不知道是学弟还是学妹，问了我一个问题：“作为西财金融数学专业大一新生，我如果想做quant需要读一个什么层次的硕士呢？”这个问题好大，很难一两句话说的清楚，需要考虑一些共性的因素，也要考虑自身的特性，具体问题具体分析吧。不过总体上而言，考的学校越好(Top50 , Top10 ，Top3，Top1)，成为quant的路会越宽，选择的机会越多 , 起点也越高。
对于这个问题，我扩展一下吧，作为一个大一新生，如果立志想要成为一个quant,需要做些什么呢？
在前两年，我写过一篇文章：成为一个quant,你需要哪些知识和技能？—基于猎聘网2577份量化相关工作的招聘数据的分析
quant包含的范围其实蛮大的，我这里对quant进行一个限定，限定在做量化投资和量化交易的方向上。
劝退
对于想要成为quant，以量化投资和量化交易作为职业方向的人来说，我历来的态度就是先劝退。为啥呢？
职业性质本身导致了quant这个职业需要的前期投入特别多，而且前期的投入产出比不高，另外发展的不确定性很大。
前期投入特别多
成为一个优秀的quant需要学习的东西实在是太多了，需要付出更多的时间和精力，而且需要积累市场经验。
投入产出比比较低
使用同样的时间和精力，如果你努力的方向是计算机、人工智能等技术方向，可能刚毕业，年薪都40万+以上；如果你选择的是量化方向，你前几年的工资，很可能只有一二十万。如果想着毕业成为quant,很快年薪百万，发家致富，这个还是有些难的。工作的前几年，成为quant,对不起你付出的时间和精力。
发展的不确定性很大
在投资和交易这个行业，成为投资大师的人很少。不信，去找一找，连续20年，复利年化收益率能达到20%以上的资产管理者有多少呢？
quant的主要工作是以量化模型来指导投资和交易，虽然增加了一些确定性和成功的可能，但是本质上仍然是投资和交易。所以，有一少部分quant,能够持续不断的学习(这个学习的东西真多！！！)，能够不断迭代出好用的模型，能够不断提高对模型、对资金的管理能力，给资金带来比较好的收益，慢慢的管理的资金越来越多。大部分quant处于中等水平，大家水平差不多，带来差不多的收益，拿着差不多的工资。也有一些quant，因为知识与技能的限制，或开发不出好的模型，或模型失效导致重大亏损，或因其他种种原因，黯然离场。
知乎上曾有几个特别有名的问答，问你为什么劝退/劝入quant，感兴趣可以看看，应该比我写的精彩的多。
总结一下我劝退quant的原因是：这个行业需要十年如一日的不断的学习、研究，提升自己的知识结构和技能，不断研究市场，不断迭代开发新的模型，不断完善自己管理策略、风险、资金的能力，管理大额资金的时候要能够管理好自己的贪婪和恐惧，在亏钱的时候要能够承担压力。
好了，看到这里，你还想成为一个quant吗？成为quant,有什么好？放弃吧！
劝入
好了，有些编不下去了，上面我讲的都是真的，所以，我劝退也是真的。
但是我刻意忽略了一个前提：每个行业都是如此。
任何一个缺点，在某种意义上，它也是一种优点。
前期投入比较多，代表这个行业入门比较难，职业护城河比较宽。投入产出比比较低，要看你和什么去对比，世界上有很多行业，每年总有一些行业在风口上，但是我从来预测不到风口是什么，如果我能预测，我早就飞了!quant这个行业,不知道未来会不会成为风口,但是,可以肯定的是不会变为夕阳行业。就跟投资或者交易一样,这是一个可以长期存在的行业。另外这个行业类似于医生或者老师,是一个比较注重经验的行业,你花时间与精力在这个行业,就算不能成为大师,成为一个专家,也不错。
职业规划
瞎扯了那么多,来一点具体的吧.
每个人的知识结构、技能各不相同，所以，很难说有完全一样的职业规划。这篇文章，针对一个金融数学系的大一新生，给一个建议。
作为金融数学系的大一新生，想要成为quant需要做什么呢？从考证、硬技能、软技能、项目与进修等5个方面来讲一讲吧。
考证
不要为了考证而考证，要为了学习知识点，形成知识结构而考试。在大学期间需要考试的证书有很多，建议一下都需要考一下：
如果条件允许，可以考一些更高级一些的证书，比如：
学习具体知识，考证可能需要花费20%以上的时间了。
CIIA
FRM
CFA
还有一个国外的技术分析师的考试
注会有精力就考一下，没精力就不考
证券从业
期货从业
基金从业
银行从业
期货投资分析
硬技能
学习计算机、数学、物理等学科，作为自己的硬技能，这些都是可以直接检验的。
暂时就想到这，还是很多很多。
至少懂一门编程语言，目前比较火的是python，建议先学python,入门简单。另外一门Rust语言，在量化中也有一定趋势火起来。
如果时间和精力足够，建议学C++，这个大概率会一直有用，但是入门比较难！
最好能够对算法和数据结构有一定的了解。
最好能够懂一些计算机底层的知识。
最好会一些高性能数据库的使用。
最好能够懂一些 网络的常识。
数学基础的必须掌握，一些复杂的数学，比如复分析之类的，最好也能懂。
机器学习、人工智能的算法如果能搞懂，会锦上添花
基本的物理要懂一些，有很多可以用到量化模型中。
软技能
情绪管理
情绪管理还是蛮重要的一个技能的，不论做不做quant，都建议好好学一学。
投资经验
如果有时间和精力，做一些模拟交易，关于股票、期货、期权、债券，都建议做哈，记得是模拟交易。
沟通技巧
与老板沟通，与客户沟通，与同行沟通。
投资直觉
玄之又玄的东西，不讲，最好有。
项目
项目就是你在面试的时候，可以直接写进简历里面的，能够让人眼前一亮的东西。
这个需要长期的积累，多做一些和量化相关的东西，比如一些模型、算法，甚至是一个分析框架。
多积累一些项目经验，可以考虑参加一些kaggle上的一些金融相关的比赛，如果能够获奖，那么多找工作很有帮助。
进修
做quant，本科好像大家都不太认，这完全是学历偏见，国内基本上是硕士和博士，国外博士居多。
所以，考一个好一些的硕士，如果条件允许，可以读到博士；如果条件比较好，可以去国外的一些名校读博士；如果可以在国外的顶级投行的量化部分工作个三五年，那在国内，这个配置几乎无敌了。
好了，瞎扯了很多。以上很多东西都是锦上添花的，缺少一些也不会影响你成为一个quant。quant在很多时候也是需要团队合作的，毕竟，一个人的时间和精力是有限的，不可能都懂。找到其中一些自己擅长的部分，做到比大部分人都好，就足够了。如果上面提到的大部分你都能做到特别好，来我们公司吧
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