科普|投行Quant職位原來分Desk/Capital/Research共六種?這裡有最全科普!

Quant的工作就是設計並實現金融的數學模型（主要採用計算機編程），包括衍生物定價，風險估價或預測市場行為等。所以Quant更多可看為工程師，按中國的習慣性分類方法就是理工類人才，而不是文科人才，這個和金融有一定的區別(當然金融也有很多理工的內容)。

1) Desk Quant

Desk Quant 開發直接被交易員使用的價格模型
優勢是接近交易中所遇到的Money和機會，劣勢是壓力很大.

2) Model Validating Quant

Model Validating Quant 獨立開發價格模型，不過是為了確定Desk Quant開發的模型的正確性，優勢是更輕鬆，壓力比較小，劣勢是這種小組會比較沒有作為而且遠離Money

3) Research Quant

Research Quant 嘗試發明新的價格公式和模型，有時還會執行Blue-Sky Research(不太清楚是什麼) 優勢是比較有趣(對喜歡這些人來說)，而且你學到很多東西。劣勢是有時會比較難證明有你這個人存在(跟科學家一樣，沒有什麼大的成果就沒人注意你)

4) Quant Developer

其實就是名字被美化的程式設計師，但收入很不錯而且很容易找到工作。這種工作變化很大，它可能是一直在寫代碼，或者調試其他人的大型系統

5) Statistical Arbitrage Quant

Statistical Arbitrage Quant 在數據中尋找自動交易系統的模式(就是套利系統)，這種技術比起衍生物定價的技術有很大的不同，它主要用在對衝基金裡.而且這種位置的回報是極不穩定的

6) Capital Quant

Capital Quant 建立銀行的信用和資本模型，相比衍生物定價相關的工作，它沒有那麼吸引人，但是隨著巴塞爾II銀行協議的到來，它變的越來越重要。你會得到不錯的收入(但不會很多)，更少的壓力和更少的工作時間

人們投資金融行業就是為了賺錢，如果你想獲得更多的收入，你就要更靠近那些錢的"生產"的地方。這會產生一種接近錢的看不起那些離得比較遠的人的現象，作為一個基本原則, 靠近錢比遠離錢要來得容易。

1) FX

FX就是外匯交易的簡寫，合同趨向於短期，大量的金額和簡單的規定，所以重點在於很快速度的建立模型

2) Equities

Equities的意思是股票和指數的期權，技術偏向於偏微分方程(PDE)，它並不是一個特別大的市場

3) Fixed Income

Fixed Income的意思是基於利息的衍生物，這從市值上來說可能是最大的市場，他用到的數學會更加複雜因為從根本上來說他是多維的，技術上的技巧會用的很多，他的收入比較高

4) Credit Derivatives

Credit Derivatives是建立在那些公司債務還清上的衍生產品，他發展的非常快並有大量需求，所以也有很高的收入，儘管如此，他表明了一些當前經濟的泡沫因素

5) Commodities

Commodities因為最近幾年生活用品價格的普遍漲價，也成為一個發展迅速的領域

6) Hybrids

Hybrids是多於一個市場的衍生物市場，典型情況是利息率加上一些其它東西，它主要的優勢在於可以學到多種領域的知識，這也是當前非常流行的領域

1) 商業銀行 

商業銀行對你要求少，也給的少，工作會比較穩定

2) 投行

投行需要大量的工作時間但工資很高
不是很穩定的工作

總的來說，美國的銀行收入比歐洲銀行高，但工作時間更長

3) 對衝基金 

對衝基金需要大量的工作時間和內容，他們也處在高速發展同時不穩定的情況中，你可能會得到大量的回報，也可能幾個月後就被開除

4) 會計公司

大型會計公司會有自己的顧問quant團隊，有些還會送他們的員工去Oxford讀Master。主要的劣勢在於你遠離具體的行為和決策，而且厲害的人更願意去銀行，所以你比較難找到人請教

5) 軟體公司

外包quant模型變得越來越流行，所以你去軟體公司也是一個選擇，劣勢和會計公司比較類似

 

現在有非常多的關於Quant的書，基礎書籍包括：

- Hull著《Options Future and Other Derivatives》這本書被稱為Bible
缺點是這本書的內容主要面向MBA而不是Quantitative專家-《Baxter and Rennie》，主要介紹一些手法和訣竅，但主要面向原理而不是實際操作

- Wilmott著《Derivatives》對PDE介紹的非常不錯，但其他方面一般-《The Concepts and Practice of Mathematical Finance》這本書的目標在於覆蓋一個優秀quant應該知道的知識領域. 其中包括強列推薦你在應聘工作之前看的一些編程項目

-《C++ Design Patterns and Derivatives Pricing》這本書是為了告訴大家如何使用C++來做Quant的工作

隨機微積分雖然在第一眼看上去不是很重要,但的確非常有用的。我建議大家先看一些基本理論的書，類似Chung’s books. 一些這方面我推薦的書:

- Williams著《Probability with Martingales》一本很容易讓人了解Account
of discrete time martingale theory的書

- Rogers and Williams著《Particularly Volume 1》

根據你想工作的地方不同，你需要學習的知識變化很大，在寫著篇文章的時間(1996)，我會建議將我的書全部學會就可以了，很多人錯誤的把學習這些知識看作僅僅看書而已。你要做的是真正的學習，就像你在準備參加一個基於這些書內容的考試，如果你對能在這個考試裡拿A都沒有信心的話，就不要去面試任何的工作。

面試官更在乎你對基本知識的了解是否透徹，而不是你懂得多少東西，展示你對這個領域的興趣也很重要。你需要經常閱讀Economist, FT 和Wall Street Journal，面試會問到一些基本微積分或分析的問題，例如Logx的積分是什麼，問到類似Black-Scholes公式怎麼得出的問題也是很正常的，他們也會問到你的論文相關的問題。

面試同樣也是讓你選擇公司的一個機會，他們喜歡什麼樣的人，他們關心的是什麼之類的答案可以從他們的問題中得出。如果問了很多關於C++語法的問題，那麼要小心選擇除非那是你想做的工作。一般來說， 一個PhD對得到Quant的Offer是必需的。

有一個金融數學的Master學位會讓你在銀行風險或交易支持方面卻不是直接Quant方面的工作，銀行業變得越來越需要數學知識，所以那些東西在銀行的很多領域都有幫助。

在美國，讀了一個PhD之後再讀一個Master變得越來越普遍。在UK這依然比較少見。

據觀察，Quant一般的專業會是數學，物理，金融工程（金融數學）。其實雖然不是特別多，但是還是有一些投行招手Master金工的Quant，一般幾個好的FE專業都有去做Quant的碩士生。

所有類型的Quant都在編程方面花費大量時間(多於一半)。儘管如此，開發新的模型本身也是很有趣的一件事，標準的實現方法是用C++。一個想成為quant的人需要學習C++，有些其他地方使用Matlab所以也是一個很有用的技能，但沒C++那麼重要。VBA也用的很多，但你可以在工作中掌握它。

一個Quant能賺多少？一個沒有經驗的Quant每年大概會掙到稅前60k-100k美元。獎金的話不會太高，但是如果行情好的話，也非常的客觀，一般我聽說的話，剛入職第一年一般可以拿到一兩萬刀的獎金。不過像08年就別想了。如果你的工資超出這個範圍，你要問自己Why？收入會迅速的增長，獎金也是總收入中一個很大的組成部分，不要太在乎開始的工資是多少，而是看重這個工作的發展機會和學習的機會。

一個Quant工作的時間變化很大。在RBS我們8:30上班，6pm下班。壓力也是變化很大的，一些美國銀行希望你工作時間更長。 在倫敦有5-6個星期的假期，而在美國2-3個是正常的。

轉載來源：商科留學僧

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