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金融实习科普为经管学院实习求职联盟-金融社群针对低年级同学展开的金融/金工行业普及系列活动。本篇为金融实习科普第九篇，以量化金融为主题介绍其概念及相关热门实习岗位。

基本概念及热门量化私募介绍

量化金融作为近几年的热门就业方向，是许多金融工程专业同学的重点关注方向。但是同学们对于量化金融的具体含义也许仍一知半解。我们首先对此做一个概括性的了解：

• 研究对象：金融市场（具体：股票、期货、期权等资产二级市场的交易）

• 研究目标：

• 学界：解释金融市场（比如资产价格变动的原因）

• 业界：最大化收益，最小化风险

• 研究手段：

• 数学：随机过程，常/偏微分方程，测度论...

• 统计：概率论，回归分析，贝叶斯...

• 机器学习，深度学习，强化学习...

• 实现工具：编程

• 研究：Python

• 交易：C++，Rust

• 数据：Java，Spark，Hadoop...

其中资产规模较大的量化私募如下：

量化金融主要岗位介绍

1.量化交易员

量化交易员通常被认为是量化金融界的‘食物链顶端’。因为他们能够即时的为公司创造交易收入，无论是银行还是量化/系统对冲基金。

为了寻找alpha（追求超额收益），量化交易员需要花时间去设计算法。这些算法通常具有很强的计量经济学、统计、以及机器学习的特征，因此交易员通常需要具备人工智能或者应用数学的博士学位。

2.量化研究员

量化研究员通常是数学家或者拥有随机分析博士学位的人，但相对学术而言他们的身份承担了更多的应用角色。研究员通常就职于另类研究公司或者是一些大型对冲基金，他们致力于采用更加创新且高难度的方法来收集市场回报。量化研究员也受雇于投资银行，他们通常担任‘中台’的身份，因为这些研究人员不会花费太多的时间建模，这些工作会交给金融工程师和量化开发人员。

3.金融工程师

我们常说的量化分析师就指的是金融工程师。他们的任务是开发由销售团队卖给大银行客户的产品，并给出正确的定价。这涉及到随机分析和风险中性定价以及将模型应用到现有的库中的能力。这些库是用C++、C＃或Java等语言构建的。

金融工程师通常出现在衍生品盛行的固定收益和外汇资产类别中。他们需要具有物理学、工程学的背景，利用他们的建模技能来运用到创新的金融产品中。

4.量化开发者

金融行业有两类量化开发者。第一类，他们与其他量化分析师密切合作，实施和优化他们的财务模型。实际上，这意味着从MATLAB，R或者Python中获取原代码，然后用另一种语言，比如C++或Java重写。作为投行的前台工作，这类研究人员拥有更加丰厚的薪水。

第二类量化开发人员，他们主要负责处理金融定价数据和交易系统架构。他们对原始基础设施进行编码，允许其他量化分析员和交易员运行他们的模型来赚钱。在实践中，这意味着数据库连接到‘业务逻辑’和brokerage APIs。在投行，他们主要从事大规模遗留系统的维护工作。如果受雇于基金，他们则从事与算法相关的绿地项目。在银行里，他们通常是中台的角色。

信息来源：知乎

工作类型介绍

No.1

卖方 Pricing 类（国外较多）

• 工作内容：衍生品定价，构造一些衍生品，维护代码，支持前台等

• 岗位举例：Goldman Sachs 等投行中的量化研究员，部分券商FICC部

No.2

卖方研究所类

• 工作内容：挖掘新的因子并发布报告

• 岗位举例：国内券商研究所金融工程组研究员，一些投顾机构的量化分析师

No.3

资管型买方

• 工作内容：根据客户需求做组合优化，挖掘一些基本面因子

• 岗位举例：券商资管部量化研究员，部分公募的量化研究员

No.4

对冲基金型买方

• 工作内容：用各种方法构造赚钱的策略或挖掘对资产有预测能力的信息

• 岗位举例：量化私募量化研究员，券商自营部门量化研究员，一部分期货公司的量化研究员

• 细分：

PM类：每人负责策略的一部分，偏中低频

自营类：每人单独开发自己的策略，偏高频

信息来源：QTIA

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标签： 量化研究员 金融实习 量化金融