逼格而论，金融领域投行和量化（Quant）谁的逼格和门槛更高？_虎扑
逼格而论，金融领域投行和量化（Quant）谁的逼格和门槛更高？收入而言哪个收入和前景更大？福利
引用11楼 @ 发表的
室友进了国君投行部，楼主不才一直没接触过投行（很后悔）。现在读了本校的软件工程博士，以后想专职做量化，不知道前景怎么样。楼主是金融背景的（本硕金融），做过私募量化实习、券商IT运维实习的。对技术比较感兴趣
我觉得还是要看自己喜欢什么，我也没怎么做过投行，但现在也不后悔，国内的投行就是IPO而已，对付证监会为主，感觉没什么意思。高大上且有意思的兼并收购业务反而是私募股权在搞。我觉得还是贵在坚持，既然对技术感兴趣，还是往量化方面发展吧。
引用6楼 @ 发表的
大券商的量化比大券商的投行门槛高，券商量化主要集中在衍生品业务，学历大抵数学物理博士，技术壁垒高。私募的量化就比较良莠不齐了，特别是搞股票策略的那些人。
拒绝了深圳某券商衍生品岗回学校读软件工程博士，是不是亏了？？
引用15楼 @ 发表的
解释一下，楼主本科是信管转金融的，最后拿的是金融的学位。硕士也读了金融，所以本硕算是金融背景。
敢问LZ哪个学校的本科呀？
引用22楼 @ 发表的
拒绝了深圳某券商衍生品岗回学校读软件工程博士，是不是亏了？？
我觉得亏了。衍生品岗我是从来没敢想，测度论一知半解，pde也学的不精，我自己是hold不住，总觉得那些岗位天生给数学出身的人准备的……
引用24楼 @ 发表的
敢问LZ哪个学校的本科呀？
本科中南大学，硕士和博士在武汉大学读
这两个也不是互斥的，投行里一样有quant
引用25楼 @ 发表的
我觉得亏了。衍生品岗我是从来没敢想，测度论一知半解，pde也学的不精，我自己是hold不住，总觉得那些岗位天生给数学出身的人准备的……
唉，当时主要是博士报名已经报了，导师也找了。怕衍生品岗没什么前景，想着继续读，而且想着读软件工程，换个理工专业以后前景更广
引用26楼 @ 发表的
本科中南大学，硕士和博士在武汉大学读
不管怎么样，我觉得我要是读了PhD，肯定不会再想投行方面的工作，这些工作比较适合本科硕士时疯狂实习，然后硕士毕业赶紧去工作岗位积累经验。读了PhD显然优势已经不在业务经验方面，而在技术上了。
引用29楼 @ 发表的
不管怎么样，我觉得我要是读了PhD，肯定不会再想投行方面的工作，这些工作比较适合本科硕士时疯狂实习，然后硕士毕业赶紧去工作岗位积累经验。读了PhD显然优势已经不在业务经验方面，而在技术上了。
是的啊，现在已经几乎转向纯技术了。现在的方向是人工智能、大数据，已经完全忘记自己曾经是学金融的了
相信我，别在国内搞量化，上限下限均不及投行，甚至还不及计算机行业，你都博士了，去个bat不是很轻松。quant十几年前会觉得很高端，那时候都没几个人懂数据挖掘这些。现在金融里的哪个分支离得开数据？quant这职位基本都被分解了，单纯靠捣鼓几个数据就想赚大钱已经比较难了，更何况，想捣鼓数据，it公司里的人强多了，见过顶级量化私募，招机器学习大牛的，这基本就是要it背景的人才，传统金融出生的quant生存环境已经不可观了。这还不包括做高频的。做高频的甚至都不需要有金融背景，纯粹是一帮码农在搞。
引用17楼 @ 发表的
室友6门注会，投行抢着要啊
投行拿大钱的都是项目介绍人
外资现在收入早不如内资了
引用2楼 @ 发表的
投行不是靠注会吗
注会有含金量，但是谈不上靠，背景学历才是第一位，反而量化投资真的要一颗好脑袋
你想多了，绝大部分四大人进不去投行，外资内资都一样
投行和量化完全两个不同领域论逼格投行肯定完爆做量化的没毛病，因为投行的核心能力是定价和销售（国内现在暂时不需要定价能力），所以穿衣打扮啥的投行肯定完爆做量化的。论收入这个真是不好比，屌丝跟屌丝比可能投行高些，但也很看年份和个体差异。做量化的也有很多档次，芝加哥那的顶尖hedge fund的derivatives trader和国内三线城市的XX资本量化交易员肯定不是一回事。只能说在市场环境成熟的地方，资深banker和top quant之间谁收入高很难说，得具体看。
Quant还问待遇是不是有点low 真有办法能赚到钱还是比投行强不少的
引用36楼 @ 发表的
投行和量化完全两个不同领域论逼格投行肯定完爆做量化的没毛病，因为投行的核心能力是定价和销售（国内现在暂时不需要定价能力），所以穿衣打扮啥的投行肯定完爆做量化的。论收入这个真是不好比，屌丝跟屌丝比可能投行高些，但也很看年份和个体差异。做量化的也有很多档次，芝加哥那的顶尖hedge fund...
投行和量化完全两个不同领域论逼格投行肯定完爆做量化的没毛病，因为投行的核心能力是定价和销售（国内现在暂时不需要定价能力），所以穿衣打扮啥的投行肯定完爆做量化的。论收入这个真是不好比，屌丝跟屌丝比可能投行高些，但也很看年份和个体差异。做量化的也有很多档次，芝加哥那的顶尖hedge fund的derivatives trader和国内三线城市的XX资本量化交易员肯定不是一回事。只能说在市场环境成熟的地方，资深banker和top quant之间谁收入高很难说，得具体看。
xx资本量化交易员的水平不一定比大券商量化差。我所知道的大券商资管的量化水平（光大资管）只会一点多因子策略，而我认识的某私募只有1亿多资金，收益率和策略（有高频、波动率期权、股票T+0）难度和it水平，都远高于券商资管
引用38楼 @ 发表的
xx资本量化交易员的水平不一定比大券商量化差。我所知道的大券商资管的量化水平（光大资管）只会一点多因子策略，而我认识的某私募只有1亿多资金，收益率和策略（有高频、波动率期权、股票T+0）难度和it水平，都远高于券商资管
对啊，这行水平的std 都很大的。低的1个月几千块，高的上亿的都有。
引用20楼 @ 发表的
对的。国君、中原、新时代三个券商投行offer
这必然去国泰君安啊，没试试摩根高盛啥的？
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小白入门：量化投资的逼格真的那么高吗？
原标题：小白入门：量化投资的逼格真的那么高吗？平日里，量化投资都是一帮高智商、高学历，既懂计算机又懂股票的人在玩，所以看起来逼格真的很高。真的是这样子吗？之前有个人在知乎问，搞量化之前是否要学会炒股？我晕。。。这就好比，你写文章，虽然你写作技巧很好，但无论技巧有多好，真正有价值的其实是你脑子里面装的东西。量化投资是什么鬼，从最基本的理论说起量化投资的定义：是指通过统计、数值模型方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。实际上，量化投资的基本原理简单得要命，这和我们平时的交易的理论原理是一样的，也就是基于市场是无效或弱有效的。反过来说，如果市场是有效的（可以理解为市场马上反应了所有信息，公开的、非公开的信息，任何人都不能获得超额收益），那么大家都买指数基金就好了，跟着指数跑就行了，躺着（也就是被动交易）也能赚钱。显然市场不可能是完全有效的。量化或者我们平时的交易，其实都是主动交易的，其目的都是获得超额收益。对于量化而言，主动就需要你这个人有水平，你建立的模型就有水平。平时我们普通的交易，无非是要求你对宏观经济、行业情况、公司基本面有所把握，进而把握买卖点，最后获得超额收益。量化牛在哪里？又水在哪里？量化投资，选择股票、买卖股票等等这一切都交给计算机去执行，通过你的模型去执行。量化的好处在于它有纪律性、及时性、海量数据等特点，人是很难做到时时刻刻都有纪律的、反应灵敏的。举个例子吧，我所知道某个券商公司，什么北大，清华，名校的研究生技术大咖都有，但是有个缺点，他们不太懂一个道理，你的模型就是你个人对证券市场的深刻了解，模型只是实现你的理念的工具而已。模型只是工具，而不是最终结果。从另一个角度说，量化模型一般用多因子因素分析模型，而任何多因子都是动态变化的，其实任何经济问题、任何股价预测问题都是多因素影响和多变化的过程，也就是没有准确的模型预测（如果能够预测，我们应该实现了共产主义了吧），需要去不断优化。因此，你建模的人要不断改进，去优化模型。举个例子，这两年，什么股涨得最好，A股的格力，茅台，万科，福耀玻璃等等绩优股（比牛市高峰更高），什么跌得最惨，创业板和主板的那些炒作股。港股美股什么涨得最好？腾讯阿里，Facebook，亚马逊等等互联网科技股。你建模的时候要不要把基本面分析，科技因素多添加进去一点，也就是权重多一点！其实量化交易最大的风险来自于你模型的风险，如果模型有问题的话，跟不上市场变化，就是有风险的。就比如平时大家炒股一样，你的专业度和经验不够、不喜欢学习、自以为是、不懂反思、懒。。。你不送钱就好了还想赚钱。。。。说了这么多，其实核心观点只有一个，你首先是一个专业的投资者，而又懂计算机技术，才能做出持续盈利的模型。国内几乎没有什么持续盈利的量化基金也正由于此，也有一些盈利的量化基金，但收益远远比不上主动管理型的基金。失败的到不少，比如日的8·16光大证券乌龙指事件，当天上午11点5分，上证指数出现大幅拉升，大盘一分钟内涨超5%，2分钟内成交额约78亿元。最高涨幅5.62%，指数最高报2198.85点，盘中逼近2200点。11点44分上交所称系统运行正常。工行、中国银行、农行、招商银行等多只银行股一度涨停。中国石油、中国石化也一度涨停。大盘的疯狂也带动了股指期货各主力合约暴涨。下午2点，光大证券公告称策略投资部门自营业务在使用其独立的套利系统时出现问题。你看，连国内大券商也就是这样的水平了。。。。更别提其他一些小公司了。而国际上最成功的就是由詹姆斯-西蒙斯创立的大奖章基金（Medallion）了，其年回报率平均高达35%（巴菲特不过22%）,大奖章基金被誉为是最成功的对冲基金。不过，管理费和收益提成也贵得要命，40%以上（一般的私募在20%左右）。国内外的差距还是非常大，其路漫漫也。不过，量化的好处也多多，一旦弄好了模型，那管理的资金可是不受人力限制的。比如，一个私募10个亿的，要7/8个研究员，但到100亿规模的时候就可能需要几十人了。但是量化可能就不一样的，10个亿是7/8个，100亿也很可能是7/8个。另外，量化、智能化投资也必然是未来的潮流，国外就有很多智能投顾的上市公司。但国内的，就呵呵了，路还很长。结语：无论量化还是不量化，要取得持续盈利，关键还是在人的投资理念和投资技巧，只不过量化交易要通过复杂的计算机系统去实现这些投资理念和投资技巧而已，所以门槛比较高，不仅要求你懂股票、有海量数据还要求你懂计算机，所以看起来逼格比较高，但其实最基本的原理都是一样的。我想，对于普通人来说，学习了解量化最大的好处不是为了盈利，而是学习量化的思维，反过来增加我们主动交易的胜出的概率。如果你不懂炒股，甚至连市盈率市净率都搞不懂，你去搞量化，那岂不是笑话！！？？
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小白入门：量化投资的逼格真的那么高吗？
模型只是工具，而不是最终结果。从另一个角度说，量化模型一般用多因子因素分析模型，而任何多因子都是动态变化的，其实任何经济问题、任何股价预测问题都是多因素影响和多变化的过程，也就是没有准确的模型预测（如果能够预测，我们应该实现了共产主义了吧），需要去不断优化。因此，你建模的人要不断改进，去优化模型。举个例子，这两年，什么股涨得最好，A 股的格力，茅台，万科，福耀玻璃等等绩优股（比牛市高峰更高），什么跌得最惨，创业板和主板的那些炒作股。港股美股什么涨得最好？腾讯阿里，Facebook，亚马逊等等互联网科技股。你建模的时候要不要把基本面分析，科技因素多添加进去一点，也就是权重多一点！其实量化交易最大的风险来自于你模型的风险，如果模型有问题的话，跟不上市场变化，就是有风险的。就比如平时大家炒股一样，你的专业度和经验不够、不喜欢学习、自以为是、不懂反思、懒。。。你不送钱就好了还想赚钱。。。。说了这么多，其实核心观点只有一个，你首先是一个专业的投资者，而又懂计算机技术，才能做出持续盈利的模型。国内几乎没有什么持续盈利的量化基金也正由于此，也有一些盈利的量化基金，但收益远远比不上主动管理型的基金。失败的到不少，比如 2013 年 8 月 16 日的 8 · 16 光大证券乌龙指事件，当天上午 11 点 5 分，上证指数出现大幅拉升，大盘一分钟内涨超 5%，2 分钟内成交额约 78 亿元。最高涨幅 5.62%，指数最高报 2198.85 点，盘中逼近 2200 点。11 点 44 分上交所称系统运行正常。工行、中国银行、农行、招商银行等多只银行股一度涨停。中国石油、中国石化也一度涨停。大盘的疯狂也带动了股指期货各主力合约暴涨。下午 2 点，光大证券公告称策略投资部门自营业务在使用其独立的套利系统时出现问题。苹果/安卓/wp
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新手小白，澳洲Monash念书，专业金融数学（本科）。
希望跟随大学节奏入门量化投资，现请教论坛各位老师，从哪方面开始入手。
计算机语言方面，已会Rstudio和Matlab，C++刚开始学习。
支持楼主：、
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南海大水怪
楼主为什么不翻一翻老帖。以前不是有专门的金融工程书单帖以及收集到的书籍嘛，好像还是IAFE推荐的
<font color="#4426960 发表于
楼主为什么不翻一翻老帖。以前不是有专门的金融工程书单帖以及收集到的书籍嘛，好像还是IAFE推荐的好的，谢谢，正在翻阅老帖
这种问题很没有诚意，楼主还是多花点心思，静下心来吧。
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　平日里，量化投资都是一帮高智商、高学历，既懂计算机又懂股票的人在玩，所以看起来逼格真的很高。真的是这样子吗？　　之前有个人在知乎问，搞量化之前是否要学会炒股？我晕。。。这就好比，你写文章，虽然你写作技巧很好，但无论技巧有多好，真正有价值的其实是你脑子里面装的东西。
　量化投资是什么鬼，从最基本的理论说起　　量化投资的定义：是指通过统计、数值模型方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。　　实际上，量化投资的基本原理简单得要命，这和我们平时的交易的理论原理是一样的，也就是基于市场是无效或弱有效的。　　反过来说，如果市场是有效的（可以理解为市场马上反应了所有信息，公开的、非公开的信息，任何人都不能获得超额收益），那么大家都买指数基金就好了，跟着指数跑就行了，躺着（也就是被动交易）也能赚钱。显然市场不可能是完全有效的。　　量化或者我们平时的交易，其实都是主动交易的，其目的都是获得超额收益。对于量化而言，主动就需要你这个人有水平，你建立的模型就有水平。　　平时我们普通的交易，无非是要求你对宏观经济、行业情况、公司基本面有所把握，进而把握买卖点，最后获得超额收益。
　而国际上最成功的就是由詹姆斯-西蒙斯创立的大奖章基金（Medallion）了，其年回报率平均高达35%（巴菲特不过22%）,大奖章基金被誉为是最成功的对冲基金。不过，管理费和收益提成也贵得要命，40%以上（一般的私募在20%左右）。国内外的差距还是非常大，其路漫漫也。　　不过，量化的好处也多多，一旦弄好了模型，那管理的资金可是不受人力限制的。比如，一个私募10个亿的，要7/8个研究员，但到100亿规模的时候就可能需要几十人了。但是量化可能就不一样的，10个亿是7/8个，100亿也很可能是7/8个。另外，量化、智能化投资也必然是未来的潮流，国外就有很多智能投顾的上市公司。但国内的，就呵呵了，路还很长。
　结语：　　无论量化还是不量化，要取得持续盈利，关键还是在人的投资理念和投资技巧，只不过量化交易要通过复杂的计算机系统去实现这些投资理念和投资技巧而已，所以门槛比较高，不仅要求你懂股票、有海量数据还要求你懂计算机，所以看起来逼格比较高，但其实最基本的原理都是一样的。　　我想，对于普通人来说，学习了解量化最大的好处不是为了盈利，而是学习量化的思维，反过来增加我们主动交易的胜出的概率。　　如果你不懂炒股，甚至连市盈率市净率都搞不懂，你去搞量化，那岂不是笑话！！？？
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