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自从考研前决定走量化之路以来，我就从未停止过。 Match曾多次思考过自己是否适合Quant，也多次想过放弃。 现在回想起来，我发现我做得很好。 同时我也感叹时光飞逝。 作为一只量化金融狗，需要学习的东西太多了。 现在终于稍微平静下来了，我抽空在这里写下这几年的学习和实习经历。 是对我自己经历的回顾，给后人（如果有的话）一些启发，顺便告诉所有对Quant感兴趣的人：你并不孤单。

写之前我想过这篇文章是应该发在求职区还是金融数学区。 我突然想起量化投资板刚成立的时候，我还什么都不懂。 我从这个板上找到了很多珍贵的资料，现在还保留着，都是笔记。 所以我觉得，这一段是最贴心的。

让我们进入正题吧。

先自我介绍一下：本科数学专业，硕士211非985学习金融，金融工程专业。 本科毕业后在证券公司销售部工作，拥有一年证券行业经验。 先后在一家中型期货公司研究部、某一线券商机构销售部实习，都是与量化相关的。 接下来可以去中等规模的券商做风控。

介绍

量化金融，即金融工程，目前在国内有三大发展方向：交易策略研究、衍生品定价、风险管理。

交易策略研究包括选股、时机和套利。 选股主要基于α和β策略。 时序方面，目前国内比较流行的机器学习方法用于时序建模，如SVM、神经网络等。 目前这项工作多见于证券公司、期货公司的研究部门（金融工程组）、自营部门（量化交易）、资管部门等。对于交易策略的研究，可以阅读更多专题证券公司金工研究报告。 一些大型券商的金工专题研究报告还是很有价值的。 详情可参考新财富金工集团的排名。

衍生品定价是指场外（场内）期权的定价和套利，多见于证券公司柜台市场部门（场外产品）和资产管理部门。 外部期权的定价。 衍生品的定价大部分被名校海归占据。 没办法，国外的期权理论已经比较成熟了，这是必然的。 而且我个人认为，如果你想做衍生品定价，你最好获得博士学位......

风险管理主要围绕对冲，通常需要良好的资产组合管理知识，而衍生品对冲、Delta对冲、Gamma对冲等知识自然必不可少。 多见于券商风控部门。 （ID：）

学习文章

我认为作为一名合格的Quant，数学、编程、金工缺一不可。 数学是思想，金融是原理多阳网股票配资，编程是手段。 三者的结合称为金融工程。 下面简单列出了我已经读过、正在读和未读完的书籍，供大家参考。

我的书单如下：

数学：

很多刚接触 Quant 的同学不太清楚数学在 Quant 中的用处。 事实上，Quant 分为两个流派：P Quant 和 Q Quant。 P Quant 是基于风险中性世界中的 Quant，这里用得比较多。 是一个随机过程，随机微积分。 随机过程和随机微积分需要相对较好的高级概率论知识，而高级概率论是基于测度论的。 要学习测度论，最好有实分析的基础。 所以...数学很重要。 关于P Quant和Q Quant的详细解释，知乎上有详细的解答，大家可以自行查找。

世界图书出版社出版社：四本分析教程：斯坦因的傅立叶分析、复分析、实分析、泛函分析绝对经典，我正在看第一本。 钟开来的《初等概率论》是比较基础的概率论，不涉及测度论，适合初学者。 当然，一二卷的名家也是少不了的。 平心而论，第二卷确实写得很好。 前几章介绍的高级概率论基础知识即使对于像我这样不擅长统计的人来说也是非常过瘾的。 强烈推荐，第二本书我已经读了一半了。 科尔德森的《随机微分方程》是别人推荐的，我也准备入手了。 然后就是著名作家写的《资产模型》。 说实话，我连第一章都看不懂……如果你对Q Quant感兴趣，我推荐《The of》。

高等教育出版社：出了一套《现代数学丛书》，里面第16、17卷，夏道行的《实变函数与泛函分析》，我个人觉得国内教材写得比较好，推荐。 我读完了16本。还有胡迪和的《高等概率论及其应用》。 这本书受到大多数学生的好评，但我个人感觉比较难。

清华大学出版社：《随机过程基础》，作者天载配资，写得比较简单。 适合随机过程的入门级读者。 我目前正在写这本书。

金融：

约翰·赫尔的圣经《期权、期货和其他衍生品》无需介绍，Quant 就有一本。 不过我觉得这本书适合作为参考书来观看。 当然，初学者还是需要仔细阅读。 另一本书《奇异期权的定价》则较全面地介绍了奇异期权的定价。 这本书才刚刚开始，正在阅读中。 “An”介绍了希腊字母。 投资组合方面，博迪的《投资》一定是第一本（虽然有点厚）炒股一定要懂股指期货+下载，还有一本比较老的书叫《》，好像翻译成《主动投资组合管理》。 详细、实用。 还有另一本，保罗的《蒙特卡洛》。 当时我看完第三章就看不下去了。

编程：

很多初学者对于学什么语言、学多少、是否要深入等感到困惑。 我的拙见是，如果你擅长编程，那很好，如果不擅长，就稍微加强一下。 作为一个Quant，我个人认为最重要的是要有金融直觉。 当然，你不能让编程成为你Quant道路上的绊脚石。 我的拙见是，如果你能自学 C++，那很好。 不过我觉得最终给领导留下深刻印象的不是那些让你看的头晕的代码，而是你的演示技巧。 因此，具有强大绘图功能的软件非常重要。 例如，R、 、 都很好。 我以前一直在使用它，但现在我开始自学。 原因是因为现在越来越注重产权，未来能否获得破解版还是个未知数。

至于教材，我不是计算机专业的，编程能力实在是很渣，所以不敢提出什么建议。 （C++ 仍然躺在我的桌子上......羞耻......）

给你一个小建议：

各种教材，能看英文原版的就尽量看英文原版。 原因是国内的翻译水平实在是太差了，尤其是机械XX出版社翻译的金融书籍。 个人建议最好不要购买。 二是因为作为一个合格的Quant，行业内最前沿的论文基本都是英文的。 阅读原版教材可以帮助你练习英语。 （ID：）

实战篇

因为我本来没有打算攻读博士学位。 一开始考试，我主要是为了找实习。 到目前为止所做的工作大致如下：去年7月，我到一家中型期货公司研究部从事量化研究和股指期货研究。 从去年11月份到现在，我一直在某顶级券商机构的销售交易部门实习，也是做量化相关的研究。 接下来我会详细讲一下。

期货公司：

在期货公司实习主要负责量化策略的编程。 前期工作是关于国内白糖模拟期权的波动率套利策略。 事实上，它是一种基于均值的策略，给出了看涨期权和看跌期权波动率之间的差异范围。 当差值偏离正常范围时，构建套利组合并计算策略的盈亏。 这项工作使用了 Excel。 由于是模拟交易，交易数据噪音很大，所以结果很差，盈亏波动性很大。

由于我有证券行业和股票交易的经验，当时我还负责股指期货的日评和周评。 由于刚刚进入牛市初期，大家对股指的热情还是很高的，研究部门的人每天​​都在讨论策略。 我也开始尝试写一些简单的策略。 比如我曾经尝试写一个区间突破的交易策略，用ATR止盈止损，效果还不错。 在这里我建议初学者可以下载一个叫做 的软件。 相信很多人都听说过这款软件，它是专门为期货量化交易策略编写的。 推荐的原因是该软件的语言（TB语言）比较容易理解，而且它做出的策略回测报告非常详细，可以让初学者对策略回测有一个直观的了解。 当然金字塔也不错，不过我自己没用过。

研究部门大咖云集，大部分毕业于国外著名大学。 和他们一起工作，我们可以学到很多东西，特别是金融实践方面的知识，这是在图书馆学不到的。

经纪机构销售：

在期货公司实习了一段时间后，来到某顶级券商机构销售部实习。 一开始我觉得自己进不去，因为经纪公司总部对名校学历要求非常严格，而且我又不是985大学。 后来我无意中进来了。 我想原因可能是当时招聘部门没有通过HR，不然我可能连简历都过不了……

证券公司在多个部门都设有量化团队：经纪业务部、自营部、研究部、财富管理、资产管理等。机构销售部的量化主要是针对大客户开展的场外期权业务而设立的而证券公司是的，主要目的就是做场外期权对冲。

当时我进来的第一个任务就是根据研究部的一份金工研究报告写一个时机策略。 由于该部门有很多选择，当时每天对冲一次。 后来组长想做日内对冲，就看到看看有没有更好的择时策略适用。 后来用了希尔伯特变换，那个研究报告现在百度上应该有，有兴趣的大家可以自行百度。 回测如下图，出来后效果还是不错的。

完成择时策略的撰写后，接下来的工作就是撰写结构化保本产品的报告。 由于当时上证50ETF期权即将推出，部门领导希望通过资管渠道发行保本产品。 目前比较常用的保本策略主要有OBPI、VBPI、CPPI。 当时我们选择了OBPI。 组长让我整理相关资料并做报告。

OBPI策略报告完成后，接下来的任务是研究欧式期权在提前执行的情况下对期权卖方Delta对冲的对冲成本的影响。 由于我们部门很多期权都有提前执行条款，所以组长要我模拟一下如果客户提前执行对我们是否有利。 一开始，我参考了约翰·赫尔的《圣经》第17章（第七版）中Delta对冲的例子。 Delta对冲的例子非常详细。 有兴趣的朋友可以去看看。 然后，因为是模拟，所以用蒙特卡罗模拟来模拟标的资产的路径。 这里不得不提的一个好处是，由于它带有随机数生成功能，如果你是做蒙特卡洛模拟，效率会比较快。 当然炒股一定要懂股指期货+下载，我这次做的蒙特卡洛模拟比较简单。 涉及太多细节的问题（例如方差减少技术）。

最后一个任务是关于推出一只新基金。 当时，该部门正计划通过资管渠道发行新基金。 组长希望我能制定策略，计算一下新基金的收益率。 这并不难，用excel就可以完成。 （ID：）

券商风控文章：

我在上述经纪公司实习了半年多了，然后领队告诉我，由于学校原因，留下来的机会不大。 后来他把我介绍到一家中型证券公司的风险管理部门（在这里我非常感谢我的组长）。 现在我正在准备面试主管部门的负责人。 听说他们好像准备安排我做场外期权对冲。 希望一切顺利。

理解篇

以上大致概述了我作为一名金工学生在研究生学习期间所学到和所做的事情。 回想起来，一切都仿佛发生在昨天。 如果你真的有什么感受的话，大概应该是这样的：

1.学好数学！ 学好数学！ 学好数学！ 重要的事情说三遍多阳网股票配资，而且又不是高等数学。 同济版高等数学和浙大版概率论在数学领域就像小学课本一样简单。 实分析、测度论、随机过程和随机微积分是必要的数学基础。

2.关于编程，我不赞成在编程上浪费太多时间。 现在很多公司都喜欢招聘大量计算机专业的毕业生来做数据挖掘。 以这种方式制定的策略如果没有理论支持就很难站得住脚。 其次，这样制定的策略的生命力通常不是很强。 对于Quant来说，我觉得更多的是关于金融的直觉。 所以，数学编程要学好，金融也要学好。

3、金融圈的竞争残酷而激烈。 名校对学历的要求非常高。 去年，上述一线券商已开始在美国校园招聘。 并不是我看不起非名校，但这就是现实。

4. 已被非学校录取的同学，请不要灰心。 虽然金融圈竞争激烈，但优秀的品质一定会让你脱颖而出，尤其是在量化方面。

5、曾经有人问我为什么选择量化这条路。 我想，对于我这种没有资源、没有背景的屌丝来说，赌潜力、走技术路线不就是唯一的选择吗？ 既然你什么都没有，为什么不放手一搏呢？

如果我想到什么，我会弹出并添加它。

量化路上，我们一路前行。

也就是说，我最近投了简历，申请了一家资产规模排名前五的基金公司量化投资部门的实习职位。 本来我是抱着试一试的心态投资的——一线公募人怎么可能像我这样的屌丝学校的学生呢？ 结果接到了面试电话，说实话，我有点兴奋。

面试那天，我一早就到了，包括我在内一共三个人。 等了大约40分钟，终于到了。

我接受了该公司的两位基金经理的面试。 （我为什么知道？因为发帖者在某一线券商实习时，遇到了一位恰好是这家基金公司前员工的前辈，所以，金融圈真的很小……）以前当我还是一名底层客户经理时，我从来没想过会遇到基金经理，但现在我有机会与行业领袖面对面交谈……我不只是有点兴奋。

整个面试过程，我都是围绕着简历问问题，而且问得很仔细。 （这里备注一下，一般比较好的公司面试时喜欢问细节问题，所以请不要太夸大自己的经历……）

例如：您在某家公司与谁一起工作？ 在哪里可以找到模型数据？ 回测结果如何？ 如何设置模型参数？ 建模时遇到什么BUG？

整个面试过程轻松愉快。

重点来了。

在采访的最后阶段，面试官说道：

最后，我给你一个开放式问题：请想出三种100%赔钱的策略——不是很高的概率，而是100%！

当时我就被骗了，损失了100%的钱，反之，不就是100%赚钱了吗？

有它？ 有这样的策略吗？ ？ ？

当时脑子里全是K线均线、K线均线、K线均线……

面试官看我快要窒息了，就说：你研究过分级基金吗？

我说，稍微研究一下...

然后……我想到了无风险套利……无风险套利理论上不是100%盈利吗？

全部无风险套利反转岂不是100%亏损？

然后我就回答了两个...

后来面试官给我留了邮件。

说：现在想不出来也没关系，回去再想五个，发到我的邮箱里。 然后把最能体现你投资研究能力的报告和代码发给我。 （ID：）

后来，回到家，我克服了紧张，平静下来，最后得出结论：

任何具有双轨价格和衍生品的目标都可以构建100%亏损的策略。

最后我想了十一点就发出来了。 （大家问我有哪十一个，请不要私信我，请自行思考，哈哈。）

我第一次觉得金融一价定律是如此崇高。

写下这次面试经历，其实我想说的是：

1、思想的固化是一件可怕的事情。 你应该多思考，跳出原来的框架。

2. 正如我在上一篇文章中所说：金融的直觉（）确实很重要。

最后，最后两位基金经理问我有什么问题吗？ 我问：你们公司倾向于招名校学生吗？ 我们非985学校的学生会不会受到歧视？

其中一位回答：从历史来看，我们公司有这个倾向。 你也学过经济学，你的教育其实反映了一定的信息。 然而这些年来，根据我的观察，名校毕业生与能否在市场上赚钱无关，看看马云就知道了。 学历只是敲门砖，投研关键看个人能力。

听到这句话，我对这家公司的好感度瞬间就上来了。

至于面试结果...

如果有机会，请添加更多。

多于。

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