金融類專業畢業生這三五年逐漸增加，雖然這個領域已經越來越擁擠，大家依然在努力獲得一份薪資較高且有上升空間的工作。但是金融行業依然有很多不確定性，特別是直接接觸二級市場的量化投資方向，今天通過我對行業內各種工作的認知談一些感悟，希望能夠幫助到正在面臨擇業的同學們。

遙想自己1996年從北京大學碩士畢業，已是20多年前的事，當時的金融行業遠不如現在發達，除了進銀行，我們真想不到去哪裡找工作，也不用擔心工作分配問題。所以在看到今日行業競爭激烈之餘，也感慨同學們擁有如此豐富的選擇空間，特別是以量化投資為方向的同學們，能夠發揮自己的計算機+金融專長，做自己想做的事。

一、各類金融機構區別：

1、銀行

很有趣我的第一份工作就是在中國建設銀行總行，我們大部分同事基於較為大量的業務資料做信貸分析，或者對分行資料做分析，我直接從事IT系統建設，對整體業務流做支援。今天你們所說的大資料風控就是當時我們所做工作的總結吧，而當年的我們，只是一顆螺絲釘式的資料工程師。

　　　　　　　　　　　　　　　　聚集了傳統強勢機構的辦公地——金融街

目前銀行分為總行和分行兩大塊，總行沒有櫃檯崗，分行有一級二級，還有一級二級支行。銀行分公司的管培生很有可能去做櫃員，但是銀行總行的管培生肯定就不去做櫃員。總行層面的崗位很多，分為前臺中臺後臺。前臺主要有利潤中心（包括金融市場部、資產管理部、投資銀行部），都是直接盈利的部門。中臺有風險管理、授信審批、財務會計。後臺主要以辦公職能為主，比如董事監事辦公室、人力資源部等等。

如果去分行，接觸不到太多有技術層面的工作內容。總行則不一樣，管培生鍛鍊回來之後，就要分部門，資訊科技部，就是偏向IT計算機的 ，如果你是金融工程（細到量化投資為主）的學習方向，這裡是你最合適的崗位。雖然銀行不直投股票等市場，但是通過通道業務選擇投資基金，做投資組合方案是常見的，這裡需要你對市場風險和收益有足夠認知。銀行是資金方最大甲方，這個崗位不是任何人都能勝任的。

大行或者股份制銀行的總行，最有含金量的都是前臺崗位，利潤中心，這裡是經驗積累最快，跳槽也比較容易的部門。

剛才我說的主要是銀行體系中，體量較大的股份制銀行，其他諸如城商行的崗位我不瞭解，但是可以想象，越小規模的銀行，每個人負責的業務肯定越多樣化，流程偏長，風控略鬆，對於鍛鍊一個能力維度較多的人，也有好處。

大行總行管培生基本是清北人的名校碩士，股份制商業銀行也是類似標準，分行層面的要求會相對低一些，理工類學生都有機會，並不一定要專業對口。但是一本院校的碩士，目前還是大行最青睞的。待遇方面，大城市分行或許比總行高，因為它是盈利主體，總行內，前臺業務部門工資也是最高的。

2、券商研究所

這是正統的賣方體系，如果你能夠進入券商研究所，說明市場還是認可你的量化投資分析實力，畢業生缺乏工作經驗，儘管這份工作略微辛苦，但正是積累經驗的好地方。我職業生涯有幾年是在這裡度過的，最集中的體驗就是緊張的工作和優秀的同事們，讓我認識了不少人，打開了之後創業的路途。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　新財富沒了，行業能變好嗎

在券商工作一般3~6個月新員工可轉正，無論轉正前後，在部門內還是公司內，評定你能力的都是研究報告受歡迎程度。如果是在券商的自營盤部門，當然就是看你的模型穩健盈利能力了，但是一畢業就去自營業務的同學畢竟很少。

目前的券商無論大小，都是有一定資產規模和客戶積累的，畢竟是正規金融機構。這種積累一方面為你的工作提供穩定性，不用擔心輕易失業，另一方面為你的工作帶來挑戰——必須熬一定年限，才能出頭。我不認為這是行業弊病，反而我認為至少要經歷一個完整的牛熊週期，你的觀點才能成熟起來，對於行業理解才能深刻，所以要耐心。

我有過兩年近距離服務券商的工作歷程，見證了這批同事們每天工作10~14小時，每週6天辛苦工作的環境，但是年輕的你面對這份工作並不會太累，因為大家一起加班能夠淡忘時間，淡化加班帶來的困擾，完不成報告或者模型才是最頭疼的事，加班不算什麼。

券商對於招聘的門檻不是很高，一般集中在理工科金融方向碩士博士，如果是本科生必須有很強的從業經驗或業績，所以從券商跳入公募基金或者頭部私募，是一個較好的上升通路。

新人在券商工作，能夠獨立完成研究任務，或者自己尋找研究方向嗎？我遇到過一位新同事，他非常堅定自己的開發思路（一個近乎偏執的P quant），但是屢次嘗試均無法得到好的績效，浪費了幾個月時間毫無進展，作為局外人的我已經看到了領導的擔憂，他卻全然不知。

這個問題我提供同學們一定要關注，公司聘用每個人都是有成本的，如果你總是在試錯，是公司在揹負這個成本，在承擔你的策略長期無法開發出來的風險，如果長期沒有成績，如何評定你的價值？所以一定要小步快跑，常出新，常迭代。而不要去承擔一個巨大的無法完成的課題，耽誤過多精力並承擔過大風險。

3、公募基金

公募基金是頂級買方，因為手握大量資源，我不認為國內公募基金的業績有多好，但是你不能忽視公募基金趕上了個人資產管理的歷史浪潮，通過2005年以來的牛熊轉換和加速發展，積累了大量沉澱客戶資產。

所以你應該能體會到，這裡是一個資源驅動型的機構，他並不依賴能力強的個人，你們所看到的明星基金經理，也是公司為了某種營銷需求所打造的，離開了團隊，離開了整個運營體系，明星大概率要變流星。

畢業生來公募基金，大概要通過半年的試用期可以轉正，但是並非什麼人都可以進入，這裡的門檻比券商更高，211、985類院校的碩士畢業是最低要求，一般考慮博士。但是如果你做過大量模型積累，對市場巨集觀微觀結構都有分析，那麼碩士的簡歷也會很出彩。

作為量化專業，你進入公募基金的合理職業規劃是，研究員、基金經理助理、基金經理，再向上就是部門總監，你可以嘗試看10~20年後能否達到總監職位……我沒有在公募基金工作過，但是聽朋友們說，這裡基本上不存在大面積加班，如果有加班，也是出於自己學習提升的角度考慮，或者有臨時性任務。

獨立或帶領團隊管理資產在公募基金內，需要一定工作年限和業績積累。你需要時刻考慮領導和公司對你的評價，堅定地完成業績任務，儘可能細緻處理模型細節，和身邊的同事保持通暢溝通。這並不是說人際關係要處理多好，但是你要保持良好的工作氛圍。領導對你的評價是你能否繼續向上，獲得更多資源的關鍵一步，很多人歷經多年無法獨立管理資金，可能都是由於此類原因。

二、私募基金行業特性：

我在2015年創辦了自己的私募機構，當時已經回到上海。所以對於私募的生態略微熟悉，可以和同學們多分享一些。這裡特指證券投資類私募，不是股權類，也不是資產配置等其他類。

　　　　　　　　　　龐大的私募管理規模中，很多來自股權基金PE貢獻  資料/製圖：蘇雪妮

1、私募基金公司的價值導向

首先私募都很小，全公司內以結果導向為主，強調收益。無論是管理幾千萬的私募，還是管理幾百億的私募，基本上都是這樣。要堅定我們的市場角色——為客戶創造收益。我們不是研究機構，不用寫研報，你只用考慮，能否在市場上為你的客戶多搶一些錢，無論這種錢來自市場波動規律（beta），還是上市公司價值（基本面alpha），還是你的高頻系統和演算法交易能夠帶來回報（交易alpha），甚至發覺通道盈利機會也要做，任何錢都要拼盡全力去賺。

強調收益並非不控制風險，業界客戶也越來越成熟，加上我們必須通過行業內企業客戶資金才能擴大規模，所以高sharpe rartio（夏普比率）是必須的，年度Calmar Ratio也是有要求的，比如銀行類資金要求每年或者每個投資考核期5:1收益風險比，或者要求收益6%以上，回撤2%以內，此時就需要各種策略混合搭配。

2、私募行業的幾個問題

作為一個公司實體，必須要創造回報，甚至前提是必須生存，所以私募行業有幾個問題不得不提，要選擇這一樣的同學們必須慎重考慮。

　　在管理規模1個億以內，這家公司都是有較高生存風險的，此時你要看股東的態度，股東如果願意持續增加資源，且市場給力能夠擴大募資規模，就不用擔心，即使燒錢模式也毫無問題，公司在股東意志支援下前進。但是如果股東放手不管，開始靠市場隨波逐流，那麼你作為新入職的員工，也面臨極大的不確定風險。我建議一個正常的私募，管理規模至少在1~10個億，且公司消耗不大，業績穩定，最好覆蓋股票+期貨至少兩個市場，這樣才算度過危險期。

　　工作流程長，工作內容繁雜也是你要面對的，小公司難以有人給你搭把手洗資料，做風控，很多流程要自己獨立完成，這裡面有很多坑。我們在初創階段，甚至感覺自己是靠出賣體力賺錢的職業，雖然有股東的自有資金和東拼西湊的一些錢支援，但是也必須加班加點工作。

　　我們會常懷疑自己的模型，常提出新的假設，去驗證新的假設。這就需要持續開發模型。我們發現盤口交易方面有一定衝擊成本，要不然調整策略，要不然在下單上再做優化，也需要付出開發精力。

　　此時你會發現，資金募集、產品報備建立、資料檔案管理、客戶溝通、公司財務制度、行業客戶的拜訪和接待，這一系列事情能佔用你50%的精力甚至更多，這種情況下根本不可能認真做模型。所以要組織開發工作，將模型開發工作下放給新員工，他們再帶實習生，部分拆解給實習生做。不僅管理層忙，普通員工也要承擔一定日常雜活，這是一件令人很頭疼的事，所以要做好準備，應對工作內容繁雜帶來的干擾。

　　在用人需求方面，我們新招聘員工優先考慮有從業經驗的人，起碼要做過股票、期貨等常見資產的量化交易模型。其實這幾年來從實習生轉正留用的員工更多，因為實習期是建立互相認知的階段，也是員工能力提升最快的階段。新招量化方面員工，最起碼要在聚寬等平臺上寫過一兩個模型，並展示績效，提供大致邏輯和風控條件。如果純粹是想從網際網路轉行到金融領域，且沒有模型開發積累和金融資產認知積累，這種人是不要的，公司沒時間精力培養一張白紙。

　　做好準備加班是常事，特別是模型交易者，但是公司不要求加班，想提升能力，要麼絕頂聰明比別人效率更高，要麼大概率自覺找時間提升。

3、甄別不同優勢（驅動力）的私募

　　A、資源驅動（股東，行業，規模）私募：

這類私募機構成立時間較長，管理規模較大，有較好的資源積累，和我們完全通過自己的量化模型去做私募相比，它們更像是在利用自己的資源優勢，以一個私募牌照為工具，去盈利。

　　有的股東直接提供了幾個億的管理資金，有的私募在某些行業客戶內有極強募資能力，或者由第一手訊息（內幕訊息依然是最大的alpha收益來源，你不得不承認），還有私募依靠債券業績和債券募資能力，已經管理了幾十億上百億資產。在這種公司，客戶資源是最主要的力量，你只是參與者，要遵守規則。

　　B、技術驅動（深度行研，名校碩博，ML機器學習，NLP自然語言）：

我更推薦同學們去這類私募機構工作，認為非資源驅動型私募，更適合非資源驅動型員工，也就是年輕地、帶有專業技術的你們，可以在這裡找到更好發揮空間。

　　這類公司中，依靠深度行業分析能夠獲得超額收益，依靠名校海龜碩博也可以得到最短賺錢的路徑，依靠機器學習（Machine Learning）可以獲得更高效能和多樣化模型，當然有些公司有獨門絕技創造alpha，那就是全市場資訊挖掘，通過對非結構化資料的NLP自然語言處理（Natural Language Processing），得到可觀alpha因子收益。在這裡，你可以學到不少新知識，儲備給自己未來的職業道路。

　　C、初創私募（特色產品，制度激勵驅動）：

如果你加入了初創私募公司，雖然要承擔風險，但是也意味著很多野蠻生長的機會。首先你們要通過做一兩隻特色產品，來獲得行業獎項，因為新公司如一張白紙，你要用產品獲獎為公司增信，方便募資。這個過程很艱難，但如果你選準了市場，並且用不同策略和產品組合去衝擊某個獎項，也許能高概率中籤。

　　制度激勵很簡單，就是指公司願意把更多的超額業績回報分給基金經理，初創私募該比例最高可能達到50%，也就是說100萬元的賬戶取得20%回報，你可以獲取其中10%，公司獲取另外10%的同時還要承擔各項運營成本，意味著你比公司盈利還要多，當然這是較為罕見和短暫的。平均該比例應該在5%~20%較為合理，隨著公司管理規模越大，個人價值越低於組織架構重要性，該比例越低。

　　成長期私募公司高度的扁平化管理，也意味著晉升速度較快。公司一般不會設計超過5~10個級別的冗長晉升通道，只要你的表現出色，能夠產生對於產品投資收益有價值的模型，自然會得到快速提升，通過3年時間提升到合夥人級別也不是不可能，完全看個人能力。

　　建議同學們擇業時，首先在網上搜尋該私募基金的公開披露產品業績，一般建議公開超過3只，且時間超過1年，業績有超過市場基準、超過同類競爭對手的回報率，如果你能打聽到管理規模，當然是更好的。

　　截至今年9月，在已經已登記的24191傢俬募基金管理人中，有管理規模的共計21301家，平均管理基金規模6.01億元。管理規模1億以下私募11661家，在國內所有登記的私募中佔比48.21%，接近半壁私募江山。百億規模的私募共233家，該數值比較穩定。所以我估計同學們大概率能夠找到的工作，都是處於成長期的私募機構。而且很多私募還沒能進入銀行券商白名單之內，所以要和團隊一起再走過一段艱難的創業路程。

總結：仔細觀察分析，慎重選擇好機構

金融工程類畢業生特別是偏向量化投資的專業，可以通過在適合自己的機構內，拓展眼界，拓展模型開發思路來源，為以後職業道路打下堅實基礎，畢業前5年的學習效率通常是最高的。你適合進入銀行，還是券商，或者非常優秀的你可以直接進入公募基金，還是進入人力需求最多且競爭最激烈的私募基金，需要按照自己的性格和能力維度做選擇。

　　工作這些年來，越來越意識到持續學習能力的重要性，因為市場結構在變化，交易對手在變化，你的工作崗位和內容肯定也要隨之變化，在此過程中，金融機構被市場大浪淘沙，一方面需要自身優秀，更需要擦亮眼睛尋找優秀投資機構，從學校出來很多規則將發生變化，期待你們在新的環境開始職業生涯。

　　作者遠毅，是某證券私募機構創始人，擁有深厚技術功底和金融行業從業背景，應作者要求沒有改動原文，首先發佈於“聚寬量化投資實驗室”公眾號。轉載請註明出處。

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