LZ 虽然现在做 equity research，但毕竟读的是量化金融，也实习面试过这些所以还是相对了解的。其实文书阶段就应该着重 mention 这些 key words，这样你的 career goal 明确，招生官也会喜欢你。
https://forum.chasedream.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1352416&page=1&extra=#pid24868299 [校友答疑] 入学后究竟怎么安排时间 - 回报 CD 1
在美国读 master 的目的主要就是找工作，所以虽然学习成绩并不是那么重要，但是你在 master 学了什么，做了怎样的 project，会决定你能进入哪个行业。所以先简单地提一下课业，并讲一下课业和职业之间的联系。
北美的量化金融主要会涉及这 5 类课程，即
- Financial Engineering 相关课程：Stochastic Process, Stochastic Calculus, Derivatives Pricing, etc
- Econometrics 相关课程：Econometrics, Time Series Analysis, Statistics,
- etc
- Data Analysis 相关课程：Data Mining, Machine Learning
- Coding 相关课程：Python, R, MATLAB, SAS, SQL, Java, C++
- Finance 相关课程: Investment Analysis, Risk Management
其中 stochastic calculus、time series analysis 会用在基金、银行的风险分析、资产定价 ，策略开发的工作中用到；programming 和数据分析是所有量化分析的基础 ，python,R,MATLAB,SQL,SAS,java,C++ 你至少要会一样。
与这些课程相对应的，是职业。首先是 Fund，包括 Mutual fund,Private Equity, hedge fund, prop trading.
里面涉及的工作首先是 quant trading，就是坐在交易员旁边的那个量化分析师，给交易员提供及时的量化分析结果。第二是 portfolio management，投资组合管理。这一块是做量化分析的买方最主要的领域。你要用你的算法、统计分析，决定如何构建你的资产。后面的 trading strategy，交易策略开发，和 risk management，风险管理，可以说但是 portfolio management的一部分。具体侧重会根据 portfolio 的目的决定。你是要追求超额收益 alpha，还是追求稳健的红利，会决定你的交易策略和风险管理策略。必须说的是，好的 fund 对于职场新人来说不太容易进。工作经历在 fund 来说还是相当关键的。但是之所以把它放在第一块提，是因为对于量化金融从业者来说，进入大买方的 fund，是量化类金融从业者普遍都在追求的职业目标。
第二大块是银行，商业银行。其实量化金融学生第一份工作比较理想的，大部分可以企及的，就是大银行的 risk。2008 年金融危机之后，美国乃至世界很多央行都开始要求大银行对自身资产做压力测试，预测并汇报在可能的危机条件下银行的损失。这一块关于 econometrics，programming 和 financial engineering 相关的课程就会被经常用到。银行内第二类工作就是 wealth management.Wealth management，财富管理，主要内容是帮助大客户投资。这一块 finance 所学的东西就会用的多一些。最后，银行也会有一些买方投资，不过不像 fund 那么激进多元，所以 finance 下的 investment analysis 会比较多，策略开发会少一些。银行是不错的选择，有很多学量化金融的中国人都在银行里面。所以银行的职业也是不错的 network 对象。
接下来是 rating agency，评级公司，像 Moody’s, Standard and Poor’s, and Fitch Group 这样的。量化金融的职场新人大概率要从 data aggregation 做起，即收集和整理数据开始。并且肯定要做 risk measurement。有关课程当然就是 data 和 econometrics 以及 finance 中 risk 的部分。
第四种公司是 credit card company，信用卡公司。他们要做关于信用额度的匹配、违约概率的计算，风险承受能力的评估等等。所涉及的技能包括 risk management，以及一些 machine learning 的东西。
第五点，fintech，金融科技。金融科技的种类很多，公司招量化金融类人才的目的主要是去做金融方面的数据分析以及宏观分析。当然，金融科技很新，大部分公司也都是 start up，初创企业，所以在这里也难以简单概括全面，希望大家可以留意一下这些公司，华尔街小生以后也准备做一些关于他们的专题。
最后一点，business analysis。量化金融从数据分析的角度上说是分析金融数据的。所以其实量化金融专业的人才也可以分析商业数据。如果你没能找到金融相关的数据分析的话，不妨吧business analysis 作为跳板，在 data 领域积累经验，再跳回到金融。
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原文引自：
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