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推荐：去美国读金融/金工硕士，回国到底好不好找工作？
发布时间：日 来源：毕达留学
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下面给大家推荐一篇深度好文，希望打算去美国读金融或金工硕士的小伙伴们可以看看。
讲清楚这个问题之前，我们 要首先要明确几个概念。本文针对的是，2015年当年人数为52.7万人，其中选择美国的将近30万人，可见美国教育的吸引力。当然，这30万人中既包含了本科，也包含了硕士及博士，甚至更包括了初中、高中。因此，我们要明确我们的讨论范围：美国-硕士-金融，这虽然没有确切的统计数字，但绝对是的非常多的一部分群体。明确了范围，但落实到金融的概念又出现了两大主流分之：Master Science of Finance 和 Financial Engineering (或者叫Mathematic Finance) 。
金融的两个分支对应的所学课程不同、要求不同、能力不同，因此对应的就业方向与前景也不相同，容我慢慢道来。Master Science of Finance一般设置在商学院，在美国综合排名前50的学校中，设置MSF项目的情况如下：
50所学校中只有15所开设了传统意义上的MSF专业，在顶级名校中更是只有MIT一家，由此可见，MSF专业在美国并未受到足够的重视，这与美国的教育理念有关。美国人更倾向于本科毕业之后直接工作，工作3-5年之后再去读MBA，而并非读MSF这样的专业，因此也就造就了大部分MSF专业国际学生比例偏高的现状。
说完学校，让我们再来说说MSF的课程设置。MSF设置在商学院下，也就导致其课程更加偏重商业及实用性，对金融理论研的研究深度不会涉及到科研深度，而更加倾向于培养学生思考、交流、实践、市场、合作等意识。核心课程包括：公司金融、Fixed Income相关、财务相关、投资理论相关，大部分还会涉及到金融衍生品、创业投资、金融市场等内容。从学院定位、课程设置都可以看出MSF专业的培养方向是那些具有商业思维的综合性人才，对应的工作岗位包括：投资银行(IB)、咨询(财务咨询或战略咨询)、分析师（VC/PE/券商）、商业银行等几大方面。
既然知道了对应的工作岗位，那么我们就来看一下国内的工作情况。首先要说的是，你在美国读完一个MSF，你可能觉得自我感觉良好，但和国内已经工作过几年的人来说，你还差的太多，多到任何一个公司都不想录用你！那为什么还有很多公司要招应届毕业生呢？那是因为公司要考虑到人才梯队建设，才会补充应届毕业生，经过2年以上的培养，一个MSF毕业生的价值才可能会体现出来，而这2年基本上就是公司在花钱培养你！
明白自己所处的情况，我想你也就明白找工作所面临的问题了，公司在招聘应届生时并不是需要应届生能够马上为公司带来效益，更多是需要应届生去熟悉工作、培养感觉、接近市场、熟悉规则，几年之后能够把积累下来的经验活学活用，为公司解决问题，带来效益。因此站在公司的角度来说，一定会选择那些学习能力强，适应能力强，为人机灵，思维活跃，能够举一反三的人，而那些只知道书本知识的应届生，在这一环节就会非常被动。
我们知道了这些公司的招人要求，就要拷问一下自己，是否能够符合这些要求？同时，有了招人要求，那招人数量呢？在数量上说，上述行业的顶级公司对人的要求都很高，招进去的人也都是能够以一敌三，因此在顶级公司（比如高盛、大摩、中金、中信、麦肯锡）等招聘的应届生数量是凤毛麟角，名校情结非常严重，毕竟出去见客户还是要说人家听过的学校才能让客户觉得你们很厉害，何况和你一起毕业的还有&XX的儿子&等各路神仙鬼怪。即使你从最顶级的MIT MSF毕业，也没人能够跟你保证你回国就一定能够进到高盛、麦肯锡，而且只能说进入这些机构的概率非常小。这个级别大概能够吸纳当年所有毕业生的2%以内。
说完了顶级，接下来就要说一些不错的公司了，必须&xx证券&&xx会计师事务所&&xx咨询&&xx银行&，这里的xx你就可以带入你所知道的名字了。这一部分是招聘的主力军，也是MSF毕业后的主要target。这些公司不仅数量多，每年需要的招聘人也多，因此成为了MSF毕业生的首选。虽然在数量上来说，这些公司招聘量大，但也没有大到可以吃下所有美国MSF的毕业生，因此竞争非常激烈，常常是招聘5个人，结果来了100多个，然后大家人手一个美国MSF学位。因此，在这个档次的竞争依然非常非常激烈，在背景相似的情况下，面试的技巧就变得非常重要了！这个级别大概能够吸纳当年所有毕业生的20%以内。
在往下就是那些你可能第一次听说名字的中小型券商、基金、VC/PE、互联网金融等等一系列公司，这些公司在市场中主要做一些小型的、被大机构看不上的项目，这些机构可能会收纳美国MSF毕50%左右的毕业生，也是一些排名不是很靠前的MSF项目毕业生的主要去处。工作几年积累到了一定的经验之后，大家往往会选择读个名校的MBA，或者抓住机会直接跳往上几层的公司。
金融工程MFE
说完MSF项目，我们就要说一下金融工程/量化金融/金融数学这个专业，各个学校的叫法都不一样，但归根结底是通过量化的方法来研究金融市场、金融产品。由于这个专业的重点在于量化，涉及到了大量的数学、统计、计算机等知识，因此常常被划分到上述几个专业的学院而非商学院。同样，这个专业涉及到的核心课程就为上述三门学科加上部分金融理论知识。量化金融的概念也才刚刚起步不过20-30年的时间，且随着计算机技术的发展，成为了金融行业的一个重要分支。这个专业同学主要的工作方向为：量化投资、风险控制、衍生品、交易等。
量化金融在国内还属于起步阶段，同时由于国内政策的限制问题，量化金融在国内也处于灰色地带，监管层对量化金融也还没有明确的定位和监管办法。但是，大家都意识到了量化金融可以挣钱啊，因此近几年国内出现了大量的以量化为手段的投资公司，也都交出了不错的投资回报。因此，目前国内对于量化的人才属于稀缺状态，也相对好找工作。不仅各大券商的量化投资团队刚刚起步，各种小型的量化团队也都在不断壮大队伍。
除了量化投资，量化金融在风险控制、衍生品定价方面也非常重要，因为这些往往都设计到复杂的多个因子，只能通过计算机的手段来得出来实现，因此也需要大量的既懂金融又懂编程的小码农。
说了这么多，不论你读MSF还是MFE，回国后在视野上都会开阔很多，但缺乏的就是对国内市场的理解和实践的经验，经过工作的摸爬滚打才会更加的得心应手，选择工作的空间也更大。但是，不管哪个方向好找工作，工作都要选择你喜欢的，不要单纯的因为金融类工作收入高就一头扎入金融行业，选择自己并不喜欢的行业，痛苦的过着每一天，这其中的酸楚是用再多的钱也不能抵消的。最后鸡汤一句，生活不止眼前的苟且，多去看看远方的田野。
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Betteredu 毕达留学 粤ICP备号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)。有哪几种Quant？1. Desk QuantDesk 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.2. Model Validating QuantModel 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.3. Research QuantResearch 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)4. 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找到工作. 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.5. Statistical Arbitrage QuantStatistical Arbitrage Quant 在数据中寻找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.6. Capital QuantCapital 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.Quant 工作的领域1.FXFX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.2.EquitiesEquities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.3.Fixed IncomeFixed 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.4.Credit DerivativesCredit 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.5.CommoditiesCommodities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.6.HybridsHybrids是多于一个市场的衍生物市场,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.Quant一般在哪些公司工作1. 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.2. 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3. 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.4. 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,所以你比较难找到人请教.5. 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.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著《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著《Derivatives》.对PDE介绍的非常不错,但其他方面一般《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著《Probability with Martingales》. 一本很容易让人了解Account of discrete time martingale theory的书Rogers and Williams著《Particularly Volume 1》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. 在写这篇文章的时间,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Logx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.一般哪些专业对口Quant根据我的观察，Quant一般的专业会是数学，物理，金融工程（金融数学）。其实虽然不是特别多，但是还是有一些投行招手Master金工的Quant，一般几个好的FE专业都有去做Quant的硕士生。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。收入一个Quant能赚多少？一个没有经验的Quant每年大概会挣到税前60k-100k美元。奖金的话不会太高，但是如果行情好的话，也非常的客观，一般我听说的话，刚入职第一年一般可以拿到一两万刀的奖金。不过像08年就别想了。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。工作时间一个Quant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。下面我来写点自己对Quant的理解，仅供参考：几句话写在前面The largest casino is the Wall Street.&&以下只是自己亲身感受和接触的观点，一家之言，难免片面不客观。钱固然重要，但是除了钱还是有很多值得每个人追求的。并不是做金融就一定要唯利是图。主流 VS 非主流个人认为国内对Quant的主流认识还是为Trading Desk服务，或者是设计一些复杂的金融产品。这种观点在国外也是偏向于主流的。我认识一些Quant拿到了PHD之后就在GS，UBS这些公司做起了Risk Quant或者为前台计算设计一些模型。这类型的Quant在业界还是占了很大很大的一部分，而这样的Quant也是MFE的项目所培养的。也许你MFE或者PHD毕业了以后，就要在相当一段时间帮前台计算P/L或者VaR之类的。前一阵和一个在Trading Desk工作的同学聊天，那种Quant的不屑是很清楚的写在脸上。的确，不可否认的是，主流认识的Quant在创新和自主上还是有一些不足的。我想，国内的券商，投行其实更多的是需要这样的Quant。所谓非主流的Quant不是说业界的数目很少，而是说，不是主流（在20-35岁年龄段）所认为的Quant。这类的Quant其实很大程度上可以取代Trader，主要是为公司设计Trading System进行High Frequency Trading。这类Quant的自主性更高，但是难度也更大。一个萝卜一个坑，萝卜不走你也多不了坑。像文艺复兴里面就都是这一类的Quant，主流Quant是无法进入其工作的。如果你设计的Trading System能进入生产线的话，那么你离百万年终奖也不是那么遥远了。基本上所有这类的Quant都是要签订NDA的。如果你能拥有一个稳定年Sharpe Ratio是2的High Frequency Trading System, 那么这辈子在物质上就可以没什么追求了，可以洗洗去追求精神的高度了。当然很多人付出一生的Trading System都无法投入生产。主流Quant的工作更加的稳定，稳定的收入加上固定的分红，坑也更多，流通性也更好。非主流的Quant工作充满了未知数，收入不会比主流的低，分红波动性高，坑少要求高。挑战 VS 机遇如果你成为了一个Quant，不管是主流还是非主流，你的压力都是非常大的。前一阵跟老板聊天，他说对他最奢侈的事情不是物质上的，而是能够从晚上11点睡到第二天早上6点。虽然我们是Algorithm Trading，不过人还是要经常盯着System看和修改模型的。平均每天工作12个小时以上是非常常见的（尤其对于非主流quant）。Buy Side VS Sell Side经常在想如果你能把Buy Side和Sell Side的生意一起做了，那钱就来的太容易了。总是听老板(Top 3 IN RenTech) 说一句话：在Buy Side已经没人能从Option Pricing赚钱了。我个人对于Sell Side没有什么反感的，毕竟我们之间还是要做生意的。但是就难度而来Buy Side && Sell Side。如果你能在Buy Side赚钱，那么你到了Sell Side还是可以赚钱。大公司 VS 小公司大公司的工作还是比较稳定的，当然每年裁员是正常的。没在那种大公司干过，以后也不知道会不会去。小公司对于个人锻炼，我认为，还是高于大公司的。小公司的Bonus Pool其实分到个人还是很多的，像我一个学生，都有机会分到Bonus（对我来说还是蛮多的）编程要求各种公司用的都不一样，能很快上手是很重要的，毕竟不是CS毕业的。像Downtown的Jane Street（One Hedge Fund） 就用Ocaml来编写的。我是从来没用过，你的团队用什么，刚进去的你估计就要用什么了。思 考丨去美国读金融/金工硕士，回国到底好不好找工作？
讲清楚这个问题之前，我们 要首先要明确几个概念。本文针对的是美国留学，2015年当年出国留学人数为52.7万人，其中选择美国的将近30万人，可见美国教育的吸引力。当然，这30万人中既包含了本科，也包含了硕士及博士，甚至更包括了初中、高中。因此，我们要明确我们的讨论范围：美国-硕士-金融，这虽然没有确切的统计数字，但绝对是出国留学的非常多的一部分群体。明确了范围，但落实到金融的概念又出现了两大主流分之：Master Science of Finance 和 Financial Engineering (或者叫Mathematic Finance) 。
金融的两个分支对应的所学课程不同、要求不同、能力不同，因此对应的就业方向与前景也不相同，容我慢慢道来。Master Science of Finance一般设置在商学院，在美国综合排名前50的学校中，设置MSF项目的情况如下：
50所学校中只有15所开设了传统意义上的MSF专业，在顶级名校中更是只有MIT一家，由此可见，MSF专业在美国并未受到足够的重视，这与美国的教育理念有关。美国人更倾向于本科毕业之后直接工作，工作3-5年之后再去读MBA，而并非读MSF这样的专业，因此也就造就了大部分MSF专业国际学生比例偏高的现状。
说完学校，让我们再来说说MSF的课程设置。MSF设置在商学院下，也就导致其课程更加偏重商业及实用性，对金融理论研的研究深度不会涉及到科研深度，而更加倾向于培养学生思考、交流、实践、市场、合作等意识。核心课程包括：公司金融、Fixed Income相关、财务相关、投资理论相关，大部分还会涉及到金融衍生品、创业投资、金融市场等内容。从学院定位、课程设置都可以看出MSF专业的培养方向是那些具有商业思维的综合性人才，对应的工作岗位包括：投资银行(IB)、咨询(财务咨询或战略咨询)、分析师（VC/PE/券商）、商业银行等几大方面。
既然知道了对应的工作岗位，那么我们就来看一下国内的工作情况。首先要说的是，你在美国读完一个MSF，你可能觉得自我感觉良好，但和国内已经工作过几年的人来说，你还差的太多，多到任何一个公司都不想录用你！那为什么还有很多公司要招应届毕业生呢？那是因为公司要考虑到人才梯队建设，才会补充应届毕业生，经过2年以上的培养，一个MSF毕业生的价值才可能会体现出来，而这2年基本上就是公司在花钱培养你！
明白自己所处的情况，我想你也就明白找工作所面临的问题了，公司在招聘应届生时并不是需要应届生能够马上为公司带来效益，更多是需要应届生去熟悉工作、培养感觉、接近市场、熟悉规则，几年之后能够把积累下来的经验活学活用，为公司解决问题，带来效益。因此站在公司的角度来说，一定会选择那些学习能力强，适应能力强，为人机灵，思维活跃，能够举一反三的人，而那些只知道书本知识的应届生，在这一环节就会非常被动。
我们知道了这些公司的招人要求，就要拷问一下自己，是否能够符合这些要求？同时，有了招人要求，那招人数量呢？在数量上说，上述行业的顶级公司对人的要求都很高，招进去的人也都是能够以一敌三，因此在顶级公司（比如高盛、大摩、中金、中信、麦肯锡）等招聘的应届生数量是凤毛麟角，名校情结非常严重，毕竟出去见客户还是要说人家听过的学校才能让客户觉得你们很厉害，何况和你一起毕业的还有”XX的儿子”等各路神仙鬼怪。即使你从最顶级的MIT MSF毕业，也没人能够跟你保证你回国就一定能够进到高盛、麦肯锡，而且只能说进入这些机构的概率非常小。这个级别大概能够吸纳当年所有毕业生的2%以内。
说完了顶级，接下来就要说一些不错的公司了，必须“xx证券”“xx会计师事务所”“xx咨询”“xx银行”，这里的xx你就可以带入你所知道的名字了。这一部分是招聘的主力军，也是MSF毕业后的主要target。这些公司不仅数量多，每年需要的招聘人也多，因此成为了MSF毕业生的首选。虽然在数量上来说，这些公司招聘量大，但也没有大到可以吃下所有美国MSF的毕业生，因此竞争非常激烈，常常是招聘5个人，结果来了100多个，然后大家人手一个美国MSF学位。因此，在这个档次的竞争依然非常非常激烈，在背景相似的情况下，面试的技巧就变得非常重要了！这个级别大概能够吸纳当年所有毕业生的20%以内。
在往下就是那些你可能第一次听说名字的中小型券商、基金、VC/PE、互联网金融等等一系列公司，这些公司在市场中主要做一些小型的、被大机构看不上的项目，这些机构可能会收纳美国MSF毕50%左右的毕业生，也是一些排名不是很靠前的MSF项目毕业生的主要去处。工作几年积累到了一定的经验之后，大家往往会选择读个名校的MBA，或者抓住机会直接跳往上几层的公司。
金融工程MFE
说完MSF项目，我们就要说一下金融工程/量化金融/金融数学这个专业，各个学校的叫法都不一样，但归根结底是通过量化的方法来研究金融市场、金融产品。由于这个专业的重点在于量化，涉及到了大量的数学、统计、计算机等知识，因此常常被划分到上述几个专业的学院而非商学院。同样，这个专业涉及到的核心课程就为上述三门学科加上部分金融理论知识。量化金融的概念也才刚刚起步不过20-30年的时间，且随着计算机技术的发展，成为了金融行业的一个重要分支。这个专业同学主要的工作方向为：量化投资、风险控制、衍生品、交易等。
量化金融在国内还属于起步阶段，同时由于国内政策的限制问题，量化金融在国内也处于灰色地带，监管层对量化金融也还没有明确的定位和监管办法。但是，大家都意识到了量化金融可以挣钱啊，因此近几年国内出现了大量的以量化为手段的投资公司，也都交出了不错的投资回报。因此，目前国内对于量化的人才属于稀缺状态，也相对好找工作。不仅各大券商的量化投资团队刚刚起步，各种小型的量化团队也都在不断壮大队伍。
除了量化投资，量化金融在风险控制、衍生品定价方面也非常重要，因为这些往往都设计到复杂的多个因子，只能通过计算机的手段来得出来实现，因此也需要大量的既懂金融又懂编程的小码农。
说了这么多，不论你读MSF还是MFE，回国后在视野上都会开阔很多，但缺乏的就是对国内市场的理解和实践的经验，经过工作的摸爬滚打才会更加的得心应手，选择工作的空间也更大。但是，不管哪个方向好找工作，工作都要选择你喜欢的，不要单纯的因为金融类工作收入高就一头扎入金融行业，选择自己并不喜欢的行业，痛苦的过着每一天，这其中的酸楚是用再多的钱也不能抵消的。最后鸡汤一句，生活不止眼前的苟且，多去看看远方的田野。
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