個(gè)人認(rèn)為，從公司的角度來(lái)說(shuō)，應(yīng)聘者的能力和素養(yǎng)是比學(xué)歷等等的標(biāo)簽更為本質(zhì)的需求，簡(jiǎn)歷上的學(xué)歷、專(zhuān)業(yè)、背景代表應(yīng)聘者可能具有公司需要的技能和素養(yǎng)。
既然說(shuō)到量化投資， 其實(shí)無(wú)論是實(shí)習(xí)生還是全職員工，團(tuán)隊(duì)最希望你具備的能力是干活能力，獲利能力和引導(dǎo)他人獲利能力，三個(gè)層次依次遞進(jìn)。
引導(dǎo)他人獲利能力是團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)干的事情，實(shí)習(xí)生就不要越權(quán)了，而且如果有這個(gè)能力也不會(huì)來(lái)提問(wèn)了。
獲利能力基本上就是你具備產(chǎn)生alpha的能力，也是說(shuō)你有策略的idea。
具備這種能力的，要么你已經(jīng)是一個(gè)很好的個(gè)人交易者，要么就是你代表天賦太高。
當(dāng)然，idea不等于performance，你要讓人信服你有產(chǎn)生利潤(rùn)的能力，你最好還是具備一些量化基本功，實(shí)現(xiàn)測(cè)試你的idea。
那么，忽略掉成熟的交易經(jīng)驗(yàn)和天賦這些可遇不可求的東西，一個(gè)實(shí)習(xí)生要起碼具備的就是干活能力，或者在他人的引導(dǎo)下產(chǎn)生alpha。
其實(shí)，任何一個(gè)行業(yè)來(lái)講，實(shí)習(xí)生和初級(jí)員工最起碼的作用就是能干活。
有了上面那么多鋪墊，就容易得出實(shí)習(xí)生要求的素養(yǎng)了。
01、學(xué)習(xí)能力
其實(shí)，一個(gè)公司如果會(huì)挑人，那么更加注重的是候選者的潛力。這個(gè)潛力也通常被認(rèn)為是學(xué)習(xí)能力。
所以，智商和思維方式非常的重要，尤其是量化行業(yè)。
比較極端的例子就是，一個(gè)剛剛獲得IMO金牌的高中生，在這方面的表現(xiàn)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于一個(gè)普通的數(shù)學(xué)博士生。不過(guò)，學(xué)習(xí)能力和智商不能成為你知識(shí)積淀薄弱的擋箭牌。
對(duì)于一個(gè)量化職位來(lái)講，顯然是你相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)和技能積累越充分，你在崗位上的學(xué)習(xí)能力才越強(qiáng)。
你不能可能完完全全的了解，你所去的崗位所需要的技能結(jié)構(gòu)，但是當(dāng)你具有了transferable skill就已經(jīng)足夠了。
02、編程能力
編程能力，干活的基本了。
一般來(lái)說(shuō)比較流行的是R MATLAB和python，不要問(wèn)應(yīng)該用哪個(gè)，應(yīng)該學(xué)哪個(gè)，這得看團(tuán)隊(duì)，你沒(méi)法預(yù)料，甚至團(tuán)隊(duì)還會(huì)用其他語(yǔ)言。
最重要的是你會(huì)不會(huì)“編程”，會(huì)編程了對(duì)一門(mén)新語(yǔ)言的上手速度是非?？斓?。
起碼你的編程能力可以處理數(shù)據(jù)、建模和實(shí)現(xiàn)idea。另外excel熟練下也會(huì)讓你的工作效率提高很多，懂VBA更佳。
如果團(tuán)隊(duì)讓你做的不僅僅是research， 要產(chǎn)生production code，那么你就需要掌握python Java C C#之類(lèi)的了。
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03、建模能力
建模能力，多數(shù)是指的是統(tǒng)計(jì)知識(shí)和應(yīng)用數(shù)學(xué)知識(shí)。
比較常用的是微積分，線性代數(shù)，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)這些基礎(chǔ)，以及最優(yōu)化，回歸分析，時(shí)間序列分析等專(zhuān)業(yè)課程。
很多團(tuán)隊(duì)也大量的使用機(jī)器學(xué)習(xí)(統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí))的模型。金融專(zhuān)業(yè)的課程里，投資學(xué)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，資產(chǎn)定價(jià)等的數(shù)學(xué)模型也會(huì)在實(shí)際工作中用到。
如果你領(lǐng)導(dǎo)提到一個(gè)模型你就說(shuō)沒(méi)聽(tīng)過(guò)，提到一個(gè)模型你就說(shuō)沒(méi)聽(tīng)過(guò)，那你可以直接看文章的結(jié)尾了。
提到的模型沒(méi)聽(tīng)過(guò)很正常，起碼你馬上Google下就能看到是怎么回事吧。
04、金融基礎(chǔ)知識(shí)
量化投資崗位總是說(shuō)自己不要求金融知識(shí)背景，因?yàn)檫@個(gè)部分在工作中非常好補(bǔ)。不過(guò)，這個(gè)部分也是區(qū)分量化投資狗和程序人士(碼神)的地方。
金融專(zhuān)業(yè)學(xué)生，就更應(yīng)該在這方面強(qiáng)調(diào)自己的優(yōu)勢(shì)。金融專(zhuān)業(yè)中大多數(shù)課程對(duì)量化投資是沒(méi)有直接作用的，但是可以給你一種思維方式，拓展下你的知識(shí)背景。
最有用的課程是一些二級(jí)市場(chǎng)相關(guān)的。起碼你得了解下都有什么金融產(chǎn)品可以做， 金融產(chǎn)品的定義是什么，有哪些特點(diǎn)，交易機(jī)制等等吧。
05、項(xiàng)目經(jīng)歷
對(duì)于你說(shuō)項(xiàng)目經(jīng)歷，最直接的就是你自己做量化投資咯，自己用小錢(qián)搞搞，搞HIGH了沒(méi)準(zhǔn)你都不想去上班了。
還有就是實(shí)習(xí)經(jīng)歷了，反正你有兩年的時(shí)間可以找機(jī)會(huì)，投幾個(gè)簡(jiǎn)歷，面幾次試也就差不多知道這些崗位有什么需求了。
金融學(xué)院比工程學(xué)院更好一點(diǎn)是，教授手里的項(xiàng)目都更相關(guān)。找個(gè)教授要點(diǎn)活做做，或者直接當(dāng)成自己的碩士研究方向。另外讀一讀這方面的科普入門(mén)書(shū)籍，掃下盲，你會(huì)更明白該如何努力。
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