⑦技术开发：编写和维护计算机程序，用于模型的实施和交易执行。
量化分析师通常需要具备数学、统计学、计算机科学和金融学等方面的深厚知识。他们使用大量的历史数据和算法来制定投资决策，旨在通过系统性的方法获得市场优势。
这个领域通常要求对编程语言（如Python、R、C++等）有一定的了解，以便实施和测试量化模型。
在金融领域，许多职位都需要Quant的技能，接下来我们将逐一分析一些职位：
一级卖方:
1. Investment Banking Strategy
投行战略顾问（Investment Banking Strategy）是一级卖方的岗位，主要职责包括制定商业战略方案、客户分析、市场趋势研究等。
这需要擅长运用数据分析、编程和金融建模等技能，通常使用C++、Java和Excel等工具。投行战略顾问在投行领域发挥着关键作用。
就职领域：投行
二级卖方：
2. Desk Quant
金融量化分析员（Desk Quant）分为不同种类，专注于各自领域的交易产品，如Derivatives、Equity、Credit、Commodity、FX或Rates等。
他们负责开发计算模型、执行量化分析、管理资产和开发自动交易算法等。C++是Desk Quant最常用的编程语言。
就职领域：投行、基金公司
3. Quant Strategist (Non-equity research)
非股票类金融市场的量化策略研究员（Quant Strategist）主要研究非股票金融市场，如债券、外汇等，构建模型并分析与市场趋势相关的各种因素。
这一岗位需要深厚的金融、数学和统计学知识，同时要熟练运用编程语言如Python和R。
就职领域：投行、基金公司、私人财富管理公司
4. Quant Developer/Modeler
量化算法工程师（Quant Developer/Modeler）负责在金融领域开发和实现各种数学模型和算法，用以解决风险管理、合规、法务、运营等问题。
他们需要深刻理解金融市场，并结合各种开发技能和编程语言（如C++、Python等）来确保模型和算法程序的数据准确、稳定和高效。
就职领域：投行、基金公司、交易所、量化金融公司
二级买方:
5. Quant Researcher
量化研究员（Quant Researcher）通常起源于sell-side quant strategist，他们的任务是开发定量策略和模型，帮助投行在交易、投资等方面取得更好的业绩。量化研究员需要不断优化和改进这些策略，以适应不断变化的市场环境。他们有机会升级为Quant Portfolio Manager，进一步管理基金。
就职领域：投行、基金公司、持有大量量化交易策略的机构、量化金融公司
02 非量化职位中的量化分析
除了专门从事Quant的职位外，一些非量化职位也广泛使用量化分析技能：
6. Exotic derivative trader
作为一名外汇衍生品交易员，虽然不直接参与量化研究，但需要对衍生品的价格和隐含风险，有较高水平的认知，因此是需要掌握衍生品定价模型，有风险控制能力的。
精通数学和金融学对于Exotic DerivativeTrader而言是有重要意义的。
就职领域：投行、银行、保险公司
7. Derivative Structurer
衍生品产品经理（Derivative Structurer）设计和定价衍生品以满足客户需求。
这一工作需要与客户沟通，将销售技巧融入工作中，要求强大的沟通技能和较强的quant技能。
就职领域：投行、基金公司、交易所、保险公司
8. Macro/FICC Researcher
宏观/FICC研究员（Macro/FICC Researcher）负责研究宏观经济数据，分析金融市场走势，为交易和风险管理提供支持。
这一岗位需要数理技能，同时也强调文献研究、写作技能和客户管理技能。
就职领域：投行、基金公司、金融研究机构、保险公司
9. Risk management
风险管理领域需要应用数学、统计、概率、编程等技术构建风险模型，预测和量化机构所面临的风险。风险管理不仅仅包括量化领域的工作，还包括制定策略、监控风险趋势、制定预警信号和应对措施等，需要具备实践经验。
Quant在Risk management领域中是必不可少的一环，但并不是唯一的技能要求。
就职领域：金融机构、基金公司，保险公司，银行，企业。
通过以上对Quant相关职位的解析，我们可以清晰地看到Quant技能在金融领域的广泛应用。
无论是在投行、基金公司、交易所，还是在保险公司、企业，Quant都扮演着关键的角色。
因此，在选择留学专业时，深入了解Quant的内涵及其在不同领域的应用，对于未来职业规划具有重要的指导意义。返回搜狐，查看