擁有鈔能力的Quant你了解多少?一文詳細科普!

2024-02-23 17:48 來源:會計網(wǎng)

擁有鈔能力的Quant你了解多少?一文詳細科普!作為華爾街頂級流量Quant,想必大家的印象都是以下幾點:“整個金融圈都在搶Quant呢”“剛?cè)肼毦湍苣玫浇?16萬的薪資”“據(jù)說九大投行的H1B大多給Quant,給中國學生sponsor最多的崗位之一”比起碼農(nóng),好像當一名“礦工”似乎更有意思,更具“錢”途!下面我們就一起來了解一下quant!

Quant是什么

Quant是什么?

Quant其實是一個形容詞,指的是工作的屬性是“量化”的。

作為一個職業(yè),Quant并不是一個特定的名詞(與律師、老師等不同)。在不同的語境下,Quant可以代表不同的職位,所需的能力也各不相同。

Quant是一個融合了金融、數(shù)學和編程的綜合性職位,利用金融數(shù)學模型進行數(shù)據(jù)處理、風險管理和投資評估等工作。它類似于碼農(nóng)和金融從業(yè)者的結(jié)合體,有時也被戲稱為“礦工”。

按工作性質(zhì)分,Quant可以分為賣方Quant,買方Quant,兩者的區(qū)別具體如下:

1、賣方Quant:主要利用數(shù)學、統(tǒng)計和計算機知識來設計金融產(chǎn)品,并為復雜的金融產(chǎn)品進行定價和風險控制。

2、買方Quant:主要利用數(shù)學、物理、統(tǒng)計、計算機等理工科的理論,預測價格走勢,并在證券市場中進行交易。

Quant有何優(yōu)勢?

1.中國人友好

由于美國本土文化的影響,美國的本土學生通常不太愿意從事編程和模型相關(guān)的工作,國際學生在量化分析崗位上具有明顯的競爭優(yōu)勢,尤其是那些專業(yè)是數(shù)學、計算機或數(shù)理金融方向的留學生。

Quant崗位是最適合非英語母語、思維靈活且擅長技術(shù)的中國留學生的工種,因為它對Quant崗位是最適合非英語母語、思維靈活且擅長技術(shù)的中國留學生的工種,它對學科背景和技能要求最綜合多元化,與數(shù)字時代結(jié)合最緊密,對人才需求巨大。

中國留學生在華爾街的Quant領(lǐng)域占據(jù)主導地位,因為Quant注重數(shù)學邏輯能力,而中國留學生普遍給人留下了數(shù)學能力出色的印象,這使得他們在求職時具備極大的競爭優(yōu)勢,尤其是數(shù)學、計算機和物理專業(yè)的留學生更是如此。

2.高薪

與Quant相關(guān)的最常見的詞匯就是“高薪”。無論是在社交平臺的爆料中,還是在各大平臺的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中,Quant的薪資都格外引人注目。

知名獵頭公司Selby Jennings曾公布北美薪資,Quant遠超華爾街平均水平的薪資:

在賣方,Base Salary$175k-$195k,全薪可達$275k-$295k;

在買方,Base Salary$155k-$170k,全薪可達$350k-$500k。

并且起薪還在不斷加碼中!Jane Street給Quant應屆生Bass Salary$200k,Point 72更是高達$267,750...因為太壕,圈內(nèi)還流傳一種說法:Quant薪資沒有天花板!

3.留美友好

從去年開始,就有人指出國際生就業(yè)形勢不容樂觀,因為非STEM學生獲得H1B簽證的機會非常低。在info session中,許多過去明確表示會提供贊助的公司今年不再提供身份支持。

過去三年中,H1B中簽率分別是36.5%,36.0%,42.7%。也就是說,非STEM類即便是碩士學位,有60%的概率干一年抽不到簽就走人。

但Quant被稱為H1B收割機,Citadel、Goldman Sachs、Citi等名企幾乎都是對Quant人才身份要求有求必應。

4.崗位需求量依舊很大

許多人覺得Quant不行了,主要是因為投行后臺的Quant招聘數(shù)量有所下降。

在美國地區(qū),Quant已經(jīng)進入了成熟階段,崗位數(shù)量相對穩(wěn)定,不再像以前那樣大量擴招。然而,這并不意味著Quant正在走下坡路。

如今,Quant正在不斷被賦予新的意義。過去,它主要在幕后工作,但隨著Quant模型變得越來越普遍,金融市場引入了量化的概念,不僅幫助投資者定價期權(quán)和制定策略,還有助于保持市場的流動性。Quant逐漸轉(zhuǎn)向Front Office,不再只是扮演輔助角色。

金融行業(yè)正面臨著對數(shù)據(jù)越來越重視的新形勢,數(shù)據(jù)量不斷增加。在未來的投資活動中,必須以高速方式處理大量信息以形成投資決策。這個處理和分析數(shù)據(jù)的工作可以由Data Scientist或P-Quant來完成。

Quant的工作具有很高的不可替代性。對于從事Quant工作的人來說,他們不太容易被AI所取代。這是因為Quant是既懂金融又擅長編程的復合型人才,他們不僅需要具備良好的編程能力,還需要擁有出色的市場直覺和對各種金融產(chǎn)品的深入了解。

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