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想做Quant，想在量化世界裡打怪升級？又不知道該怎麼選專業？主修數學， 輔修程式設計？主修計算機，輔修數學？主修金融，輔修程式設計？
選擇太多？分不清？一起來看看吧！
主修數學的常見問題是程式設計弱，需要自己補足；主修計算機的常見問題是數學基本功差，數學需要自己補足；主修金融的常見問題是泛而不精，需要根據專業自己提高薄弱學科。
其實組合很多，每種組合各有各的優勢，也都有劣勢。最終還是應該數學、金融、程式設計三方面齊頭並進，紮實基礎。在量化行業，其實並沒有單一的工種，大都是複合型人才。有的是懂交易也懂程式，有的是數學跟計算機專業相結合。
所以，知識儲備才是衡量人才職業發展空間的標尺。想要成為一名優秀的Quant，那就必須具備以下知識：
金融知識
Quant這一職業是為金融業服務，所以熟知金融知識是必須的，這樣對於進行資料統計以及分析、定價都有幫助。
Quant所需金融相關知識例如：經濟學原理、金融市場基礎知識、金融衍生工具和衍生品定價、風險管理等等，一名優秀的Quant都需具備。
還需要了解什麼是Trading and Exchanges Book，還可以自己開戶，試著做實際交易。
程式設計技能
本質上，Quant是軟體開發人員，幾乎所有的決策都是基於程式設計。在工作中經常需要從頭開始開發最佳化交易原型或交易基礎架構。
一名優秀的Quant，不僅要掌握C++和Python，還應該掌握Java, Matlab等程式語言。還應瞭解一些基本的演算法和資料結構，比如：
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Sorting/Order Statistics
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Dynamical Programming
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Stack/Queue/Priority Queue
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Binary Tree
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Hash Table/Set and Map in C++
資料庫互動
Quant日常工作中的關鍵組成部分之一是與資料庫進行互動。因此，要熟練掌握資料庫相關知識。這需要學習資料庫及SQL。
常見的資料庫包括 SQL Server，Oracle和MySQL。
數理知識
數學工具大概包括機率、統計、線性代數、隨機過程、隨機微積分、PDE。這些都要在某種程度上精通。
Quant與數學有關的知識機率論與數理統計、線性代數就可以滿足大部分場景的需求。紮實的功底，需要非常熟悉常用機率分佈，假設檢驗和迴歸模型等概念，需要在不查閱任何資料的情況下進行高效的探索性資料分析。
數理能力的強大，可以幫助計算以及資料收集分析，對於市場的預測和風險估價會有很大的幫助。
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除了上面那些Quant的必備技能，軟實力也很重要。如溝通能力的軟實力的重要性將越來越明顯。因為Quant不僅僅需要完成螢幕前的工作，還需要和上級溝通，甚至還要帶新人。
我們可以發現，如今量化行業越來越熱門，並且還有不斷向上發展的趨勢，前景較好。那麼國內外招聘Quant都有什麼樣的要求呢？
國內
就國內而言，學科背景要求數學，物理，統計學，計算機相關，金融工程等強理工科專業；學歷背景要求C9院校，靠前985院校，常青藤院校，華東五校，QS100院校；相對學校而言，大學的成績也非常看重，例如GPA 3.5以上最好。
如今，國內相對來說私募量化相對較多。量化私募也有第一梯隊、第二梯隊、和其他梯隊之分。
對於國內頂尖的第一梯隊的量化私募、量化基金公司來說，對於第一學歷自然要求非常高的，清北華五也只是第一道門檻，出現這種情況的原因也是友供需決定的。因此，極個別公司也會要求清北復交本科加海外碩士或者海外直博。
但對於第二梯隊和其他梯隊的量化私募，相對於第一學歷的要求可能會稍微放寬，但是基本都要求985本科以上學歷。
優秀的Senior Quant每年的收入相當高，從百萬到千萬都不乏其人，所以這個行業這兩年吸引到了很多畢業生的關注，要求也就越來越高。
國外
就國外而言，由於工作的複雜性和具有挑戰性的工作環境，國外對Quant的要求極高。大多數定量分析師擁有定量學科的高階學位（碩士或博士學位），包括數學、物理、工程和計算機科學。學歷背景要求美國Top 30-50內本科及以上，歐洲知名大學。
同時，擁有Financial Engineering或Quantitative Finance的求職者也在招聘範圍內。資料科學和機器學習在金融領域的快速引入也增加了對具有上述領域相關教育背景的求職者的需求。這些專業也有參與競爭的資格。
另外，有實習經驗的比沒實習經驗的加分很多。如果在其他公司積累了經驗，策略有用於實盤，很多公司會放低招聘學校部分的要求。所以就需要求職者提供較好的回測或者實盤資料，也是有機會進入頂級金融公司的。
在有相關實習的情況下，對於Junior Quant來說，想進入頂尖私募，第一學歷仍然是一個比較硬性的條件，畢竟人家公司的選擇也很多！
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