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问题解答:
入行量化应该要有编程能力、随机分析，金融工程和基本金融知识、Excel，VBA和数据库技能和机器学习Machine Learning能力。
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。
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。
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