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量化私募开启抢人大战,应届起薪达百万
量化私募基金规模大扩张,今年国内头部量化私募掀起了新一轮的抢人大战。近期,九坤投资、幻方量化、灵均投资、金锝资产等百亿量化私募发布招聘信息。招聘方向包括量化基金经理、AI算法研究员、量化实现工程师,甚至包括基本面研究员。*图片来源:九坤投资
其中,应届生可以达到、万年薪,还有奖金,北上深户口任选。量化岗工作的日常是怎样的?中美量化岗有哪些不同?毕业年薪百万的量化岗,如何进入?
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量化的薪资及发展前景如何?
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Quant基本可以说是H1B的保障
“没错,目前大的金融企业对Quant岗都很国籍友好。”
——高盛量化副总裁Claire
EntryLevel的Quant岗位也会支持H1B,主要因为不Sponsor就招不到人。所以,提升硬技能很关键!但并不是投行对所有岗位都如此友好(例如CreditRisk和MarketRisk不会特地招国际学生,因为美国人也可以做得很好)。
量化岗和传统IBD区别很大,量化分析师对学术知识及学位要求高,所以基本都会SponsorH1B。
——摩根大通量化分析师Frank
总的来说,量化岗对学术知识需求较高,这也是为什么量化岗基本都会Sponsorh1b而且通过率较高。
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Quant细分及薪资揭秘
买方Quant,代表公司:GoldmanSachs,J.P.Morgan,MorganStanley,Barclays,RBC,RBS。主要负责:分析Fundamentalidea、数据,需要很强的统计功底。年薪:7万美金起薪。
*图片来源:Glassdoor
卖方Quant,代表公司:BlackRock,Vanguard,主要负责:衍生品定价、ST、电子交易系统。年薪:10万美金起薪
*图片来源:Glassdoor
金融科技公司Quant,代表公司:Bloomberg,主要负责:数据分析及统计,年薪:12万美金起薪。
*图片来源:Glassdoor
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量化技术面是关键,如何准备?
有关笔面试和简历,Claire和Frank不约而同地强调了:简历上需要体现你“会什么”,而不是罗列关键字。
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简历
量化简历没有关键词,重点要体现出“会”。例如:“掌握随机积分中的具体知识;会用Binarysearch”。(不是真的懂得的应试者会写“Python”)。GPA没有硬性标准,不一定非要有实习经历、证书,重点在于体现掌握相关知识。
九大投行只有MorganStanley和CreditSuisse有笔试环节,其他公司没有笔试。Quant面试比较重视Technical思路,行为面试比较少,简历问题会有Projects之类的。
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关于面试的准备
对于Technical的问题一定要烂熟于心,强烈建议用2个月的时间,每天6-8小时进行准备,最好可以有专业的从业人士帮忙辅导。
随机积分Textbook作业。Frequentaskedquestion(绿皮书)、红皮书、蓝皮书,这几本面试书要反复看。统计学基础知识要扎实。编程的基本概念、结构和基本算法要熟悉,这一部分的准备与去Google、Facebook的面试准备类似。
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来自高盛量化面试官的建议
在网申时,简历能够突出才会获得面试机会,因此简历一定要体现“会”,即对所申请的职位要求的知识是掌握的。建议全职准备2个月的时间。不论是面试传统IBD部门还是Quantitative方向,一定要对基础Technical知识很熟悉,如什么是DCF,cashflow与netin