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想进投行,

金融背景可是必备的一块敲门砖,

除了学历专业的高门槛,

高强度工作压力也不是一般人能够承受的。

那些纯理工科专业出身无金融背景的人,

就没办法进投行了么?

超长待机的投行日常里,

就没有“钱多活少”的好差事儿了么?

其实,在投行的众多部门中,

Risk - 风险管理

Quant - 量化投资

就是那些非金融出身,

又擅长数理的留学生的“不二”之选;

Risk的工作压力,

也并非其他部门那么变态。

今天,我们就来一波科普,

说说关于Risk和Quant的那些事儿~

Risk Management篇

提到投行,除了高薪,当然还有超长待机般的工作日常。

然而在投行,并非所有的职位都那么虐的,Risk Management,就以“工作时间短压力小”,俘获大多数投行梦想家的芳心,成为投行里“钱多活少”的一个存在。

什么是Risk Management?

有金融的地方,就有风险,风险一直贯穿了金融业务的各流程各环节,于是传说中权力很大的Risk Management就出现了。

Risk Management 就是通过定义、衡量、分析、评估风险等策略来尽量减少或者规避金融公司可能遭受的损失。也有人习惯以“风控” 来称呼Risk Management部门,也就是风险控制。

虽然它并不是为金融行业直接赚钱,但可以帮助金融行业减少损失,对金融行业有意义重大的直接贡献,因此在金融行业来说可是位高权重的!

Risk Management常见分类

Credit Risk(信用风险)

Credit Risk 是指交易对手信用评级降低、无力偿付债务或者恶意倒闭导致求偿无门所带来的风险。为了规避这种风险,Risk Management Department会给IBD 提供客户的各种信用评级,并出具对预期交易的风险分析、基本面分析、信用评级变化可能性分析等,其他如违约的可能性以及违约造成的损失等。

Market Risk(市场风险)

随着行业的现代化和银行业的进步,市场风险的影响力开始上升,比如利率的波动、市场变量的变化、大宗商品和资产的价格还有汇率的波动等等。

市场风险包含流动性风险,利率风险,汇率风险和对冲风险等等。

Operational Risk(操作风险)

Operational Risk 与商业活动的不确定性(比如人为因素或者其他外部因素)相关。相对于前两种风险,Operational Risk 需要从业人员进行更多的定性分析,需要以批判的眼光评估公司的流程并提出改进意见。

由于操作风险和商业活动的不稳定性高度相关,所以它可能会触发市场风险和信用风险。所以,操作风险与信用风险和市场风险有着不可分割的联系。

Quantitative Risk Analysis(定量风险分析)

定量风险分析是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。

重复进行定量风险分析反映出来的趋势可以指出需要增加还是减少风险管理措施,它是风险应对计划的一项依据,并作为风险监测和控制的组成部分。

薪资及发展前景

“物竞天择,适者生存。”

达尔文法则也同样适用于当今正处于风口浪尖的互联网金融行业。

很多平台因为较低的风险防范水平而折戟于市场大潮,风险控制的价值越发凸显,从而也催生了对风控人才的大量需求。据统计,风控是金融机构中台职能部门中薪酬涨幅最高的职位之一。

Risk Management在投行内部的地位也是非常高,因为各项业务超过一定规模,都必须通过风控的审核才能成形。

根据 Glassdoor 数据,Risk Management在美国的平均年薪已经高达10w+美元。在中国,风险管理师的年薪大约是30~50万。

如果考出FRM, 那么你离年薪10万刀又进一步!

Risk Management青睐什么人?

风控人员要熟悉资本市场的各项业务,能够从业务的层面来理解和分析风险,同时也要理解公司的战略和发展方向,去充分地评估风险。

专业&学历

对于Risk Management,模型以及量化分析使得理工科背景的人才受到广泛欢迎。比如数学、统计、物理、金融工程、计算机、工程学科等。

如果对风险建模或者模型评估部门感兴趣,博士或者硕士学历,并具有一定的编程经验的话,又会大大加分。

必备技能

除了基本的 Excel、Access 等数据处理、分析方面的技能之外,还需要懂得基础会计知识。

如果对风险建模、模型评估等方面感兴趣,那需要拥有编程方面的技能,比如 C 语言、C++等。如果 SQL 玩得很溜,那就再好不过。

性格特点

是否选择做风险管理,很大程度也取决于每个人的性格特点。

如果你重视细节,分析能力强,交流能力强,对市场有兴趣但不希望时刻为之提心吊胆,那么风险管理也许是适合你的职业选择。

“作为数学、物理、统计、工程等纯理工科专业的同学,没有金融背景就没办法进投行了么?”

针对这样的同学,其实投行里的Quant职位,正是为你量身定制的!

什么是Quant?

Quantitative Analyst,简称Quant,也就是量化分析师。

Quant也被戏称为“矿工”。主要一开始来自于做物理数学研究的人,跑到华尔街上给投行,还有其他的各种基金做Financial Model。现在越来越多依赖Computer Programing 来达到建模目的。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),包括衍生品定价、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。

Quant常见分类

Front Office Quant

又叫Desk Quant,主要工作是通过数据分析,为公司制定可以直接被交易员所使用的价格模型。从而有效识别有价值的交易机会,并控制风险。主要目标是快速建立模型,面对新的有价值的交易机会要抢在其他公司发现并建立出模型前完成新模型的创建。

优势是更接近交易核心,紧跟市场形势。缺点是工作强度大、节奏快,对模型精准度的要求也高。

Model Validating Quant

主要工作是对Desk Quant以建立好的价格模型(包括新创建的和以前创建的)进行测试,判断其准确度和适用度。

工作环境较为轻松,压力较小,但也是各Quant中薪水较低的。

Research Quant

Research Quant 尝试发明新的价格公式和模型,有时还会执行Blue-Sky Research。

优势是比较有趣(对于喜欢这些人来说),而且可以学到很多东西。 劣势是有时会比较难证明有你这个人存在(跟科学家一样的道理,如果没有什么大的成果,别人就很难注意你。)

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。

Statistical Arbitrage Quant

Statistical 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。

Capital Quant

Capital 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,它变得越来越重要。你会得到不错的收入、更少的压力和更少的工作时间。

薪资及发展前景

在金融行业发展相对成熟的欧美,大量Quant岗位由PhD把持,从数字上来说金融业Quant的薪资一般可以比大学讲师高出20%-50%。一个没有经验的Quantitative Analyst一般每年税前可以挣到60K-100K美金。

在中国,金融行业发展超快,Quant岗位金融行业发展很快的一部分,借着互联网金融的东风,这个岗位的薪水一路飙升,有公司为Quant开出百万年薪,少也有75万左右。

不仅工资和CS专业不相上下,因为需要很多量化知识背景,较高的专业壁垒也让Quant员工比起前台Trader更加稳定。

Quant作为Finance领域中金融运作和Decision Making核心,不仅行业发展势头好,金融市场更是对Quant人才求贤若渴,无论是高大上的投行,还是低奢的PE,需要强大的Quant和庞大的Quant精英队伍来作为支撑。

Quant青睐于什么样的人?

专业&学历

由于量化分析师主要从事编程和Model相关工作,作为数学较好的国际留学生在竞争这些岗位时的优势是显而易见的,尤其是数学或者计算机、数理金融专业方向的学生。

金融数学(金融工程)、数学(应用数学)、统计、物理相关的专业。简单来说,物理主要用在衍生物上,统计会接触到很多不同的统计方法,数学可以掌握很多高效数值方法。

必备技能

编程是重中之重。对于Quant来说,可能需要学会很多种不同的语言,Python是非常适合做Quant的语言。

也需要会C++,并不是说一定会用到它,而是知识让潜在雇主知道你能很快学会其他的语言。需要会Matlab/R,这样可以做研究,然后制定策略等等,还要会SQL,因为金融是一个高频大数据的行业。

根据不同岗位,还会有不同需求。

性格特点

除了要有超强的跨学科背景的自学能力,还要有寻找问题的能力,以及对市场的敏锐直觉。

既然需要扎实的数学能力,当然少不了严谨的数学思维。

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