你是如何成為 Quant 的？
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有多少人，就有多少職業道路。你是如何開始從事這個行業的？
我在攻讀博士學位期間第一次發現了量化金融。像大多數研究生一樣，我一直在尋找拖延論文的藉口。我開始查看不同系的課程目錄，直到看到一門名為“金融數學”的課程。教學大綱列出了我以前從未見過的術語，比如布萊克斯科爾斯。當我閱讀期權定價是什麼時，我意識到這是我學術專長的一個極好的應用：高性能計算。
我申請了投資銀行或對沖基金中列出電腦科學博士學位的每一個招聘廣告。我最終在一家銀行的自營交易櫃檯獲得了一份統計套利的職位。於是，在各家銀行、對沖基金和小道具店開始了為期十年的統計套利和高頻交易之旅。
量化金融是一個不斷學習的職業；我不得不不斷地吸收新的技術技能和領域知識。這也是一個雇主可能不穩定的領域。我工作的前三個交易台都關閉了，這就是為什麼我對這個行業的大多數公司抱有極大的懷疑。
金融最終是一場基礎設施遊戲，大多數地方（和人們）在這方面都出奇地糟糕。唯一的競爭優勢是時間。比如，你花了多少時間練習你的手藝？您花了多少時間建構參數優化器、數據管道等？這就是為什麼我對那些聲稱必須保守秘密的人沒有耐心。如果不對基礎設施進行大量投資，幾乎沒有任何交易理念可以從一家公司轉移到另一家公司。
所以對於任何想進入這個領域的人，我建議你盡可能多地學習背景材料，包括一般金融、會計、經濟學等。另外，要真正擅長程式。（語言無關緊要；你的老闆會告訴你該用什麼。）雖然你必須練習數學，但不要執著於任何單一的技術或資產類別。具有諷刺意味的是，儘管因為 Black Scholes 而了解了這個行業，但我從未專業地交易過期權。
親自學習物理，並最終像許多只是為了找工作一樣轉向金融。
只是要嚴謹，因為這就是這個領域的全部內容，quant不是一份工作，它更像是一個標籤。
它可能意味著為投資銀行的前台定價衍生品，在其風險部門驗證宏觀經濟壓力測試模型，為統計套利基金進行貝氏推理，甚至只是開發與金融完全無關的 HFT 微觀結構套利算法任何。
財務建模可能意味著在 Excel 中查看財務報表並在併購或信用研究等領域進行一些基本的會計數學，或者嘗試將復雜的隨機定量模型擬合到特定的定價或波動性分群問題。
第一步是了解這一切是如何联系在一起的，誰在做什麼，銀行、交易所、經紀人、基金、監管機構、中央銀行以及其中的專業交易員、做市商、結構師、策略師、經濟學家等。這可能需要數年時間..
然後決定哪個職業適合你，如果你沒有特定的技能，就去學習它，並迅速找到一份工作，學習和適應，市場是一個不斷發展的生存之地。