Buyside Quant职业发展的一些看法 - ask me anything

本科毕业后现在投行干了一阵子。后来去了hedge fund，混了也有6、7年了。呆过若干公司，不乏大家耳熟能详的。

亲眼目睹了quant trading industry甚至hedge fund industry的近年转变。总的来说就是越来越难做了。

大家可以在这个帖子下提问题，我会尽力解答。分享一下自己的看法。

也欢迎诸位不吝赐教。

Ckt624 发表于 2019-10-2 14:47
AI背景phd，从收入上讲，现在是更适合去大基金还是去flag？前者起薪大概350k, 后者起薪大概250-300k. 5年以 ...

问题1： 收入

这个真的因人而异。总的来说在基金里混的bar更高，variance也更大。混的不好不到200k的多的是，关键看赚不赚钱

去flag基本只要公司有足够现金流你的收入就不会差，最后就是看review看升职，然后就刷题跳槽

混的还算可以的话我可以提供一个数据点

您好！
本帖隐藏的内容需要积分高于 150 才可浏览
您当前积分为 0。
使用VIP即刻解锁阅读权限或查看其他获取积分的方式

游客，您好！
本帖隐藏的内容需要积分高于 150 才可浏览
您当前积分为 0。
VIP即刻解锁阅读权限 或 查看其他获取积分的方式
Unlock interview details and practice with AI
Curated Interview Questions from Top Companies

然后话说回来，buyside quant的variance太大，有几个million的也有不到200k的，完全看你自己的际遇

最后求大米哦~

sayayangnu 发表于 2019-10-3 02:45
首先谢谢楼主开这个帖子。我想问问buyside quant未来的职业发展道路是怎么样的呢？大家是都呆在这个行业里 ...

发展道路就是：

1. 继续做这行，继续混
2. 做码工去
3. 做data scientist
4. 去fintech
5. 钱够了退休

其实并不算很光明，想想有些悲哀
最后求大米哇
. 1point3acres.com

momo_21 发表于 2019-10-3 05:10
请问一下LZ，现在fund里面AI/ML运用情况怎么样？

总的来说，运用还在初始阶段。

我觉得还有很大空间。但是很多技术上的问题需要解决。

市场数据噪音太大，数据点也比较少，所以非线性模型不容易做
. 1point3acres.com
最后求大米哦~

zdsxybb 发表于 2019-10-2 13:04
想请教楼主，对于数学phd来说，buyside quant最看重什么方面的能力？编程是指leetcode这种吗？还是指更大型 ...

编程的话其实最看重大project的能力，但是往往面试只能靠LeetCode这种。。。

ML的技能在今后很长一段时间都会是加分项，虽然未必能有地方运用

最后求大米哦~

perryszw 发表于 2019-10-3 08:22
请问楼主，现在很多mfe项目都focus在derivative pricing上，我看见你说sto cal没什么用，但derivative pric ...

pricing 基本就是sellside的活呀
buyside有的组也会需要有人做pricing，但是相对低位比较低
真正做vol arb的组我还真不确定stocalc有多重要。。。我的理解是这些pricing大多数情况下都是能比较标准地用库算出来，所以真正去交易这些assets的quant并不需要在这方面懂太多

happyV123 发表于 2019-10-3 14:43
有人说 统计/ml 的phd才是做quant最对口的，也有人说有些hf只招顶校的数学物理phd
按lz的经验来看 哪个是 ...

在具体业务上统计绝对是最对口的

招数学物理只是觉得那些人比较聪明罢了。。。

之前招人碰到个弦论的phd，人很聪明说话也很舒服，但是统计一点都没准备，实在没办法，只能挂了他

ruotang 发表于 2019/10/02 10:00:02
现在回答问题2

如果你说的buyside quant指的是hedge fund或者prop里面创造pnl的岗位的话，水平一般的硕士生就请别去尝试了。。。这个行业现在赚钱很难，很多极聪明的Ph...

怎么说呢，有点同意有点不同意，毕竟自己是弱弱master出身，一毕业到现在一直都是buyside quant，快五年了也换过三个地方了，还是想给master们正能量一点，也是给自己一点信心。我去过大的asset management（类似于aqr），老牌multimanager hf（类似cubist，一般founder都是曾经的legendary trader)，现在在某大厂。在找工作的时候，因为phd 是一个easily 能filter人的，所以我觉得在fresh或者junior的时候相对就很好用。但真正就工作实际要求来说，可能只有纯研究alpha 各种theoretical prediction的team才真正需要phd吧，但是这种能养得起这种team对这个有需求的可能就那么几家最大的地方吧，哪怕在这几家里面，还有更多的quant会眷顾更实用的monetization（怎么trade怎么capture alpha）。别的地方更不用说了，大部分时间一个quant弄各种data各种stats做了alpha还要各种simulate，小点的team自己写个optimizer，大点的地方可能还是需要modify已有的optimizer infra，明白impact model明白tc model，做equity慢一点的要明白fundamental，快一点的要明白microstructure，macro要知道一点，各种fitting，毕竟data又少又noisy，要不要dmean这么简单的问题都有可能对最后的alpha有很大的影响，需要的stats并不难估计本科的就绰绰有余，但做得好真的不容易并且不与model 的complexity成正比，要能很快evaluate新的idea并且知道怎么在现有的system里monetize它，python /r用起来要快要精准，还要有一定的system design的concept，毕竟很多时候还要contribute to production，还要帮着develop一些tool，backend frontend最好都能做一点。在这种时候，phd的优势就没那么大了。最后一般fund里的culture都比较isolated，所以不会有类似于tech那种统一培训，更多的时候就是自己倒腾，所以这种时候什么都能做并且明白原理能准确的出活我觉得更重要，最后我的view是，比起mfe，我觉得有数学/stats 背景加cs master，（或者反之，反正这几个ingredients不会变）做过相关finance intern，几家大厂最近intern找的都很多很friendly，

Margaret168 发表于 2019-10-1 22:38
1.如果不喜欢ibd投行前台这种work load很大特别需要personal skills的岗位，但是quant越来越难做往往需要ph ...

现在回答问题2

如果你说的buyside quant指的是hedge fund或者prop里面创造pnl的岗位的话，水平一般的硕士生就请别去尝试了。。。这个行业现在赚钱很难，很多极聪明的PhD都赚不到钱而且都工作难保了，水平一般的硕士生就算找到了工作也是迟早要失业

说话有点直，勿怪勿怪

ruotang 发表于 2019/10/04 06:23:54

多谢指教。你的回复相信给这个社区的其他朋友也有很多帮助

我完全不否认master在这一行能成功啊。我在其他回复里就有强调过这个观点。我有个数据点，mfe毕业后先去投行做了desk quant...

嗯明白楼主的意思，所以我也只是说拿自己经历给大家一个reference。同意如果“普通“小硕尤其不愿意下功夫的不建议入坑，因为quant这些年确实火所以吸引了太多的聪明人以至于很难stand out。我只是觉得比起背景普不普通，master还是phd，愿不愿意put in effort才是真正最重要的factor吧。不愿意的那应该不仅仅是quant不适合，大部分工作都不适合吧。我自己背景一般，大学也没意识到世界有多competitive，基本就浑浑噩噩的过了，master的时候费尽老大的力才拿到一个local fund的intern，终于为自己多年的懒散开始还债。但是一旦有了一个开始，只要愿意去work hard，intern就能变成full time return offer，然后还能有competitor 的面试offer，然后累积几年经验了基本后来跳槽大部分的fund都能有面试。同样的年限，五年phd对比两年master +三年某fund quant experience。很难说在纸面上这两个经历谁更popular，甚至可能如果对标millennium , cubist或者别的hf里的team，可能后者更有优势？因为pnl的pressure都是时时刻刻的，最好来一个快快上手能出活的熟手。但是如果是two sigma这种地方，somehow他们对phd就很执着。一般就能看出来喜欢marketing的大firm，并且赚钱压力不是时时刻刻的，都很注重背景，毕竟他们出去圈钱asset涨了就吃mgmt fee也不少，亏钱了asset都是很sticky的，不会因为半年一年就把钱转走。纯粹就看赚钱的就是一副黑猫白猫能抓老鼠的就是好猫，六个月抓不着很有可能要拜拜。最后就是，我自己perfer 正常master in cs/stats/math than 所有的mfe。个人观点，打好坚实的基础，说懂stats就真的懂，本科level那四五门最重要的真的信手拈来。mfe既可以说什么都懂一点也可以说什么都不够懂，不如就把需要的area都弄扎实，其实也就只是stats和cs。anyway说了这么多，我最想说的真的只是，背景太不代表everything了，但有可能前期不努力走了弯路，赶起来肯定要比别人付出更多的努力，但也就是说到达同样的终点需要的时间更长，但肯定是能到达的，但如果背景普通就只是因为只付出了相应的work，那别人更努力的就该在你前面不是？

请问前辈portfolio management这个方向是不是需要博士学位啊，将来市场上需求大不大啊，还有请问您觉得对今年的申请者来说一些金工的硕士项目值得去吗，还是说去一个其他数理的硕士项目也都行呢

1.如果不喜欢ibd投行前台这种work load很大特别需要personal skills的岗位，但是quant越来越难做往往需要phd，有什么其他偏技术的金融方面岗位适合金工/金数的master呢(work life balance好，薪水不用特别高），比如risk?
2.水平一般的硕士生如何进入buy side quant？除了提升编程水平多刷题之类的还有什么建议~一般是先去投行的quant research积累经验嘛？

any thoughts on option market making

求前辈说一下现在buyside quant相关的package level或者有工作经验后的回国情况，以及前辈比较看好quant哪一个细分领域的前景，thanks in advance!

请问buyside的QR岗MFE进的机会大吗？看了下大fund的QR貌似PHD居多

nk小新321 发表于 2019-10-1 21:38
请问前辈portfolio management这个方向是不是需要博士学位啊，将来市场上需求大不大啊，还有请问您觉得对今 ...

portfolio management这个岗位的定义有点宽泛。。。如果只是做portfolio research/portfolio analysis/portfolio rebalance的话甚至本科学历就可以了。

portfolio optimization的话有博士学位还是更好一些。

portfolio manager 这个岗位的话终究还是看你能不能有持续赚钱的能力。只是做这个之前很多人都是从quant researcher和quant trader转过来的，这俩岗位mfe就可以，但是有博士学历还是有帮助的

ToBResarchQuant 发表于 2019-10-2 00:11
请问buyside的QR岗MFE进的机会大吗？看了下大fund的QR貌似PHD居多

我觉得MFE的机会还算可以，前提是专业课要学好，特别是统计编程（stocalc这种定价用的课，到是没啥用）。

PhD面试的时候肯定还是占优势。

nk小新321 发表于 2019-10-1 21:38
请问前辈portfolio management这个方向是不是需要博士学位啊，将来市场上需求大不大啊，还有请问您觉得对今 ...

想去金融行业的话还是首推金工

Margaret168 发表于 2019-10-1 22:38
1.如果不喜欢ibd投行前台这种work load很大特别需要personal skills的岗位，但是quant越来越难做往往需要ph ...

先回答1

想要性价比好的话估计还是去it公司做码工。。。说实话大部分金融岗位都不太闲。闲的一般也都比较容易被替代。个例的话闲的岗位只要你愿意去找肯定有，但是不能以偏概全。整体状况没有啥特别闲的细分岗位

感觉mutal fund那边应该不太忙吧。具体接触的很少