈頓的落地窗辦公室,定製西裝熨燙得一絲不苟,手捧黑咖啡步履生風走進摩天大樓,玻璃幕牆上倒映著Burberry風衣的衣角。晨會上用三種語言切換討論百億併購案,午餐在米其林餐廳與CEO談笑風生,傍晚舉著香檳杯站在彭博終端前,身後螢幕跳動的數字彷彿在演奏財富交響曲。”
但實際上的你be like:
7:00AM
被第五個鬧鐘驚醒,抓起昨天在工位下翻出的備用襯衫
7:30AM
擠進瀰漫著隔夜外賣味的電梯,盯著黑眼圈修改第27版pitchbook
11:59PM
顫抖著手指傳送標註“Final_Final_V5_Revised”的Excel模型
2:00AM
躺在床上數天花板裂縫,思考人生終極命題:“我花6位數學費讀金融工程,就是為了給MD的狗預約寵物美容?”
雖然十幾萬美金的年薪是到手了,但是一週90+的Work Hours也沒有放過誰……
同理還有“三天一小差,五天一大差”的諮詢,以及“當矽谷愛上996;隨時隨地空降裁員package”的科技大廠……(是的,大家都在用力的活著😭)
被勸退?
下一秒:量化真香……
其實換個角度想👉這些所謂的“門檻”反而篩出了真正的強者。一旦能在量化行業,尤其是買方量化站穩腳跟,那你的薪資和行業資源將直接起飛。
薪資天花板夠高:
熬過去就是“鈔能力”自由 
高付出就有高回報,買方Quant給出的薪資絕對可觀。
通常來說,在大型對沖基金,量化實習生月收入超過1萬美金是常,簽約獎金也很普遍,數額不一。另外,對沖基金更傾向提供公司住房而不是租房補貼。
而Quant王者——量化自營交易公司更是薪資天花板:給實習生開出Top 1薪資的Radix Trading,每月薪資可達2.7w+美金,同時還有2.5w美金的簽約費(同樣面向PhD)。
行業前景無敵:
金融+科技的黃金賽道,未來10年都不會過時 
作為近幾年最熱門的求職崗位,量化的行業發展前景自然也是沒得說。由於人工智慧、機器學習甚至量子計算的進步,量化投資領域正在迅速變革,不斷有新鮮血液湧入。
未來5至10年,預計量化投資將出現變革性發展:
  • 先進的人工智慧和機器學習:人工智慧的進步可以實現戰略制定的自動化、提高預測準確性並推動阿爾法生成,從而有可能轉向通用人工智慧 (AGI)。
  • 多模式資料利用:量化投資者將越來越多地利用替代資料來源,例如社交媒體情緒、衛星影像以及來自文字、語音、影像和影片檔案的資料,來獲得競爭優勢。
  • 雲計算和量子計算:雲計算將能夠處理大量資料集,而量子計算可以解決目前計算上無法實現的複雜問題。
  • 增強風險管理:先進的演算法將結合歷史資料和即時分析,實現即時風險評估和更動態的策略調整。
同時,做量化也不用擔心被人工智慧所代替:雖然在一些輔助性的功能上AI能極大提升工作效率,但在短期內,AI還是無法代替真正的量化交易員,接管公司的交易工作。
心儀的量化賽道
怎麼闖入?
量化崗位確實不是“躺贏賽道”,但它的潛力和回報絕對值得你拼一把。
買方Quant公司包括私募基金、對沖基金和自營交易公司。作為基金的研究部門,工作內容主要是在市場中透過不同的統計工具尋找交易訊號,比如會用到更復雜的Machine Learning。崗位和賣方相似,有以下三個:
1、Quant Researcher
主要進行量化交易策略的研發,包括開發預測市場走勢的模型、挖掘市場資料中的有效資訊、研究並復刻學術論文、將機器學習等技術應用於投資組合最佳化等。
通常要求相關領域的碩士或博士學位。MFE/CS研究生背景的人才在金融理論和資料分析技術方面有較好的基礎,能夠更快速地開展量化研究工作,是對沖基金招聘Quant Researcher的理想人選。
👉WST就有來自Cambridge的學員,拿到了全球最大對沖基金公司之一的Marshall Wace London Office 2025 Quantitative Researcher Fulltime,達成一畢業就實現年薪百萬的目標。
2、Quant Trader
負責執行量化交易策略,監控市場和策略表現,及時處理交易中的突發狀況,根據市場變化調整策略引數以最佳化收益,同時與投研團隊合作,研究新品種和新的交易策略。
本科及以上學歷,計算機科學、數學、物理等相關專業均可申請。雖然本科CS背景即可申請,但如果有金融相關的課程學習或實習經驗會更有優勢。對沖基金希望招聘到能夠快速理解和執行量化交易策略,並且能夠在複雜的市場環境中做出正確決策的人才。
👉WST就有NYU畢業的理科學霸學員,拿到了頂尖買方IMC Chicago Office的Quantitative Trading Analyst Fulltime,崗位校招全職起薪可達175,000 USD/年。
3、Quant Developer
需熟練掌握 Python、C++ 等程式語言,熟悉資料處理工具如 Numpy 和 Pandas,瞭解 linux/Unix 基本操作、主流資料庫 SQL 語法、演算法與程式碼工程設計知識,對多程序並行程式設計、分散式架構等有一定了解。具有MFE/CS研究生背景的人才會更受青睞,因為他們具備金融知識和計算機技術的綜合能力。
👉全球規模最大的資產管理集團BlackRock的2025 Quant Developer Summer Intern Offer也被WST的優秀學員拿下~
不過,近幾年Quant崗位的競爭愈發激烈,2025 QuantNet排名公佈,各大頂尖MFE專案的畢業生就業率(Employed at Graduation)沒有一所達到100%。
留學生想要拿下買方的Quant Offer,把握好technical skill才是求職順利的基石。
像K Means, Binomial, Black-Scholes, Fast Fourier Transform這些technical問題雖然學校不會教,但你都得提前準備到位,因為Quant的面試環節一定會問你。
來自摩根大通、巴克萊的WST Quant導師Iris Flanders分享了技術知識準備的三大模組👇
Quant需要你同時具備Stats & Probability統計學知識、Coding程式設計知識、Advanced Finance金融高階知識。
Iris導師把Quant準備模組細分為12個高階主題:
想必聰明的同學已經發現,對於商學院本科、純CS專業、純數學專業的學生,學校裡面的知識很難同時準備到這三個大板塊。
首先,Fixed Income固定收益這塊,本科商學院或者MSF金融碩士基本是不教的,即使Goizueta、Stern、沃頓、Judge、LSE、Hass商學院也只是教你基礎概念。本科商學院更是僅停留在“什麼是Bond? 怎麼price a bond?”。
其次就是金融衍生品,MSF金碩和本科最多會提到比如“什麼是option? 什麼是American option/European option? Call/Put的圖怎麼畫?”而你去面試Quant的話,很多時候會讓你現場解釋數學原理,甚至會考你怎麼用程式語言呈現。
這也就是為什麼很多純數學、物理、CS專業,以及金融專業的本碩同學要惡補一下技術面試知識啦!
因此,WST團隊和Iris導師以求職為導向,系統地整理出了史上最全的量化Technical課程,學校不會教你的技能,這套課程能一網打盡!
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