Quant的工作就是设计并实现金融的数学模型(主要采用计算机编程),包括衍生物定价,风险估价或预测市场行为等。所以Quant更多可看为工程师,按中国的习惯性分类方法就是理工类人才,而不是文科人才,这个和金融有一定的区别(当然金融也有很多理工的内容)。
(1) Desk Quant
Desk Quant 开发直接被交易员使用的价格模型,优势是接近交易中所遇到的Money和机会,劣势是压力很大。
(2) Model Validating Quant
Model Validating Quant 独立开发价格模型,不过是为了确定Desk Quant开发的模型的正确性。优势是更轻松,压力比较小,劣势是这种小组会比较没有作为而且远离Money。
(3) Research Quant
Research Quant 尝试发明新的价格公式和模型,有时还会执行Blue-Sky Research(不太清楚是什么),优势是比较有趣(对喜欢这些人来说),而且你学到很多东西。劣势是有时会比较难证明有你这个人存在(跟科学家一样,没有什么大的成果就没人注意你)
(4) Quant Developer
其实就是名字被美化的程序员,但收入很不错而且很容易找到工作。这种工作变化很大,它可能是一直在写代码,或者调试其他人的大型系统。
(5) Statistical Arbitrage Quant
Statistical Arbitrage Quant 在数据中寻找自动交易系统的模式(就是套利系统),这种技术比起衍生物定价的技术有很大的不同,它主要用在对冲基金里,而且这种位置的回报是极不稳定的。
(6) Capital Quant
Capital Quant 建立银行的信用和资本模型,相比衍生物定价相关的工作,它没有那么吸引人,但是随着巴塞尔II银行协议的到来,它变的越来越重要,你会得到不错的收入(但不会很多),更少的压力和更少的工作时间。
人们投资金融行业就是为了赚钱,如果你想获得更多的收入,你就要更靠近那些钱的”生产”的地方,这会产生一种接近钱的看不起那些离得比较远的人的现象,作为一个基本原则,靠近钱比远离钱要来得容易。
(1) FX
FX就是外汇交易的简写。合同趋向于短期,大量的金额和简单的规定,所以重点在于很快速度的建立模型。
(2) Equities
Equities的意思是股票和指数的期权,技术偏向于偏微分方程(PDE)。它并不是一个特别大的市场。
(3) Fixed Income
Fixed Income的意思是基于利息的衍生物,这从市值上来说可能是最大的市场,他用到的数学会更加复杂因为从根本上来说他是多维的,技术上的技巧会用的很多,他的收入比较高。
(4) Credit Derivatives
Credit Derivatives是建立在那些公司债务还清上的衍生产品,他发展的非常快并有大量需求,所以也有很高的收入,尽管如此,他表明了一些当前经济的泡沫因素。
(5) Commodities
Commodities因为最近几年生活用品价格的普遍涨价,也成为一个发展迅速的领域。
(6) Hybrids
Hybrids是多于一个市场的衍生物市场,典型情况是利息率加上一些其它东西,它主要的优势在于可以学到多种领域的知识,这也是当前非常流行的领域。
(1) 商业银行 (HSBC, RBS)
商业银行对你要求少,也给的少,工作会比较稳定。
(2) 投行 (高盛, Lehman Brothers)
投行需要大量的工作时间但工资很高,不是很稳定的工作,总的来说,美国的银行收入比欧洲银行高,但工作时间更长。
(3) 对冲基金 (Citadel Group)
对冲基金需要大量的工作时间和内容,他们也处在高速发展同时不稳定的情况中,你可能会得到大量的回报,也可能几个月后就被开除。
(4) 会计公司
大型会计公司会有自己的顾问quant团队,有些还会送他们的员工去Oxford读Master,主要的劣势在于你远离具体的行为和决策,而且厉害的人更愿意去银行,所以你比较难找到人请教。
(5) 软件公司
外包quant模型变得越来越流行,所以你去软件公司也是一个选择,劣势和会计公司比较类似。
不管是找工作还是senior quant都会用到。John Hull本人也是非常厉害的,各个方面都有开创性的成果。现在Toronto Uni,经典中的经典,涉猎还算广泛,不过不够数学—-人称华尔街的圣经,自然不算很难。
Shreve的新书,非常elegant, 非常仔细,非常数学完备,适合数学背景, 但是比较厚,对于入门来说还是3好。作者现在CMU纽约。教授。顶尖人物。I是讲离散模型,II讲连续模型。
讲以前Solomon brothers的Arb team的,当时是世界最厉害的quant trader。这本书搞trading的人都会看。
对于懂得C++基础的人来说很重要,更重要的是教你学会Monte Carlo。
3. 按照提示完成操作
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根据你想工作的地方不同,你需要学习的知识变化很大,在写着篇文章的时间(1996),我会建议将我的书全部学会就可以了。很多人错误的把学习这些知识看作仅仅看书而已,你要做的是真正的学习,就像你在准备参加一个基于这些书内容的考试,如果你对能在这个考试里拿A都没有信心的话,就不要去面试任何的工作。
面试官更在乎你对基本知识的了解是否透彻,而不是你懂得多少东西,展示你对这个领域的兴趣也很重要,你需要经常阅读Economist, FT 和Wall Street Journal,面试会问到一些基本微积分或分析的问题,例如Logx的积分是什么。问到类似Black-Scholes公式怎么得出的问题也是很正常的,他们也会问到你的论文相关的问题。
面试同样也是让你选择公司的一个机会,他们喜欢什么样的人,他们关心的是什么之类的答案可以从他们的问题中得出,如果问了很多关于C++语法的问题,那么要小心选择除非那是你想做的工作。一般来说,一个PhD对得到Quant的Offer是必需的。
有一个金融数学的Master学位会让你在银行风险或交易支持方面却不是直接Quant方面的工作,银行业变得越来越需要数学知识,所以那些东西在银行的很多领域都有帮助。
在美国,读了一个PhD之后再读一个Master变得越来越普遍,在UK这依然比较少见。
据观察,Quant一般的专业会是数学,物理,金融工程(金融数学)。其实虽然不是特别多,但是还是有一些投行招手Master金工的Quant,一般几个好的FE专业都有去做Quant的硕士生。
所有类型的Quant都在编程方面花费大量时间(多于一半)。尽管如此,开发新的模型本身也是很有趣的一件事,标准的实现方法是用C++。一个想成为quant的人需要学习C++,有些其他地方使用Matlab所以也是一个很有用的技能,但没C++那么重要。VBA也用的很多,但你可以在工作中掌握它。
一个Quant能赚多少?一个没有经验的Quant每年大概会挣到税前60k-100k美元。奖金的话不会太高,但是如果行情好的话,也非常的客观,一般我听说的话,刚入职第一年一般可以拿到一两万刀的奖金。如果你的工资超出这个范围,你要问自己Why?收入会迅速的增长,奖金也是总收入中一个很大的组成部分,不要太在乎开始的工资是多少,而是看重这个工作的发展机会和学习的机会。
一个Quant工作的时间变化很大。在RBS我们8:30上班,6pm下班。压力也是变化很大的, 一些美国银行希望你工作时间更长。 在伦敦有5-6个星期的假期,而在美国2-3个是正常的。