藤校金融男YouTube揭秘：華爾街也有“鐵飯碗”，畢業年薪就上6位數…

2025-05-08 09:12 DreambigCareer

頂尖量化選手“穩如老狗”
被AI代替？不存在的
01
AI去到華爾街，砸碎了誰的“飯碗”？
最近，一位畢業於藤校並且有多年量化分析師經驗的小哥在金融圈引發熱議。主頁君也去湊了一波熱鬧，原來小哥在油管上釋出了一則影片分享他曾就職的華爾街頂尖交易公司對人工智慧的應用和看法。
小哥在影片中從AI引入公司後的變化，講到AI碰上量化交易員時擦出的火花，滿是頂級交易公司的神秘“內幕”……
圖/YouTube
引得無數網友熱評：“真的超愛這樣關於頂級公司和量化交易員生動有趣的分享！”Quant崗位一而再再而三“高調”刷屏留學圈，這很難不引起主頁君的好奇心，誓要幫留子們一起扒扒看！

圖/YouTube
AI加入，打工人工作效率翻10倍！
小哥表示，公司專門成立了AI部門，給出高額薪酬從谷歌等科技名企挖來AI專家，其中甚至有一位曾上榜Forbes 30 Under 30的AI領域領軍人物。人力和財力上大力加碼AI，也確實為公司帶來了改變：
  • AI成為程式碼助手：公司為每位開發者配備AI程式碼助手（如GitHub Copilot），大家可以利用最新的AI技術來編寫程式碼；
  • 前端流程更高效：交易前端流程因為AI的引入變得更加高效，但帶來的還多是最佳化，而非突破……
而在華爾街，引入AI技術為量化名企賦能並不少見，近來Two Sigma、Point72等都在加碼AI。
圖/Two Sigma、efinancialcareers
AI技術 VS 量化交易選手，戰況是…
當然AI技術也不是無所不能！對於大家較為感興趣的“人工智慧能否直接用於阿爾法生成和交易執行？“問題上，小哥給出了短期答案：不能。
小哥給出了兩個原因：
一方面，AI仍然可能出現”幻覺“，如果交易執行時，交易系統出了錯會造成巨大損失。
在頂尖的量化公司中，一次錯誤交易就足以讓公司崩盤。因此，任何釋出到生產環境的程式碼都是經過嚴格審查的，經過了由多人多輪非常仔細的程式碼審查，然後才能投入使用。
另一方面，想要AI學會交易執行，需要輸入大量資訊供它學習，而對於公司來說，讓AI一次性訪問所有的程式碼存在資訊洩露的巨大風險。
這也有”翻車“案例，就曾有量化公司前員工竊取公司嘔心瀝血整出的”原始碼“用於創立自己的量化交易公司👀

圖/美國司法部官網
要知道在量化交易公司中，即使是合夥人，所允許訪問的程式碼庫也會存在一定限制，經過分隔化處理來保護關鍵資訊。
由此總結起來，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執行交易。

而Quant崗位不僅不用擔心被AI替代，還有亮眼的高薪穩穩抓住留學生們的心。據ZipRecruiter的統計，New Grad做最普遍的Quant Analyst平均年薪就可達108K美元（人民幣78W）。
cr. ZipRecruiter
但這遠不是盡頭，就主頁君瞭解，在華爾街頭部公司，Quant崗位光實習薪資算下來，就已經輕鬆超過了這個數字，以新晉對沖基金巨頭Citadel為例👇🏻
💵Quantitative Research Analyst-Intern：僅Base為$4,300-$5,000/week，摺合年薪約200K+；

看到這裡，想要入門Quant，卻苦於自己沒有過系統學習的同學也不擔心！主頁君專門為大家扒到了一門UC Berkeley聯合Jane street和Citadel兩位大佬一起打造的Quantitative Finance課程，可以幫助到大家快速入門！
針對的是所有在讀的留學生，零門檻可參與，含金量不必多說！這門課可以幫你： 🙌涵蓋Finance、quantitative trading、machine learning等主題 🙌熟悉量化的skills，包括建模、編寫trading execution engine,方便以後在quant領域大展身手（每節課的作業會佈置在Gradescope裡）課程大綱和ppt課件給大家整理好了，建議想要入門quant的留學生都可以去看看，提前預習和課後複習事半功倍！
02
Quant，真香了！
當然學習Quant相關的課程知識，與親身求職Quant崗位還是十分不同。Quant這麼吸金，那它究竟做些什麼？主頁君蒐集了來自不少DBC職夢學員和導師分享，解答以下2個重點問題：
1️⃣Quant有哪些崗位型別？
2️⃣Quant該如何準備？
01
Quant的崗位型別
從市場層面來看，最常見的分類就是Sell-side Quant vs. Buy-side Quant，因為市場業務內容的不同，對Quant型別偏好也有所不同👇🏻
Buy-side❤P-Quant：利用量化模型和演算法執行交易，從交易中獲利；
Sell-side❤Q-Quant：在投行中做各種衍生品定價的那撥人。
而從崗位層面來看，Quant主要可以分為4大型別：
其實，從工作內容上就不難看出，Quant確實偏愛理科生，且“護城河”相對較高。
DBC職夢拿到Quant Offer的同學背景中，也是以STEM專業居多。
JHU
Financial Mathematics金融數學
CMU
Computational Finance計算金融學
所以可想而知，面試也並不算簡單。

02
Quant面試有三考：數學、程式設計&Brainteasers
儘管業務內容不同，但從不同公司的崗位JD以及DBC職夢同學分享的面經來看，考察的重點都離不開這三樣：
◾ 數學or統計：廣義線性模型，如線性迴歸，隨機分析，用來輔助金融產品定價等；
◾ 程式設計：演算法、資料結構，常用語言涉及Python/R等；

◾ Brainteasers：腦筋急轉彎/智力題目，主要考察快速反應能力，比如拋硬幣、拋骰子、切披薩，聽起來很weird，但大部分可以歸根為機率題。

cr. Jane Street

題型知道了，那麼究竟該如何高效地準備和練習？為了幫助大家拿下這個畢業年薪百萬的大Offer。
主頁君已經為大家準備好了2025版Quant校招衝刺禮包。內容從面試真題訓練到技能考察衝刺，一應俱全：
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cr. 一畝三分地

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