华尔街Quant岗，到底什么专业最吃香？

华尔街Quant岗，到底什么专业最吃香？

最近被问爆了，想去华尔街做Quant，到底应该选什么专业？CS、数学、统计还是金工？说实话，这个问题真的没有标准答案，每个专业都有自己的优势和劣势，今天就来给大家深度扒一扒，希望能给正在纠结的同学一些参考。

先说说老牌王者：数学和统计。这两个专业出身的同学，理论功底绝对扎实。什么随机过程、时间序列分析、measure theory，那都是刻在DNA里的。面试官问起模型，特别是那种需要硬核推导的，数学和统计背景的同学往往能对答如流。很多顶级的Quant Fund，比如Renaissance Technologies，就特别偏爱数学和物理背景的博士。他们觉得这些人的思维方式更加严谨，解决问题的能力更强。但劣势也很明显，就是实践能力可能偏弱。很多同学可能理论满分，但让他写个复杂的Algorithm或者处理一下脏数据，就有点抓瞎了。而且，现在业界的趋势是越来越看重coding能力，纯理论派如果不主动补齐短板，在Technical Round里会很吃亏。我认识一个数学PhD的朋友，理论水平没得说，但因为coding太弱，面试的时候被刷了好几次，后来花了半年时间恶补Python和C++，才终于上岸。

再来看看新贵：Computer Science。CS科班出身的同学，优势简直不要太明显。编程能力强，Data Structure和Algorithm信手拈来，System Design也懂一些。这在High-Frequency Trading (HFT) 公司里是绝对的加分项。像Citadel Securities, Jane Street, Two Sigma这种，对C++和Python的要求都非常高。你的代码能力直接决定了策略的执行效率，这可是真金白银。不过CS的同学也有软肋，就是金融知识和数学建模能力相对薄弱。你可能很会写代码，但对于期权定价模型、风险计量这些，可能就需要花大量时间去补了。面试的时候，如果被问到一些金融衍生品的细节，或者需要你从零开始构建一个stochastic model，可能会有点懵。所以CS背景的同学，建议多选修一些金融数学和统计的课程，或者自学一些quantitative finance的经典教材。

然后是物理。你没看错，就是物理。物理学，特别是理论物理，培养的是一种从第一性原理出发解决问题的思维方式。物理学家们擅长对复杂的系统进行建模和抽象，这一点和Quant的工作内容不谋而合。所以你会发现，很多顶尖Quant的背景是物理PhD。他们可能没学过一天金融，但学习能力超强，能很快上手。当然，劣势就是转型成本比较高，需要自学大量的编程和金融知识，属于是"曲线救国"了。但如果你本身就对物理充满热情，又不想放弃学术追求，那这条路也是完全可行的。

最后说说最对口的专业：金融工程（Master of Financial Engineering, MFE）或者叫计算金融（MSCF）。这些项目就是为了培养Quant而生的，课程设置非常全面，金融、数学、编程三手抓。从随机微积分到Machine Learning，从C++到Python，基本上你求职需要用到的技能，项目里都会教。同学和校友资源也都是这个圈子的，对于Networking和获取面试机会非常有帮助。踩过坑的人都知道，有个强大的校友网络有多重要，很多时候一个内推就能让你跳过简历筛选，直接进入面试环节。但MFE的缺点也很突出：贵，学费动辄七八万美金，而且申请难度极大，属于是神仙打架。项目节奏非常快，课程压力山大，你可能需要同时兼顾好几门硬核课程，还要抽时间刷题、准备面试，真的会让人绷不住。而且因为太对口，你的同学就是你最直接的竞争对手，内卷程度懂的都懂。

其实，专业只是一个标签，华尔街真正看重的是你掌握的技能。无论你是什么专业，想做Quant，这几项能力是必备的：

数学能力：线性代数、微积分、概率论、随机过程，这些是基础中的基础。如果你连Ito's Lemma都不知道是什么，那可能需要先补补课。

编程能力：Python和C++至少要精通一个。Python用于快速原型开发和数据分析，C++用于高性能计算。SQL也必须熟练，毕竟数据是Quant的生命线。

金融知识：至少要对股票、期货、期权等金融工具有深入的了解。知道什么是Greeks，知道Black-Scholes模型的假设和局限性，知道如何hedge一个portfolio。

面试的时候，Technical Round会轮番轰炸你这些知识点。Behavioral Question也别掉以轻心，建议大家熟练运用STAR框架来组织自己的回答，把你做过的项目和Internship经历好好包装一下。有些公司还会有Assessment Centre，里面包含Group Discussion和Presentation，综合考察你的软实力。

那么，到底该如何选择呢？

如果你还在本科低年级，有充足的时间来规划，那我的建议是：如果你对数学和理论充满热情，可以选择数学或统计专业。但一定要从大一开始就疯狂刷题，自学Python和C++，多做个人项目，争取找一份Software Engineer的Internship来弥补工程能力的不足。如果你是CS爱好者，代码能力超强，那就在CS的道路上继续深造。同时，辅修一个数学或者统计的Minor，多选修一些金融学院的课程。可以尝试参加一些Kaggle比赛，用Machine Learning技术去解决一些金融问题，这会是简历上非常好的加分项。如果你对物理情有独钟，并且有读博的打算，那也完全OK。物理PhD在Quant界的认可度非常高。博士期间，有意识地选择一些计算相关的课题，多和金融圈的人交流，为转型铺路。如果你家庭条件允许，并且背景足够强，那么申请顶级的MFE项目无疑是最高效的路径。虽然过程会很辛苦，但能让你在最短的时间内完成知识和技能的储备，直接进入求职快车道。不过要做好心理准备，New Grad的竞争压力不是开玩笑的。

总而言之，没有最好的专业，只有最适合你的路径。关键在于尽早明确目标，然后有针对性地去补足自己的短板。条条大路通罗马，希望大家都能找到最适合自己的那条路，成功上岸华尔街！

对了，我还想跟大家分享一下我的一些个人经验。我本科是学数学的，研究生读的是MFE。说实话，这两年的学习真的很辛苦，但也让我成长了很多。MFE的课程很硬核，从stochastic calculus到C++编程，从金融衡生品到风险管理，几乎涵盖了Quant所需要的所有核心技能。虽然过程很痛苦，但现在回想起来，这些知识在面试中都派上了用场。

我还想强调一点，就是实习的重要性。如果你能在大二大三的时候就找到一份相关的Internship，那对你的求职会有很大的帮助。不仅能让你提前了解行业，还能让你的简历更有竞争力。我当时就是因为有一段在buy side的Internship经历，才在面试中有了更多的话题可以聊。

另外，networking真的很重要。华尔街的圈子其实很小，很多机会都是通过内部推荐来的。所以大家一定要多利用LinkedIn，多参加公司的Info Session，多和业内人士交流。有时候一个好的referral，真的能让你的简历从几千份申请中脱颖而出。

最后，心态要放平。Quant的竞争确实很激烈，但只要你足够努力，足够坚持，总会有收获的。不要因为一两次失败就放弃，每次面试都是一次学习的机会。祝大家都能实现自己的华尔街梦！

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