說到金融，相信很多人腦中浮現(xiàn)的是華爾街三個字，美國華爾街是世界金融中心，也是很多金融業(yè)內精英人士聚集的地方，對于AQF量化金融分析師而言，想要闖蕩美帝金融業(yè)應該如何發(fā)展呢?小編在這里給大家分享一下親歷者在美國金融業(yè)的求職干貨，希望這些可以給想要在美國金融業(yè)闖蕩的朋友一點幫助。

　　她熱衷金融行業(yè)，求學期間，累積了多份實習經(jīng)驗。但想成為一名優(yōu)秀的portfolio manager注定有諸多挑戰(zhàn)。憑借自身實力和專業(yè)素質，闖出了一條不算尋常的職業(yè)發(fā)展之路：從一名quantitative analyst入門，一步步走向portfolio manager的成功之路，她就是DBC x Mntors的A導師。我們來聽聽她分享給我們的求職經(jīng)驗。

　　一、求職Quant更有利國際留學生，曲線救國

　　A導師最開始是接觸量化金融專業(yè)，是因為相較金融(General Finance)，這個專業(yè)以國際學生的身份，更好找工作。另外，A導師對金融很感興趣，希望以后能夠做portfolio manager。所以通過量化分析師這個職位留在金融公司工作，以后再慢慢轉。

　　大學，銀行都會有專門的量化分析崗位，包括銀行的CCAR, DFAST崗位、Trader、 CME等不同類的公司都是需要量化分析師的。其中，由于美國的本土文化影響，美國的本土學生一般不太愿意從事編程和Model的相關工作，所以這些量化分析崗位國際學生的競爭優(yōu)勢就很明顯，尤其是專業(yè)是數(shù)學或者計算機、數(shù)理金融方向的學生。如果想要留在美國，選擇Quant這條路是一個不錯的選擇。

　　二、求職Quant的必備知識技能與工作內容

　　不同金融機構的量化分析工作內容、崗位職責是不同的，但是要求掌握的技能主要是數(shù)學、編程以及一定的金融知識。

　　例如：

　　美國銀行的量化金融分析師要求是：30% 編程、60% model、10%金融;

　　

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　　金融衍生品的量化分析師：需要了解很多的金融模型。如Black Scholes Model、短期利率模型等模型;銀行的CCAR DFAST的要求是：40%編程、50%統(tǒng)計的regression、10%金融知識。主要的工作內容是：利用Python，SASS，regression求statistic number，或者某個parameter對regression的影響。

　　三、A導師背景及 Typical Day 展示

　　A導師背景：

　　School：Non-Target School

　　Major：Financial Engineering

　　Position: Investment Analyst/Portfolio Manager

　　A導師現(xiàn)在工作崗位的要求是：60%編程、30%金融、10%統(tǒng)計。A導師現(xiàn)在的工作和portfolio management相關的，目前主要是通過編程將數(shù)據(jù)和模型整合，并進行數(shù)據(jù)圖形化可視化的處理，方便manager獲取必要的信息。

　　每一個公司的team，會需要自己內部的分析軟件，所以會招一兩個側重編程的分析師協(xié)助manager工作。A Typical day：早上8-9點之間上班，在周一和周四會進行例會，晚上是6-7點下班。日常的工作即處理數(shù)據(jù)，整合并進行可視化，圖形化。

　　四、Manager 不需掌握太多編程和數(shù)學知識?

　　A導師所在的政府部門正好是Portfolio management，整個部門共有6個人，其中一個人是Portfolio Manager，剩下的5個人是Analyst。

　　Manager主要負責各種Fixed Income Equity等不同種類的基金組合。Analyst的工作內容主要是根據(jù)已知的模型和數(shù)據(jù)，進行系統(tǒng)的編程組合，以提供信息給manager。

　　Manager其實是不需要掌握太多的編程和數(shù)學知識的，只需要有一定的金融知識就可以勝任。但是，由于Manager需要經(jīng)常出差，去各種不同的公司調查實際情況，因此對交流能力和人脈的積累都有著很高的要求。

　　關于升職方面：A導師現(xiàn)在是在政府部門工作，一般來說隨著工作經(jīng)驗的積累，會相應的漲工資，但是如果想要從Analyst 跳到Manager 是需要換到另一個team 當manager 的，對于國際學生來說，溝通與交流的能力，以及對公司內部部門的熟悉這兩點對于升職來說都很重要。關于薪資：美國量化分析師的薪酬在65K~120K之間，不同的城市會相應的調整。

　　五、不擅長 Networking 照樣取勝 Interview?

　　A導師是一個不太擅長networking的人，但她會盡量地去了解市場需要的信息。這份工作是投簡歷后，面試兩輪后拿到的offer。不同的公司Interview風格不同，有的公司面試比較寬泛，而有的公司則會問的很細。

　　比如A導師現(xiàn)在所工作的單位，總共兩輪Interview，第一輪兩個半小時，其中有半個小時的Prepare，第二輪大多會問一些Behavior Question，例如你的個人優(yōu)勢以及你面對困難會如何應對等等。

　　如果你面試的公司對技術要求很高的話，會直接給你一個Technical Question，你做出來，就會給Offer。A導師當時做的Project 是關于C# 和C++ 的題目。目前來說大部分金融工作都要求員工具備很強的C#編程能力，因為Trader需要圖形分析。

　　六、求職Quant，具體哪些素質更有優(yōu)勢?

　　對于面試者素質和技能，量化分析師雖然很多工作內容不同，但是最核心的是數(shù)學、編程和金融知識。學歷背景方面：較好是本科數(shù)學和計算機背景，碩士的話金融工程，數(shù)理金融。但最主要的還是專業(yè)能力，最怕的是什么都會一點但什么都不會，面試者需要在某一方面非常擅長。量化分析師這個職位是很看重實際能力。

　　但是如果專業(yè)技能一般，而Networking 技能很強的話，也是可以找到很好的工作的。但如果面試portfolio manager 的職位的話，需要很強的networking 能力。因為PM 30% - 40%的時間都是需要在外面收集信息、開會。

　　七、職業(yè)生涯規(guī)劃的兩點建議

　　勿以薪酬定Offer：在收到不同offer進行選擇的時候，千萬不要以薪酬來決定offer，一定要考慮自己未來的職業(yè)規(guī)劃和這個Offer崗位的發(fā)展空間。沒有實習如何抓住機會了解公司：如果拿到一家公司的offer 之前并未實習過，很可能會導致你無法直接評判這個公司，或者這個職位是否適合自己。

　　不過，你可以通過面試來進行一些考量。比如，在面試的最后，面試官問你還有沒有什么問題，你就可以通過一些問題，參考面試官的回答、面試官本身的素質和涵養(yǎng)來了解這個公司的企業(yè)文化、工作氛圍等。所以，在選擇offer的時候還是要慎重綜合考慮各種因素，較好去選擇工作氛圍好，能學到東西的工作。

量化金融分析師(簡稱AQF ，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標準委員會(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領域的專業(yè)水平證書。 >>>點擊咨詢AQF證書含金量

　　

課程適合人群：

　　金融工程/數(shù)學專業(yè)背景的同學/工作人士，希望進一步學習Python編程以及在量化投資的實戰(zhàn)應用；

　　非金融工程專業(yè)背景的同學/工作人士，希望迅速成為寬客；

　　金融相關人員，希望學習如何系統(tǒng)的做量化策略；

　　個人投資者，希望系統(tǒng)學習掌握量化投資相關的實務技能，從模型開發(fā)，回測，策略改進，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。

　　量化金融分析師AQF核心課程體系：

　　1、《量化投資基礎》

　　主要涵蓋了量化投資領域的必備知識，包括：基本面分析、技術分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權益、另類投資等內容。

　　2、《Python語言編程基礎》

　　包含了Python環(huán)境搭建、基礎語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財務實例等內容。旨在為金融財經(jīng)人提供最需要的編程方法。

　　3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》

　　包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龜交易模型、Logistics模型、配對交易模型、波動擴張模型、Alpha模型、機器學習(隨機森林模型、主成分分析)、深度學習(人工神經(jīng)網(wǎng)絡)等內容。

　　4、《量化交易系統(tǒng)設計》

　　旨在學習量化交易系統(tǒng)的具體知識，包括過濾器，進入信號，退出信號，倉位管理等詳細內容，并指導學員設計涵蓋個人交易哲學的量化交易系統(tǒng)。

　　5、《量化實盤交易》

　　旨在為解決實際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解決方案。 >>>點擊咨詢AQF課程相關問題

　　

　　三、掌握Python及量化投資技能，我們能做什么?

1、熟悉中國主要金融市場及交易產(chǎn)品的交易機制；

2、熟知國內外期貨交易、股市交易的異同點和內在運行機制；

3、掌握經(jīng)典量化交易策略細節(jié)及其背后的交易哲學；

4、掌握金融、編程和建模知識基礎，擁有量化交易實盤操作能力；

5、具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力；

6、掌握量化交易模型設計的基本框架，以及風險管理和資產(chǎn)組合理論的實際運用；

7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實現(xiàn)餓完整量化投資決策過程；具備量化投資實戰(zhàn)交易能力。

　　

　　

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