什么性格的人适合 Quant 这个职位？Quant 一天的生活是怎样的？
（ 删改了一些细节，以下回答写于2019年12月） 觉得太长的，切题回答在文末最后一段。 坐标纽约，Junior Quant，我的回答只适用美国，国内情况我不了解，不过感觉也大差不差，有错误欢迎补充信息。 master毕业做quant一年半，对quant领域非常看衰，虽然目前来看还是个光鲜亮丽的行业，但我觉得我的同龄人都应该尽快撤离。如果你已经35 40了，当我没说，你是这个行业红利期的受益者，也快退休了，工作经验上看也不可能转行了。来问这个问题的应该是应届生或者没毕业，所以我的回答应该还是贴切的。 以下是原因及对这个问题的回答： 随着大数据和科技逐渐渗透到各个行业包括金融，对quant的要求越来越偏向两种，一种是developer，技能要求非常类似SDE，编程能力要很强；一种是alpha researcher，技能要求非常类似data scientist/analyst，对数据擅长并感兴趣，熟练掌握统计模型 除了这两种之外的quant工种，要么逐渐被淘汰，要么至少也没有什么需求增量了，比如曾经红极一时的pricing quant，2019年的应届毕业生如果选择这个position，就是提前预约中年被裁员。所以我们不予讨论，自然劝退。会统计会编程干啥不好做这个？ 继续说developer和researcher，为什么劝退？因为存量行业脑力饱和，越来越恶性竞争。最近毕业的应届生，如果你能来做这两种quant，你应该也能面进tech领域相对应的sde/data scientist，作为应届生，你应该25岁左右，职业规划至少要往前看十年。所以长期来看一个行业是存量行业还是增量行业就非常重要。金融存量，tech增量，即使tech技术进步进入瓶颈期，现有的技术也在不断向各个行业渗透，应用也是越来越广。 金融市场确实很复杂隐藏着很多alpha不假，但是随着模型复杂度的增加，挖alpha的难度越来越高，而一定复杂度下alpha的量是有限的，如此只能不断提高模型复杂度，提高挖alpha的难度，才能找到新的alpha，并使得alpha dacay没那么快。在低复杂度状态下，找到alpha非常依赖数据创新，比如现在大多数公司在找的linear model based alpha，基本就是一个新的data出来了，赶紧挖一挖，啊发现一个能用的signal，trade两个月就decay了，毕竟你是名校phd你的competitor也是奥赛国家队，都很拼，出力不讨好。而提高复杂度，能不能找到alpha不好说，吭哧吭裁偷偷磕machine learning，累死累活的，也不知道能不能挖出靠谱alpha来，也出力不讨好，而且磕上个五年，你也就把自己基本困在量化金融领域了，一旦没磕出什么结果被裁了，就只能找pension fund之类的地方拿最低工资被动养老了。 另外就是不论bank还是fund，裁员率都很高，创业小fund往往昙花一现突然消失。有人在compare金融和tech的时候会说，金融upper side更高。我觉得这话说的不完全对，你如果只考虑某一年年薪，可能金融upper side是高，但是考虑到能提供upper side的公司比如Citadel可是被称作revolving door的，你upper side pay能拿几年呢？google facebook至少不会在孕妇生下小孩之后就立马把她裁掉吧。相比起成功科技公司，成功的fund真的体量很小，会扣扣搜搜那一点点钱，这也是因为金融二级市场跟科技公司拥有的市场体量相比不值一提。 所以作为一个应届毕业生，在有能力进入一个相对稳定，hours很好，average pay差不多，不断有新机会的体量巨大的增量行业的情况下，为什么要进入一个不稳定，demanding，又highly competitive（疯狂内卷）的小存量行业呢？ 有人说那我对这个金融市场感兴趣，我就要做quant，可以吗？我不反对，只是警告一下，假设你对金融市场的兴趣是一拍脑门说不出缘由的喜欢，那你很可能喜欢的不是金融市场，而是一些这个行业别的衍生特质，如果是实打实的兴趣，那兴趣多半是在持续的正反馈里逐渐培养起来的，同样，在持续的负反馈里你可能也会失去它。 以上所有论述，如果你是奥赛金牌，想做什么做什么，或者冷门领域 phd大神，研究方向限制了就业，当我没说，但是大部分quant应该也都是本本分分的普通聪明理科学生吧。 有点偏题了，quant对应届生的要求和tech对应届生的要求越来越相似，编程好，统计好，懂数据，性格上detail oriented，耐心好奇心，大差不差。甚至每天做的事情对应届生来说都很相似，数据处理，模型，编程…希望回答了你的问题