quantitative是什么意思？用法、例句？Quantitative Trading(量化交易)岗位全介绍

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小编催了又催才终于又给这个系列扩充一篇只能说读者们且看且珍惜！

今天这个岗位有些同学可能觉得眼熟。之前不是有过QuantResearcher介绍，不是也有过Sales&Trading介绍，难道金融岗位的名字只是随便排列组合一下就敷衍了事吗？不不不，这里面可是大有学问的，且随着下面列出的目录来详细了解一下吧~

量化交易（QuantitativeTrading）是通过使用数学模型、统计分析和计算机算法来执行交易策略的一种交易方式，尤其强调需要具备数学和统计学知识、编程（常用的编程语言包括Python、C++、Java等）、量化建模能力、数据分析能力、算法设计及优化能力、风险管理意识等，且还需要对金融市场有深入的了解，包括不同资产类别（股票、期货、外汇等）、市场微观结构、交易机制等。除此之外，trader还需要具备软技能，例如在压力下保持良好工作表现的能力、长时间工作仍能保持专注的能力、承受激烈、侵略性的环境以及在追求成功的过程中承受挫折和失败的能力。

对于QuantTrading岗位而言，数学学士学位、金融工程或定量金融模型硕士学位或MBA学位都是各大公司所偏好的。七成以上都是本科生，一般MFE申请QT岗位的都是转行或者陆本想在美就业过来读。有些组工作内容涉及到分析比较多，也会想要招PhD。

相比之下，Sales&Trading(S&T)涵盖了金融市场中的买卖交易，包括证券、外汇、债券等。与QuantTrading不同，S&T的重点在于为客户提供买卖交易服务，包括执行交易、提供市场洞察和风险管理。S&T职位需要对市场动态有敏锐的洞察力和交易技巧。

量化交易岗位的工作内容可以因公司、团队和市场策略的不同而有所不同，但通常涉及以下一些典型的工作内容：

1.策略研发和优化：设计、开发和测试交易策略，使用数学模型和统计分析来预测市场行为和价格走势。这可能涉及大量的数据分析、编程和模型建立。

2.数据收集和预处理：收集和整理金融市场数据，包括股票价格、交易量、财务数据等，以便进行分析和建模。

3.模型构建和分析：构建数学和统计模型，分析市场数据以发现交易机会。这可能涉及到机器学习和人工智能等技术。

4.策略回测和仿真：使用历史数据对交易策略进行回测和仿真，评估其在过去的表现。这有助于了解策略的潜在风险和回报。

5.实时交易执行：在市场开放时，使用编程算法自动执行交易策略，可能需要实时监控市场和执行交易指令。

6.风险管理：设计和执行风险管理策略，监控交易风险，确保策略在可控的风险范围内运行。

7.报告和分析：生成交易绩效报告，分析策略的盈亏和风险情况，为团队和管理层提供决策支持。

8.跟踪市场变化：持续跟踪金融市场的变化和趋势，根据市场情况调整和优化交易策略。

量化交易岗位的工作时间可以因公司和市场的不同而有所不同。一般来说，金融市场的交易时间是工作的核心时间，例如股票市场的交易时间可能是上午9点到下午4点。然而，量化交易员可能需要提前做准备工作、分析数据，以及在交易时间之外进行策略开发和优化。因此，工作时间可能会延伸到非交易时间，具体情况会因公司和个人工作习惯而有所不同。

P.S.量化交易是一个竞争激烈且需要高度专业知识的领域，工作压力和要求都可能较高。在一些情况下，可能需要长时间的工作，特别是在市场波动剧烈时。

在任何一家大型投资银行，核心岗位的年度总薪酬都由基本工资和年终奖金组成，基本工资将是可预测的，并且会随着时间的推移同步增长。

无论担任交易、销售、结构设计还是量化职位，你的基本工资都不会减少或消失。这与其他职位（例如私人财富管理、自营交易或金融之外的销售职位）形成鲜明对比，在这些职位中，头几年获得基本工资，然后再转向完全基于可变的薪酬结构。更资深的人会告诉你的一件事是，你应该始终依靠基本工资生活，并尽量把奖金保存起来。这是因为从长期来看，奖金变化可能会很大（尽管在你达到MD级别之前，变化可能比你想象的要小）。

顶级公司QuantTrading岗位的薪酬待遇

基本上所有的投资银行都有固定的职业阶梯，大体应该是这样的：

Analyst→Associate→VicePresident(VP)→SeniorVicePresident(SVP)/Director→ManagingDirector(MD)

对于买方公司，基本上是：TradingAssistant→Trader→Sub-PortfolioManager→PortfolioManagerTitle可能不一样但基本都是从assistant开始学会下单再开始管钱，然后portfoliomanager无上限，取决于你管的钱有多少。

这是个高回报高风险职业。一般的tradingfirm的QT第一年开掉大约30-40%左右的人，银行的trader表现不好也容易被开，ingeneral大部分trader前两年都干不下去转行或者跳槽了。

量化交易岗位的从业者通常具备丰富的数学、统计学、编程和金融知识，使得在金融领域以及其他相关领域中有许多出路机会：

对冲基金经理：有些量化交易员可能选择转向对冲基金行业，担任基金经理的角色，可以将交易策略和风险管理技能应用于更广泛的资产组合，管理对冲基金的投资组合。

投资银行交易员：量化交易员可以转向投资银行，参与不同资产类别的交易，如衍生品、债券等，充分利用分析和模型构建能力。

私募股权和风险投资分析师：了解市场行为和企业价值的量化交易员可能会寻求进入私募股权和风险投资领域，参与对潜在投资机会的分析和评估。

数据科学家/分析师：量化交易员通常在数据分析和建模方面有强大的技能，所以可以考虑转向数据科学或分析岗位，利用这些技能来解决其他领域的问题，如市场营销、消费者行为等。

量化研究员：在金融研究机构或学术界，量化交易员可以继续深入研究市场行为、交易策略和模型，为学术界或行业提供有价值的见解。

金融科技创业：一些量化交易员可能会将他们的技能用于创业，开发金融科技产品或平台，如算法交易平台、数据分析工具等。

金融顾问或咨询师：具有深入金融市场知识和分析能力的量化交易员可以进入金融咨询领域，为客户提供投资和风险管理建议。

Techlead/CTO：在量化交易岗位中，编程技能是不可或缺的一部分。因此，一些量化交易员可能会在技术领域寻求领导地位，如软件开发、数据工程等。

?1.搜集公司岗位信息包括所申请方向知名大公司今年post出来了哪些岗位、JobDescription(JD)、申请截止时间。搜集这些信息一方面能让自己开始准备相关的技能，比如如果JD上注明了需要申请人精通统计、机器学习，欠缺此方面背景的同学可以提前进行网课等的学习。

某公司QuantTraderJobDescription

另一方面，了解申请截止时间能让自己对于申请的顺序以及节奏有更好的把控，不会出现错过某家公司某岗位的申请，或者发现马上就要截止了但是自己简历都还没有写好的情况。由于一般来说在求职申请中大家往往会进行几十甚至上百个岗位的申请，我推荐大家使用Excel进行信息的记录，在Excel中可以先把上述信息进行输入，然后按照岗位截止时间进行排序，对于申请过的公司进行标注，以及记录自己目前走到了哪一步，在每一步上遇到了什么问题。这样每次打开Excel后，都能对自己目前的申请情况有所把控。

2.简历的准备在求职过程中，简历的质量至关重要，因为不论是机器筛选或是HR筛选，只有一份优秀的简历才能过这第一道关卡，如果简历没有写好，那基本就与下一轮的OA或者面试无缘了，题刷了再多也是白费。同时在暑假中，自己对于过去的实习、课程一般还有清晰的记忆，可以利用这个机会对自己过去的经历进行编排撰写简历，对于在暑假就截止的公司或者开学就截止的公司进行有序的投递。

由于大家在申请留学时已经写过一份简历并进行了很好的打磨，在求职中的简历，除了添加新的经历以外，要更加注意自己的简历与公司JD的匹配程度，比如是否有相关课程，过去实习中是否有用到相关技术，研究的资产类别是否相似等。由于机筛或者HR筛选简历过程中往往留给一份简历的时间非常短，在简历中一定要多用关键词和相关术语，来抓住机器和HR的目光。

3.寻找内推在暑假期间还有一项非常值得去做的事便是提前寻找内推的机会了。在公司招聘的过程中，由于MFE方向的岗位往往竞争非常激烈，一个岗位可能会收到成百上千份申请，如果海投的话则将与上千名候选人在统一池子里被挑选，很容易被HR忽略。甚至如果投递过晚的话，HR在筛选完前一部分的简历、积累了足够多的候选人后，将不再继续筛剩下的简历。但是内推的申请一般来说都会有一个单独的池子，更容易被HR看到，从而提升自己拿到面试机会。

寻找内推的方式大致有两种，一个是联系之前的学长学姐，如果有已经在相关公司工作的一般都能够帮助内推，在暑假的时候可以积极地联系他们，在寻求内推机会的同时也可以请教职业规划等的相关经验；另一个是在领英上直接私信相关公司在职人员内推，由于内推成功后员工往往也能拿到一笔奖励，在自身简历过关的情况下部分员工还是非常乐意内推的，甚至有的会主动进行面试指导。

4.具体面试内容的准备1）心算推荐练习网站：https://www.mathtrainer.org/2）概率及逻辑推理推荐Brainteaser学习书目：小绿书

《APracticalGuidetoQuantitativeFinanceInterviews》

3）技术面：包括数学/统计/经济/编程Game&Betting：有些顶级量化对冲基金可能会通过游戏的形式来考察候选者的tradingsense，比如JaneStreet：https://www.youtube.com/watch?v=NT_l1MjckaUMarketsense：大多数交易公司会说你不必了解任何有关真实交易的知识，但说实话，如果你对什么是orderbook或什么是合约一无所知，那么你就很难获得最终的岗位机会。4）熟悉流程：Takehometest：需要自己完成，通常出现以下部分：

短时间内解决大量简单的算数问题

稍难得概率和数学问题的多项选择或简答题

电话面试：他们会要求你当场解决概率和数学问题。确保引导他们来完成思考过程，但不要浪费太多时间，以免你没有时间找出实际答案。在电话中清楚地表达自己的意思，以及从面试官那里了解到的内容，这一点非常重要。如果你不完全理解某个问题，或者面试官不理解你的答案，那么就有大麻烦了。因此，在通过电话进行沟通时要格外小心。

Onsite：可能是面试过程中压力最大的部分，公司想知道你是否能够快速思考，表现出出色的量化技能，并在巨大的压力下表现良好。无论是他们非常快速地提问大量问题，还是提出在短时间内可能无法回答的极其困难的问题。在这种情况下，要记住的第一件事就是保持冷静，不要失去镇定。这种情况测试的是在真实的交易时间内，候选者可能会遇到一些非常有压力的情况，面试官想看看在这些情况下候选者的表现如何。他们希望真正看到的是情绪稳定，并且其实并不需要100%正确地回答问题，只需要能够独立思考并尽力提供合理的答案和解决思路。

Tier1：对冲基金及PropTradingShop

众所周知，以对冲基金为首的金融行业买方公司一直都是应届生金融求职选择的鄙视链顶端，在量化岗位方向也不例外。这其中当然以量化策略研究为主的量化基金更是为典型，另外还有头部大型投行，年薪package甚至多达二十五六万美金/年这样对应届生来说十分夸张的数字。

Citadel：非常紧张的工作文化，但是这里有很好的交易方法值得学习。

2Sigma：考虑到他们拥有的SWE员工规模，现在公司氛围对技术背景的人非常友好，几乎就像是个交易界的大型科技公司。

SIGSusquehanna：Bigoptionshouse

Headlands：拥有驱动的高质量软件

VaticInvestments：以其交易机器学习研究而闻名的顶级公司

投资银行的量化分析师岗位给薪范畴基本是一个应届生能遇到的较为理想的薪酬选择，也是每年在量化领域高薪岗位中最为主要的一个梯度，毕竟买方公司每年能招的entrylevel人员也是屈指可数的。

代表公司：GoldmanSachs、J.P.Morgan、MorganStanley、Barclays、Citi、UBS、BoA、DeutschBank年薪大致范围：16万美金及以上

投递建议：第一主要是看交易策略和模型，了解公司的交易策略和量化模型，看是否与你的技能和兴趣相符。不同公司可能专注于不同的市场、资产类别和交易频率，确保你对他们的策略有深入理解。第二则是看技术平台，了解公司使用的技术平台和工具，特别是编程语言、数据分析和模型开发的软件。熟悉他们的技术栈将有助于你在面试中脱颖而出。

北美量化项目大多为秋季开学，在每年的7-9月左右开始第一学期。这个时间段，正好接近一年中最重要的recruitingseason，秋招开始的时间。然而随着金融行业申请周期的不断提前，秋招呈现出逐年提前的趋势，让很多新入学的同学感到措手不及。

此外，不同方向的量化工作存在不同的申请开始时间，要求同学们将整个申请流程安排地更加合理高效。以下将简要介绍暑期实习申请的时间线，为大家提供一个对申请时间安排比较宏观的认知。特别注意的是，不同方向的申请时间并不绝对，这里只是选择了能代表大多公司公认的时间线安排，具体的申请时间还需要依照具体公司的通知安排。

7-8月：部分项目暑期学期开始；亚太(HK,SG)Sellside宣讲会；美国Propshops宣讲会

9-10月：项目秋季学期开始；亚太Sellside/美国Propshops面试开始；美国Sellsidebanks/Buysidefunds宣讲与初面；

11-12月：多数Propshops开始Superday/Offer；部分美国Sellsidebanks开始Superday/Offer；Buysidefunds开始Superday/Offer

次年1-3月：项目春季学期开始；少数Sellsidebanks继续Superday/offer;BuysideFundSuperday/Offer;所有种类公司secondroundrecruit

次年3-5月：所有种类公司少量Superday/Offer

大致总结时间线的话，有以下特点：

1.申请周期主要集中9-12月，即入学的第一学期，意味着实习申请需要同时兼顾全新的学习生活。2.不同种类公司大致开始时间为：Propshops<Sell-sidebanks<=Buy-sidefunds,一些funds/较小型公司存在全年都可能开始recruit的情况。3.春季学期开放数量较少，但仍有很多公司进行第二轮recruit，不乏很多高质量的实习岗位。4.Buysidequant很早就开始了，superday和offer基本上11月前都发完了。亚洲会晚一些，一般提前2-4个月开始招人。

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银行的面试流程都大同小异，除非是组内直招会有很多customization。大概流程包括了：

1）OA，要么直接考数学、统计、和编程，要么考察反应能力和智商；2）几轮电话面或者视频面，少则一轮，多则五六七八轮都有，每轮的时间也是20min-1h不等，会考察behavioral或者technical问题；3）Superday，目前银行大部分都还是zoomsuperday，一般会安排几个back-to-back的session，主要考察technicalskills。

主要讨论几个常遇到的考点：-Behavioralquestion：大多数银行都会至少有一轮behavioral，一定会问whycompany或者why这个岗位，大概率会让walkthrough简历或者面试官直接挑一段经历问一些细节，会问到leadership和teamwork的经历或者如何解决conflict，或者甚至通过闲聊来考察性格是否适合这个公司或者这个团队。也遇到过面试官比较不按照常理出牌，不喜欢问这些常规问题或者根本没准备问题，比如你为什么之前做过某个岗位之后又要去做另外一个岗位，为什么在这个公司待这么短/这么久。这种只能靠随机应变，没办法提前predic问题。

-Marketsense：金融面试离不开对产品或者市场的了解，除非是非常中后台或者格外重视编程的岗位可能不会问。Entry-level的岗位面试官不会期待你对市场有非常独到或者深入的见解，但是希望看到申请者平时有关注市场的习惯，并有自己的兴趣点，对于一些市场中发生的现象，能说出一些主流的看法。

-Technicalquestions：这部分就范围很广了，概率、统计、StochasticCalculus、ML、编程（Python或C++）、brainteaser、derivativepricing都会被问到，但是具体被问到哪些类型可能取决于面试官自己的兴趣或者日常工作。

OK，关于quantitative是什么意思？用法、例句和Quantitative Trading(量化交易)岗位全介绍的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。