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如何入行量化分析？实现年薪百万？一文了解！

来源：高顿教育 2023-10-12

如何入行量化分析？实现年薪百万？一文了解！今天小编就带大家了解一下量化分析这个岗位！

一、什么是Quant
Quant的工作就是通过编程设计来实现金融的数学模型，作为金融，数学，和编程的交叉学科，Quant无疑是现下金融领域最火的职业之一。Quant其实是很多量化（Quantitative）有关的职位的统称，包括数据处理，衍生品定价，风险管理和投资策略等等。
这里主要介绍的，是指卖方投行和买方资产管理的Quantitative Researcher和Quantitative Developer。Risk Quant和Model Validation Quant的工作机会有很多。
薪酬、工作时长
对于顶级投行来说，刚入职的起薪一般在125K到140K不等。年终奖根据公司，工作性质，业绩都有所差别，偏前台的职位可能会达到30%-50%，偏实际执行类的相对少一点。Desk Quant工作时间会长一些，需要每天七点半到晚上六七点。如果是不直接接触交易的Quant，每天八点半九点上班，到晚上六点左右下班就可以了。而且周末一般不需要加班。

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二、如何为入行做准备
1、编程能力
对于Quant而言，编程能力是最重要的，主要编程语言包括Python,C++,Matlab,C#,R,Java以及Scala。
2、随机分析，金融工程和基本金融知识
尽管现在Quant越来越看重编程和机器学习相关的技能，但金融工程/随机分析对于很多岗位仍是必备技能。现在金融工程（MFE）项目求学的人越来越多，竞争十分激烈。
3、Excel，VBA和数据库技能
并不是所有的Quant都要处理复杂的模型，以及用C++写程序。现在有些入门级Quant职位要求员工会做数据清理。一些量不大，对速度要求不高的工作，如单个衍生品的定价，用Excel就可以完成。熟练掌握Excel和VBA技能会大大提高工作效率，所以也因此被雇主所看重。数据库技能则是另一个加分项，一般的要求是SQL，如果你会使用Pandas的话，也会非常加分。

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4、机器学习Machine Learning
在金融数据分析中，机器学习有重要的应用。对雇主而言，机器学习可以说是最有吸引力的技能之一，例如Kernel模型，树模型和回归等。由于近几年机器学习的飞速发展，各大金融公司也纷纷加大了对机器学习和数据科学方向的投入，想要用机器学习模型取代传统的金融模型。
综上所述，相信大家从Quant需要的技能可以看出，Quant比较适合对建模和编程比较感兴趣的同学。

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