Quant的工作内容

Quant的工作内容，即设计并实现金融的数学模型。
说白了就是搞研究、模型开发和数据研究的，融合了数学+编程+金融三个方向。
那么，什么专业研究生适合走量化圈什么岗位呢？
桑坦德银行前Risk officer，如今是达拉斯一家名为Agora Data公司的量化风险和研究主管Dmitri Bianco，制作了一张按研究生专业划分的Quant职业道路，图1
浅浅解读下这张图⬇️
1、如果你一直只学习CS
2、如果你学习统计学
3、如果你学习数学或金融工程(MFE)
4、如果你学Data Science
图上都给大家整理好了
另外，想要牢牢把握Quant technical skill的五大元素(金融产品知识、统计知识、编程能力、Brainteaser、金融数学)，推荐大家Quant面试必刷的两本书，原题和类似题会反复出现。
1、红皮书(Mark Joshi, Quant Job Interview Questions & Answers)
2、绿皮书(Xinfeng Zhou, A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews)

1、如果你一直只学习CS: 可以选择三种类型的量化工作: Risk Implementation、 Investment Implementation、FinTech Implementa-tion。 基本上你会成为一名Quant Developer，实现其他人的想 法，工作更偏重于编程和技术实施，而不是构建模型。 因此Dmitri Bianco表示，纯学CS做不了很多最好、薪醋 最高的Quant工作，比如为交易和投资制定新策略的Quant Researcher。

2、如果你学习统计学: Quant圈有五种工作向你开放: 风险领域的模型开发和模 型验证，或者投资领域的量化研究员、套利量化分析师， 和“开发人员”(Dmitri Bianco将其定义为: 为了风险、定 价和资本计算而进行模型开发) 。

3、如果你学习数学或金融工程 (MFE) : 同样可以进入量化投资领域，比如进入前台当Desk Quant，或者Research Quant和Developers。 Desk Quant比较特别的一点是，会直接接触市场，参与 投资决策和交易活动，通常坐在trading desk附近，和交 易员、投资经理和其他市场参与者紧密合作。也因此直接 影响公司盈利，可获得成比例的报酬。

4、如果你学Data Science: 可以进入投资领域做Stats Arbitrage Quant或者FinTech 领域的Product DeveloperImplementation。 Stats Arbitrage Quant (统计套利量化分析师) 主要使用 统计模型和算法来找出金融市场上的定价不一致，并通过 交易多种资产 (如股票、债券等) 来实现稳定的收益，同 时避免市场整体波动的影响。