什么是quant?-献给所有对金融工程感兴趣的朋友
这篇文章主要是翻译一篇Ｍａｒｋ　Ｊｏｓｈｉ写的＜Ｏｎ　Ｂｅｃｏｍｉｎｇ　ａ　Ｑｕａｎｔ＞再加上一些自己的想法和解释．大部分人可能都没搞清楚金融和金融工程的区别，发了很多金融方面，甚至经济方面的帖子．也算是给所有对这个行业有兴趣的朋友一个参考吧　
１．ｑｕａｎｔ是做什么的？　
ｑｕａｎｔ的工作就是设计并实现金融的数学模型（主要采用计算机编程），包括衍生物定价，风险估价或预测市场行为等。所以ｑｕａｎｔ更多可看为工程师，按中国的习惯性分类方法就是理工类人才，而不是文科人才，这个和金融有一定的区别（当然金融也有很多理工的内容）。　
２．有哪几种ｑｕａｎｔ？　
ａ．　ｄｅｓｋ　ｑｕａｎｔ　
ｄｅｓｋ　ｑｕａｎｔ　开发直接被交易员使用的价格模型．　优势是接近交易中所遇到的ｍｏｎｅｙ和机会．　劣势是压力很大．　
ｂ．　Ｍｏｄｅｌ　ｖａｌｉｄａｔｉｎｇ　ｑｕａｎｔ　
ｍｏｄｅｌ　ｖａｌｉｄａｔｉｎｇ　ｑｕａｎｔ　独立开发价格模型，不过是为了确定ｄｅｓｋ　ｑｕａｎｔ开发的模型的正确性．　优势是更轻松，压力比较小．　劣势是这种小组会比较没有作为而且远离ｍｏｎｅｙ．　
ｃ．　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｑｕａｎｔ　
Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｑｕａｎｔ　尝试发明新的价格公式和模型，有时还会执行ｂｌｕｅ－ｓｋｙ　
ｒｅｓｅａｒｃｈ（不太清楚是什么）．　优势是比较有趣（对喜欢这些人来说），而且你学到很多东西．　劣势是有时会比较难证明有你这个人存在（跟科学家一样，没有什么大的成果就没人注意你）　
ｄ．　Ｑｕａｎｔ　ｄｅｖｅｌｏｐｅｒ　
其实就是名字被美化的程序员，但收入很不错而且很容易到工作．　这种工作变化很大．　它可能是一直在写代码，或者调试其他人的大型系统．　
ｅ．　Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ａｒｂｉｔｒａｇｅ　ｑｕａｎｔ　
Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ　ａｒｂｉｔｒａｇｅ　ｑｕａｎｔ　在数据中寻自动交易系统的模式（就是套利系统）．　这种技术比起衍生物定价的技术有很大的不同，　它主要用在对冲基金里．　而且这种位置的回报是极不稳定的．　
ｆ．　ｃａｐｉｔａｌ　ｑｕａｎｔ　
ｃａｐｉｔａｌ　ｑｕａｎｔ　建立银行的信用和资本模型．　相比衍生物定价相关的工作，它没
有那么吸引人，但是随着巴塞尔ＩＩ银行协议的到来，它变的越来越重要．　你会得到不错的收入（但不会很多），更少的压力和更少的工作时间．　
人们投资金融行业就是为了赚钱，　如果你想获得更多的收入，你就要更靠近那些钱的＂生产＂的地方．　这会产生一种接近钱的看不起那些离得比较远的人的现象．　作为一个基本原则，　靠近钱比远离钱要来得容易．　
３．衍生物的行业　
ａ．ＦＸ　
ＦＸ就是外汇交易的简写．　合同趋向于短期，大量的金额和简单的规定．所以重点在于很快速度的建立模型．　
ｂ．Ｅｑｕｉｔｉｅｓ　
Ｅｑｕｉｔｉｅｓ的意思是股票和指数的期权．　技术偏向于偏微分方程（ＰＤＥ）．　它并不是一个特别大的市场．　
ｃ．Ｆｉｘｅｄ　ｉｎｃｏｍｅ　
Ｆｉｘｅｄ　ｉｎｃｏｍｅ的意思是基于利息的衍生物．　这从市值上来说可能是最大的市场．　他用到的数学会更加复杂因为从根本上来说他是多维的．　技术上的技巧会用的很多．　他的收入比较高．　
ｄ．Ｃｒｅｄｉｔ　ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ　
Ｃｒｅｄｉｔ　ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ是建立在那些公司债务还清上的衍生产品．他发展的非常快并有大量需求，所以也有很高的收入．　尽管如此，他表明了一些当前经济的泡沫因素．　
ｅ．Ｃｏｍｍｏｄｉｔｉｅｓ　
Ｃｏｍｍｏｄｉｔｉｅｓ因为最近几年生活用品价格的普遍涨价，也成为一个发展迅速的领域．　
ｆ．Ｈｙｂｒｉｄｓ　
Ｈｙｂｒｉｄｓ是多于一个市场的衍生物，典型情况是利息率加上一些其它东西．它主要的优势在于可以学到多种领域的知识．这也是当前非常流行的领域．　
４．ｑｕａｎｔ所在的公司分类　
ａ．商业银行（ＨＳＢＣ，　ＲＢＳ）　
商业银行对你要求少，也给的少．　工作会比较稳定．　
ｂ．投行　（高盛，Ｌｅｈｍａｎ　Ｂｒｏｔｈｅｒｓ）　
投行需要大量的工作时间但工资很高．　不是很稳定的工作．　
总的来说，　美国的银行收入比欧洲银行高，但工作时间更长　
ｃ．对冲基金　（Ｃｉｔａｄｅｌ　Ｇｒｏｕｐ）　
对冲基金需要大量的工作时间和内容，他们也处在高速发展同时不稳定的情况中．　你可能会得到大量的回报，也可能几个月后就被开除．　
ｄ．会计公司　
大型会计公司会有自己的顾问ｑｕａｎｔ团队．　有些还会送他们的员工去Ｏｘｆｏｒｄ读Ｍａｓｔｅｒ．　主要的劣势在于你远离具体的行为和决策，而且厉害的人更愿意去银行，所以你比较难到人请
教．　
ｄ．软件公司　
外包ｑｕａｎｔ模型变得越来越流行．　所以你去软件公司也是一个选择．　劣势和会
计公司比较类似．　
５．成为一个ｑｕａｎｔ需要看哪些书？　
现在有非常多的关于ｑｕａｎｔ的书．基础书籍包括　
－　Ｈｕｌｌ　－　Ｏｐｔｉｏｎｓ　ｆｕｔｕｒｅ　ａｎｄ　ｏｔｈｅｒ　ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ．　这本书被称为ｂｉｂｌｅ．　缺点是这本书的内容主要面向ＭＢＡ而不是ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ专家　
－　Ｂａｘｔｅｒ　ａｎｄ　Ｒｅｎｎｉｅ　？　主要介绍一些手法和诀窍，但主要面向原理而不是实际操作．　
－　Ｗｉｌｍｏｔｔ　（Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ）　？　对ＰＤＥ介绍的非常不错，但其他方面一般　
推荐其他几本原作者的书（广告啊．．．但的确很好，大牛来的）　
－　Ｔｈｅ　ｃｏｎｃｅｐｔｓ　ａｎｄ　ｐｒａｃｔｉｃｅ　ｏｆ　ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　ｆｉｎａｎｃｅ　
这本书的目标在于覆盖一个优秀ｑｕａｎｔ应该知道的知识领域．　其中包括强列推
荐你在应聘工作之前看的一些编程项目．　
－　Ｃ＋＋　ｄｅｓｉｇｎ　ｐａｔｔｅｒｎｓ　ａｎｄ　ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅｓ　ｐｒｉｃｉｎｇ　
这本书是为了告诉大家如何使用Ｃ＋＋来做ｑｕａｎｔ的工作．　
随机微积分虽然在第一眼看上去不是很重要，但的确非常有用的．　我建议大家先看一些基本理论的书，类似Ｃｈｕｎｇ’ｓ　ｂｏｏｋｓ．　一些这方面我推荐的书：　
－　Ｗｉｌｌｉａｍｓ，　Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ　ｗｉｔｈ　ｍａｒｔｉｎｇａｌｅｓ．　一本很容易让人了解ａｃｃｏｕｎｔ　ｏｆ　ｄｉｓｃｒｅｔｅ　ｔｉｍｅ　ｍａｒｔｉｎｇａｌｅ　ｔｈｅｏｒｙ的书．　计算机编程工资多少
－　Ｒｏｇｅｒｓ　ａｎｄ　Ｗｉｌｌｉａｍｓ，　ｐａｒｔｉｃｕｌａｒｌｙ　Ｖｏｌｕｍｅ　１．　
－　Ｃｈｕｎｇ　ａｎｄ　Ｗｉｌｌｉａｍｓ　
６．　成为ｑｕａｎｔ，我需要知道一些什么？　
根据你想工作的地方不同，你需要学习的知识变化很大．　在写着篇文章的时间（１９９６），我会建议将我的书全部学会就可以了．很多人错误的把学习这些知识看作仅仅看书而已．你要做的是真正的学习，就像你在准备参加一个基于这些书内容的考试．　如果你对能在这个考试里拿Ａ都没有信心的话，就不要去面试任何的工作．　
面试官更在乎你对基本知识的了解是否透彻，而不是你懂得多少东西．　展示你对这个领域的兴趣也很重要．　你需要经常阅读Ｅｃｏｎｏｍｉｓｔ，　ＦＴ　和Ｗａｌｌ　Ｓｔｒｅｅｔ　Ｊｏｕｒｎａｌ．　面试会问到一些基本微积分或分析的问题，例如Ｌｏｇ　ｘ的积分是什么．　问到类似Ｂｌａｃｋ－Ｓｃｈｏｌｅｓ公式怎么得出的问题也是很正常的．　他们也会问到你的论文相关的问题．　
面试同样也是让你选择公司的一个机会．　他们喜欢什么样的人，他们关心的是什么之类的答案可以从他们的问题中得出．　如果问了很多关于Ｃ＋＋语法的问题，那么要小心选择除非那是你想做的工作．　一般来说，　一个ＰｈＤ对得到ｑｕａｎｔ的
ｏｆｆｅｒ是必需的．　
有一个金融数学的Ｍａｓｔｅｒ学位会让你在银行风险或交易支持方面却不是直接ｑｕａｎｔ方面的工作．　银行业变得越来越需要数学知识，所以那些东西在银行的很多领域都有帮助．　
在美国，　读了一个ＰｈＤ之后再读一个Ｍａｓｔｅｒ变得越来越普遍．　在ＵＫ这依然比较少见．　
８．　编程　
所有类型的ｑｕａｎｔ都在编程方面花费大量时间（多于一半）．尽管如此，开发新的模型本身也是很有趣的一件事．　标准的实现方法是用Ｃ＋＋．　一个想成为ｑｕａｎｔ的人需要学习Ｃ＋＋．　有些其他地方使用Ｍａｔｌａｂ所以也是一个很有用的技能，但没Ｃ＋＋那么重要．　ＶＢＡ也用的很多，但你可以在工作中掌握它．　
１０．　收入　
一个ｑｕａｎｔ能赚多少？　一个没有经验的ｑｕａｎｔ每年大概会挣到３５０００－５００００磅．　我所见过最低的是２５０００，最高的是６００００加奖金．　如果你的工资超出这个范围，你要问自己ｗｈｙ？　收入会迅速的增长．　奖金也是总收入中一个很大的组成部分．　不要太在乎开始的工资是多少，而是看重这个工作的发展机会和学习的机会． 
１１．　工作时间　
一个ｑｕａｎｔａ工作的时间变化很大．　在ＲＢＳ我们８：３０上班，６ｐｍ下班．　压力也是变化很大的，　一些美国银行希望你工作时间更长．　在伦敦有５－６个星期的假期．　而在美国２－３个是正常的．　
自己的话：金融工程绝对是一个技术含量极高的领域，不是那么容易学习的，起码和国内学习金融专业那种期末复习一会就搞定相比是难了ｎ个档次，相当于金融＋应用数学＋计算机的混合学科，你可以想想自己的同行都是一些Ｍａｔｈ，Ｐｈｙｓｉｃｓ或ＣＳ的ＰｈＤ就能明白了．

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