大厂转基金攻略 + 金融科普贴

之前发帖提到了，地里都是讨论科技大厂的，很少讨论金融，让我很不解。看回复发现很多人对量化金融领域有误解，也有人私信我问如何准备，特地写了这个帖子，希望拓宽大家找工作的思路、理清准备的方向。我个人职业发展是高频出身，因为non-compete去科技大厂水了一年多，又回到高频，所以对量化领域还算比较了解。以下当然是我的个人意见了，不一定完整，但尽量属实。
职位介绍
       按一级市场和二级市场分，一级市场包括PE、VC、IBD等，但这些公司和各位技能树不匹配，我就不多介绍了。二级市场的机会，投行也都一般，除非star trader，没什么参考性，直接跳过。现在着重讲量化交易，trading firm和quant hedge fund，这也是我的从业范围，相对比较了解。

• quant，这些公司的主要盈利来源，自然收入不菲，压力也不小。这类职位和各位最匹配，也是这个帖子的主要讨论范围
• trader，其实quant firm里面trader的贡献并不大，很多trader起到监督系统、及时报错的作用，所以职能、收入都一般，并不适合大厂的各位跳槽
• software engineer (developer) ，开发公司的工具和系统，虽然重要，但并不是直接的盈利来源，还不如留在大厂
  

       当然了，很多公司起名字是很confusing的，比如quant叫做quant trader，developer叫做quant developer，需要您根据每个公司仔细打听打听。

公司类别
       同样是量化基金，结构可能大不相同，大体有两类。
       一类是雨伞结构的公司，公司提供基础设施，公司下不同小组几乎独立运营、竞争，也就相当于若干个独立的小公司，这类公司下不同组之间好坏差别很大、收入差别也很大，差的组很难活得长，我本人就是在这类公司里面的一个大组，业绩相对稳定，人也比较多。如果去小组，就需要承担更多风险，当然upside也更大。这类公司例如tower, millennium, cubist
       另一类就是中心化的公司，这类公司像一个巨大的车间流水线，每个人负责流水线的一部分，更像螺丝钉，接触的知识少一些，但整体业绩稳定性也好一些。这类公司例如two sigma, citadel

学历要求
       这是比较大的一个误区，很多人认为顶级金融公司只要顶尖学校，这是不对的。如果您有一定的大厂工作经验，或者是1.5-2梯队的硕士、博士NG，是很可能拿到面试的，我本人就是top 30的PhD。希望大家直接撇掉“非顶尖学校毫无机会”的误解。
       有一点非常重要，想做金融不需要懂金融。事实上，大部分面试quant的人选都几乎毫无金融背景和知识，但基金并不care，因为quant要解决的本来也不是金融问题，而是统计问题。

工作经验
       NG可以跳过这个部分了。什么样的大厂经验跳槽最相关呢？简单来说，machine learning和data science。机器学习和数据挖掘近几年在量化策略中应用非常普遍，很多相关人才都是从科技大厂挖过来的。如果您的工作经历和机器学习相关，不论NLP、深度学习、数据挖掘、语音识别、图像处理等等，那么您的经历可能就是某hedge fund正在积极寻找的。

职业发展       quant职业发展大概分成两条路

• 在大公司升职，甚至作为manager，稳定性相对较高
• 出去单干，拉个team，自己当portfolio manager，run自己的策略/book，这个路线风险较大，但upside也更大。不少公司提供这样的机会，提供capital，您负责研发、运营、维护策略，挣到的钱提分成，提成的行业标准是20%，cover您所带领组的几乎全部cost
  

优缺点
       那么做量化和留在大厂如何比较呢？

• 政治，简单来说，基金里实力说话，政治很少
• 收入，比较敏感的话题。根据我的观察，目前一线基金quant的NG包大概三四十万，按照中位数来算的话，3年60-70万，5年差不多能到1m，十年的组长天花板大概是5m（做到公司顶层除外，能10m+）。需要指出的是，这些公司里quant和trader收入是差很多的，一般trader都是监督职能，拿的少一些。之前发帖很多人不信、反驳这样的数字。Again，quant行业收入都比较保密，这是我根据我周围十几个关系好的数据点总结出来的，显然好公司能做到5年+的quant都有幸存者偏差，您可以不信，我也不需要向您证明什么，俗话说得好，冷暖自知。
• Impact，很多人忽略的一点，其实基金里impact是非常显著的。因为行业竞争激烈，research周期一般都很短，几个星期到几个月不等，而且project上线后很快就能看到成效（挣钱还是亏钱）。这一点其实比很多大厂职位要更好，很多大厂结构复杂、政治交错、产品流程漫长，很多员工的impact其实十分间接。当然了，如果您只想做无人车，推动人类科技前沿，就另当别论，这个帖子主要目标于职业目标没那么明确，可以接受换行业的人
• WLB，其实没有那么累，我已经离开大厂若干年了，不知道最近那边卷的如何，但是大部分quant的工作时间大概是9-7-5，加班并不多。每个公司、每个组文化都不一样，但整体而言我、以及我各个公司的朋友们，wlb都还可以
• 稳定性，也是比较容易有误区的一个方面，做交易压力当然比较大，毕竟完全靠业绩说话，有些好公司裁人不少，但说实话，只要能面进，工作不划水，大部分人是可以存活下来的。有一点需要注意，有些公司会整组裁掉，如果是这样那就不幸了，这种情况下可以尝试转组，或者换公司。高收入伴随着高风险，但因为基金里政治很少，所以不会像一些大厂因为人际关系pip，也不太可能遇到傻x老板让您无所适从
• 换工作，好基金都有non-compete，时间一年起，会影响职业连贯性，但因为大家都有NC，所以对跳槽也不算毁灭性打击。想换工作，找好下家（等你一年多），去大厂水一年多，跳回来，很常见。但NG需要注意，如果NC过长，不一定值得，需要谨慎考虑
• 投资限制，其实基金里不怎么限制长期投资，如果您是长期投资者，那么相当于没有限制，如果您是短期投资者，限制您频繁操作说不定还帮您省钱了呢 : )
• 坑位，quant确实职位少，但好像职位多少和您是否申请并没什么关系？
• 绿卡，我知道的一些公司是一年开始申请绿卡，比一些大厂晚一些。早一年绿卡值多少钱呢？每个人有不同的判断
  

如何拿到面试
       网申是最不靠谱的，也是最懒的。想去好基金，需要积极寻找内推，这点和科技大厂差不多。
       除此之外，猎头其实也很有帮助。很多人说猎头不靠谱，那就需要您自己甄别了，一般推荐的公司、职位听起来靠谱，就可以合作。我工作若干年，合作过很多猎头，大多靠谱，就连我中间NC跳到科技公司都是金融猎头的朋友帮着内推的。科技大厂大多不用猎头，所以码农们没有依靠猎头的意识，其实金融各个阶层换工作依靠猎头都是非常常见的，不靠猎头反而很少见。如果没有猎头主动在linkedin上联系您，您可以主动去寻找猎头。猎头都是免费的，只要叮嘱他们不要乱发简历，对您其实没什么成本。

面试准备
       这个是大家比较关注的了，我是个quant，着重介绍quant的面试准备，其实也只有quant面试地里的各位才需要准备。之前说过，developer不难面，但是没必要跳。很多人都说科技大厂更好面，这我倒不同意，因为quant面试其实很有规律可循，只要好好准备面试，都能有不错的表现。我之前面的很多stem phd都是准备不足，而不是能力不够。

• 编程，这点和准备科技大厂十分类似，刷题就可以了，leetcode就不用说了，我推荐两本书，Algorithms For Interviews, Cracking the Coding Interview，尤其第一本，有一些数学、编程结合的题目，很适合quant面试准备。至于语言，一般选择C++或者python就可以了，这也是大多基金所用的语言
• 概率，其实和编程很像，学习一下大学概率论课程，之后刷题就可以了，这类题目也不少，比如Quant Job Interview Questions and Answers，A Practical Guide To Quantitative Finance Interviews
• 统计，这块比较麻烦，需要一些知识储备，quant面试很喜欢问线性回归，大多数的candidate也是挂在线性回归上，所以如果您号称懂得机器学习，务必先把线性回归的各种各种各种弄得明明白白清清楚楚，数学推导、intuition、各类线性回归模型的特点，都好好学学。除此之外，时间序列、随机过程、各类统计检验，如果能弄明白，就更好了
• 机器学习，如果您的经历和机器学习相关，那就好好准备一下过去的工作、project，模型选择、调参过程、数据处理，都需要能讲清楚
  

       大概先讲这么多，各位还有问题可以回复或者私信，我没有水果无法回复私信，如果问题很好，我会在这里补充介绍。之前私信加微信的抱歉了，我希望保持匿名。
       地里人才众多，我这篇帖子希望继续帮助大家拓宽找工作的思路，不要眼里只盯着科技大厂，也不要认准一线基金没戏。换一个视角，就会发现世界之外还有世界。
       有的人像马，可以鞭策；有的人像驴，需要顺毛。还是那句话，冷暖自知。冷了就得吃饭，求米！




补充内容 (2022-02-14 02:54 +8:00):
首先感谢大家的积极回复，提了很多很好的问题，可惜我没有精力一一解答

所以也要感谢楼里（被炸出来的）各位同行们帮助解答问题，很多人提出了很好的点、给出了很好的解答，地里人才众多，金融大佬想必也不少，赞

补充内容 (2022-02-14 02:57 +8:00):
很多人觉得975很辛苦，哈哈我无言以对。上班期间划水时间不多，但也不是高度紧张，毕竟research不能逼出来，只能花时间试错。btw有的公司是可以wfh的

补充内容 (2022-02-14 03:01 +8:00):
有关NC的pay，的确有的案例可以拿两份工资，但一般NC pay也就二十多万，所以相比于NC两年期间的损失（可能每年1m+），还是亏的。有人指出来现在有的合同是，如果NC期间你找到了其他工作，NC pay就要打折扣，我也听说是这样

有同行说NC可以不给pay，这我很难相信，因为按照法律合同需要有consideration（对价）才valid

补充内容 (2022-02-14 06:01 +8:00):
可能我没有强调够，这里的收入我是指top fund里alpha quant的收入，可以想象成基金业里的FAANG，大概不到十家

补充内容 (2022-02-14 07:00 +8:00):
有人提到quant行业的长期发展，这个行业竞争是很激烈的，以后随着模型越来越复杂，也会慢慢出现几个头部公司赢者通吃的现象

补充内容 (2022-02-14 07:52 +08:00):
很多好基金在西海岸都有office，总部在西海岸的不多

补充内容 (2022-02-14 12:55 +8:00):
看到很多人讨论base，quant行业我接触到的base都二三十万，三十万算多的了，大头都在奖金，n x base

补充内容 (2022-02-15 11:42 +8:00):
补充一些有关收入的内容

正如之前所说，我所列的数字是我观察到的top fund里alpha quant的收入，这个群体显然不多，想达到这个level也的确不容易。投行、中游fund里的各种quant，很多收入达不到这个level，或者说并不显著比大厂多很多。所以我认为有必要在这里指出这个行业的收入方差，也应该是各位考虑的一个因素

但话说回来，top level难以达到，并不妨碍各位尝试。能进大厂的都有水平，如果您的目的是提高收入，那么试一试申请quant也无妨

补充内容 (2022-02-18 13:24 +8:00):
有人提tech上市退休的，这并不很具有代表性。换句话说，大概比如top 0.1%是tech收入更多，因为startup压中了，但top5% quant收入更多。top fund类似于FAANG地位

感谢lz分享关于quant的一些知识，我也是做quant，其实很希望大家能了解这个行业，但关于薪资和氛围个人的认知挺不一样的：
1. 我身边的同行基本是清北/藤校大U本科，Columbia/NYU这个级别的硕士或者top50博士，工作五年后TC暂无一人达到了50w，其中有很多我非常钦佩他们技术实力的人。不排除我井底之蛙的不认识更厉害的人，但很怀疑那群人的总量能有多少。另一个侧面是去年是quant fund/hft的大年，Jane Street的收入达到了4.1b https://www.tradinginsider.fr/20 ... -year-was-enormous/，还是EBIDTA，去掉苛捐杂税以后能发得起多少个10m，多少个1m？这个大年里收到1m的人，在小年还有这么多么？
2. 绿卡政策和金融文化，这点是最折磨我的：进司一年申绿卡，但没有科技大厂的batch process，各项材料的准备每步拖一两月是常态，等锁定pd一般都是入职两年多了。公司的一些老人是旧社会的华尔街出来的，脾气暴，像我们这种quant就在边上大爷一口一个f**k中瑟瑟发抖，怕自己撑不到锁pd就被开。事实上alpha quant的淘汰率就很高，纵使5 yoe有1m，没有好策略的人困在入职--开除--求职的死循环里一直达不到。
总的来说我喜欢quant是因为觉得个人的技能比较匹配 & 现在的组挺有意思，但真心认为图钱图身份还是tech更好一点。

yz978 发表于 2022-2-13 11:14
感谢lz分享关于quant的一些知识，我也是做quant，其实很希望大家能了解这个行业，但关于薪资和氛围个人的认 ...

我相信层主和楼主提到的收入范围都是真实存在的情况, 之所以不同我觉得还是这个行业可分配资源总量的问题.

大体来*无依据*估计一下这行里做quant每年能拿$1m+的人数: 全球hedge fund AUM (prop shop不知道有没有相关数据)现在一共大概$4.5 trillion? 按照最好情况 2/20 (这年头估计越来越少了), 然后平均收益6% (这里主要看可分配的总资源, 所以我觉得用平均收益算是相对合理的), 那每年可分配的收入就是 4.5 trillion * (2% + 6% * 20%) = $144 billion. 假设这些钱全用来发给员工 (实际情况应该会有各种其他开销), 一共能发给144K个员工每人$1m.

下面开始我的*无依据^2* guesstimate:
1. 首先这种分配是不太可能平均的(比如有的fund manager AUM大或者performance好所以像叶问一样一个打10 - 50个), 那就除个10: 144K 人 -> 14.4K 人
2. 其次那些不拿pnl cut的员工也需要分钱, 那就再除个3? 14.4K -> 4.8K
3. 再次这些人里有很多是非quant的传统型投资者, 那就再除个3? 4.8K -> 1.6K

以上这些估计显然是以猜测为主, 但我觉得由此得出以下估计应该不算太离谱: 全球hedge fund quant每年收入能超过$1m的总人数在1.6K * [ 0.3x - 3x ] = 500 - 5000人之间? 再次声明这只是我个人的*无依据纯猜测*, 但是觉得有意思所以分享一下.

匿名者 发表于 2022-2-13 21:06
说实话你就是井底之蛙。quant要的是真正聪明的人，比如IMO金牌，空有学历，上个清北本科藤校水硕，远远不 ...

没必要这样鄙视人家的身份。quant 这行聪明人很多，IMO 金牌也不见得适合这个行业。这行最终能成功的，不一定是最聪明的，而往往是（抛开运气层面）如下这样的人：1. 对市场和 business 的认识比别人深刻；2. 不嫌脏不嫌乱，愿意一股脑扎进数据里仔细研究，不知疲倦；3. 愿意被市场打脸，承认自己的错误，不怕失败；4. 做事细心，出错率低，idea 的试错效率高。得 IMO 金牌需要的各种特质（比如某种数感或代数洞察力等）和如上这四点并不一定有关系，甚至有时候还是负关系（比如纯数出身的可能对 “脏” 的金融数据有抵触感）。这个行业对 “纯数智商” 的要求并不是高的离谱（e.g. 百万里挑一)，国内能考上重点大学的绰绰够用。

再就是个人很鄙视你这样的学历鄙视链行为。大家都是无产阶级，互相难为来难为去的有啥意思。藤校还动不动说人家 “水硕”，真是万事都要分个高低。这三观不可取。

希望各位来基金之前对自己的兴趣爱好，压力承受大小以及能力有一个清楚的认知。

楼主分享的薪水信息应该针对的是top tier hedge fund/prop shop，但是这些岗有多少个坑？
前几天刚刚面完Point 72 Cubist新鲜数据点，大概30个组，每组独立，一般一个组就两三个人吧，所以总共60个坑位，这些坑位每年能放出给新人的有多少，大家可以跟一般的科技大厂比一比。

那么如果不是top tier，干了5年十几二十万的大有人在。pnl cut不清晰，跳槽被老板利用身份签证和non compete整可太常见了，我第一份工作在的小hedge fund，帮我办h1b签证之前给了个条款要求如果h1b身份期间跳槽需要返还h1b身份持有期间  “所有bunus”，是的你没看错，所有bonus，但我要身份，我能怎么办？

大包当然有，身边数据点new grad citadel securities第一年20w sign-on总包60w，如果优秀的各位拿到了大包，还要面对能不能持续生蛋的问题。据我了解，top hf对于一个优秀（想要拿大包的）quant researcher的expectation是一个quarter能做出一个production level的alpha。那么诸位可以思考一下，如果短时间比如半年内下不了蛋，公司还会养着你么，或者你过去三年下了很多蛋，但今年就是想不出新idea，公司会养着你么？wlb 9-7-5确实大致如此，但是你找不出东西你敢歇着么？researcher对自己做的alpha基本没有任何所有权，特别是quant alpha，公司完全可以开了拿1 million想不出idea的你，给多个top phd发顶包，同时继续run你两年前找的signal....

说了很多有压力的地方说点开心的，fund里就是pnl为王，没有bull shit，不管你yoe多少只要赚的了钱没有什么能限制你的职业发展，例子参见jump crypto的kanva kariya，这种成长速度在科技公司里是无法想象的。

说这么多只是因为观察到论坛里关于quant的信息太不对称，并不是劝退，只是提供给各位有志来基金的朋友一点我观察到的现象，希望大家搜集多方信息后理性决策。

补充内容 (2022-02-15 07:12 +8:00):
补充：我发现很多骗子喜欢把自己包装成高频shop，因为中低频 不 可 能 画出他们的“每年翻番0回撤”的美好画面。做高频的才知道高频利润近几年缩水多严重，各位同学自己思考下你高频这种拼硬件拼资本的你凭什么做的过jump，citadel securites?利润真那么高为啥你可以在hrt那种hf shop看到开始招mid freq的了？
希望各位警惕那些画几个millions tc大饼的人:)

补充内容 (2022-02-15 07:51 +8:00):
再针对下段进行补充：
researcher对自己做的alpha基本没有任何所有权，特别是quant alpha，公司完全可以开了拿1 million想不出idea的你，给多个top phd发顶包，同时继续run你两年前找的signal....

你不会想被开了拿着自己做的signal去下家吧？哈哈不好意思2年的non-compete等着你:)

补充内容 (2022-02-15 08:40 +8:00):
而在这么cut-throat的行业，各位能做的best bet就是把自己放在jump/citadel这些万一你是个天才可以发光的地方，而不是去只有不到5个人的nobody knows的号称hft吹每年翻倍0回撤的bs 18线start up hedge fund/prop shop。

补充内容 (2022-02-15 23:00 +8:00):
很多在校的学生朋友们没入行可能不懂为啥新起家的高频很难做过头部那几家，就是觉得高频很酷，甚至把量化等价于高频，不管啥阿猫阿狗的hft的shop都想加入。做不过的原因很简单人家是rule maker，他们是伴随着electronic trading的最初的兴起跟着一起崛起的，他们有形无形中影响或者直接参与了无数细微的交易规则的制定，你在别人制定的交易规则里跟别人竞争真的不是一个wise choice，你们看到比如jump crpyto目前在如此积极地参与solana/wormhole的建设当中，也是因为他们想成为crypto/defi里的rule maker，那么新玩家就很难在他的规则里击败他。solana能否真正成为crypto用户的go to choice目前很难说，但大家从这里可以看出顶级高频玩家们运营思路，比那些只知道fgpa的不知道高到哪里去了。这些东西业内的人不说学生真的啥信息都没有，喜欢misleading的🤡太多了，言尽如此，本帖不再更新补充。

好贴。

能不能给个公司list

终于有写quant了！！！
请问楼主掌握python和c++够用吗？
大厂intern对找quant有帮助吗？

9-7-5 我觉得已经挺久了

今年暑假準備去某基金SDE實習，這文太棒了！送上大米！ 有關SDE的問題不知道能不能向您請教一下，想請問LZ：
1. 基金裡的SDE與盈利無直接相關，若裁員會不會從SDE先裁？
2. 從基金做SDE 跳科技大公司，會有什麼減分或加分嗎？
謝謝！

哇楼主有心了，妥妥干货手动点赞！请问想去金融公司楼主能内推吗

好贴
不明白为啥上一个帖子这么多人喷 lz只是提供给大家一个思路 即使现在能力上做不到 多看看也长见识！

楼主之前在城堡吗 所以15个月noncompete 后来跳到tower？

没有经验的NG很难找到内推啊。。。

还有一个想问的，除了这些基础知识，有没有一些处理金融数据的经验分享？就是最简单的级别，几次都遇到过给了一个limit order book，然后让自己去折腾，这和基础知识差别太大了，在网上也没找到有效信息。。。

有个comment 做高频20% cut 太低了 这个一般是用客户的钱去赌地方向的

科技大厂同学可能确实体会不到什么叫每年翻倍0回撤 看看meta

当然现在经融大平台现在都明显underpay