量化交易学习系列——理解如何成为量化分析师

量化分析师这个岗位在财富上是有利可图的，在智力层面上也有刺激性。这样一个角色的竞争是十分激烈的，尤其是在顶级基金和投资银行内部。如今，进入一流的层级和获得很高的学位是不够的，尤其在2008年信贷危机后的市场低迷时期。一个具有优秀潜力的量化分析师应该具备什么样的品质？你如何才能获得金融工程师这一有利可图的工作？

量化分析师可以有不同的职责。系统交易、金融研究、风险管理、期权定价和量化编程等主题的从业人员都可以被称为“量化者”。首先，你必须评估你的技能，确定你擅长什么，无论是数学，数据科学还是软件开发。这将使你在申请量化工作时处于一个更好的定位。最近，投资银行的招聘岗位转向到基金量化交易头寸上。因此，期权定价岗位越来越少，而统计和模式识别现在要求的越来越多。

如果你想从事量化工作，最好走三条路中的一条。从事量化工作最有可能的方法是获得数学学科的博士学位，如物理、工程或计算机科学。显然，数学金融是一个很好的研究领域，但是概率、随机微积分、统计分析和机器学习也很受重视。博士课程的主要好处是，公司会理解你的独立研究的能力，而不需要公司过多的“微观管理”。这些技能在顶级基金中最有用，在那里经常培养研究氛围。

进入金融工程的另一个途径是通过数学金融硕士课程。这些通常被称为货币市场基金中的金融工程硕士。那些拥有自然数学能力，但缺少金融知识的人是这些课程的最好候选人。如果你希望有一个职业转变，它们也是一个完美的跳板。金融硕士课程的任务是教育学生期权定价、概率论、金融监管和复杂的软件开发（几乎肯定是C++）。讲师将提供一个有益的网络，以在此基础上培养潜在的职业，仅此一点就可以证明50,000美元的课程价格是合理的。

如果你更倾向于计算，那么量化开发的角色可能会更适合。公司总是关注那些拥有高级面向对象语言能力和经验的人，尤其是在C++、Python或Java领域。作为一名“量化开发人员”，您将与建模人员密切合作，得到原型（通常用Matlab/R编写），对其进行优化，并使其对制造环境高度容错。然而，这些角色在所要求的的方面中有很大的不同。一家投资银行希望获得将过去使用过的系统和大型数据库连接在一起的经验，或许是为了在Excel中为交易者提供接口。对冲基金可能会对统计编码感兴趣，比如机器学习或模式识别。请注意，人才发展通常是定量面试中的决定性问题。因此，在应有一种坚实的面向对象语言之前，你能获得的实践和经验越多越好。