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雷达卡
一个博士的感悟：在一家高频交易对冲基金工作——转载
编者按：这个算是对高频对冲基金公司准入门槛的一个说明，精英的行业。
我们专业改名叫Computational and Applied Mathematics了，申请还是对Stanford iCME申。它的一个好处是硕士可以转博士，条件是“GPA 3.5/4.0，考过资格考试，找到导师，并且导师有钱，或者自己有钱”。由于我们学校是有A+的，A+是4.3，所以很多大牛中国同学的GPA都超过4.0。像第一年9门课就有一位同学8个A+……要拿A+还是很难的，四五十人的课也就2、3个吧。统计系的课比我们系的课更难，毕竟是号称全美就厉害的统计系。我们系的同学去上统计系的概率B（跟数学系合开），每次作业都要花40个小时以上，最后考试60分满分得分39，但已经是排第2了……最高那位40分，是个数学系的，也是中国人。数学系的课比统计系还难，而且数学系厉害的学生都号称“不屑于上那些跟统计系合开的课”。很多人去上数学系的课觉得作业爆难，但据数学系的人说他们系难的课都是没有作业的，有作业的都不算难……难的课可能一个学期就证一个定理，然后考试就是跟老师聊半个小时，那种境界当然不是偶等菜鸟可以企及的……而且数学系是没有CPT的，所以数学系的人要找 实习必须得去其他系修一个硕士，想找金融的当然就修金融数学的硕士。其实很多博士刚进来的时候还是很有学术激情的，视金钱如粪土的，但找了女朋友之后就变了。所以坚持纯数学统计研究的都是没女朋友的，或者女朋友是同专业的博士，但如果女朋友是其他专业的，才不会欣赏神马半群超级鞅，只有金钱才是一般等价物，才能带来共同语言；事实上很多女生逼自己男朋友去搞金融的，如果男朋友是冷门理工PhD的话。我们学校对博士是非常优待的，跟硕士完全不是一个境界，硕士转博士时系主任会百般刁难。
我们系当年跟我一起来的几个硕士生，除我之外都是北大清华的，其中一个作业作弊勒令退学了，其他几个都转了博士，或至少考过资格考试正在转，就我找工作。现在一家高频交易对冲基金当金融工程师。这个工作是系主任推荐的，前后花了不到半个月，由于系主任面子大，所以感觉他们在放水，经验不宜推广。其他的工作也是本系师兄推荐的，他是公司高层，自然又是放水的，经验不宜推广。其实我在学校认识人不多，同级的都不多，大几级的都是博士了，也基本同一年毕业，甚至比我晚毕业，说实话找工作靠同学还真的帮不上什么忙。一般来说，一些已工作的师兄师姐来招人，这些机会比较大。
我工作时间是每天下午3点上班晚上11点下班，5点开始交易，中间还有1个半小时休息，加上是系统自动交易，所以这行其实挺闲的。由于有保密协定，我不能讨论跟公司有关的任何事情，所以公司名字就不说了，它总部在芝加哥，在加州、新加坡、日本有分公司，我们其实是一个资产管理公司的下属对冲基金。找其他银行工作的话，在美国的同学可以参考这篇帖子，这是比较正统主流的找工作方式，该看什么书就认真看吧，他也花了不到3个月，那应该是最好的quant实习了。我的方式比较非主流，难以推广。http://www.mitbbs.com/article/Quant/31282885_3.html
有师兄去芝加哥的trading company当algorithmic trader每天要12小时，周末加班。这取决于公司的管理模式。我们公司有4个trader，每人坐在4个大屏幕旁做交易，其中一个是创始人兼这个分公司的老板，他不是经常来，很老了，另外一个年轻的管事。其实自动交易的话他们要做的事情并不多，只是在系统不正常的时候干预一下，记录一些重要的时间点，想一些潜在的交易策略，等等；我是金融工程师，我做的工作就是把那些重要时间点附近的市场变化的信息搜集出来（现在我已经编了程序自动找了），用一些统计方法验证他们的交易策略，当然这个过程也会产生一些新的策略，然后把程序跟融入交易系统里；编软件也有3、4个人，分工不同，有设计交易界面的，有设计系统内部的，有处理数据的（供我分析用）。公司成立10年了，经历了911和次贷，活得还不错，算厉害的了。长期资本空有一帮哈佛教授诺奖得主成立4年就挂了，而且98年的危机比911和次贷都小多了。
每个交易员用的交易系统里的自动交易策略是不一样的，而策略都是集体讨论出来的，所以收入分配有点类似于集体主义。芝加哥那些trading company不大一样，algorithmic trader既要写分析数据找模式的程序，又要编写相应的交易程序，还要自己看着程序交易，反正IT部门是不可能知道他们的交易策略的，只是提供数据和交易系统，所以他们要1天12个小时，6个小时写程序，6个小时用程序交易，累死人了，当然赚了钱是自己的。而且那些公司是没有quant,trader之分的，quant就是trader，trader就是quant.
这是一家很小的公司，交易的产品非常单一，不像一些知名大trading company，分17个小组，每个小组交易不同的产品，一共好几百人。但收入的话其实差不多，毕竟做这种生意并没有规模优势，大家都是不同的产品，每个人的收入跟各自的小组高度相关。这跟微软不一样，比如windows下很多部门，其实每个部门的收入都跟windows的销量相关的；而且在微软开发软件肯定比很多软件公司赚钱多，毕竟销量大，干同样的活，买的人更多。
俺小菜鸟情况没啥好说的，八挂一下咱们学校其他人的情况吧，尽量不要转出去，我会被人骂死的。
我们学校的金融数学普遍排在tier 1.5/2，排前面的是NYU/CMU/Berkeley吧，但录取难度却被认为很难，这么说似乎很不值。斯坦福的特点是人少，录取一般要求有相关的实习经历，当然不会面试考证的，成绩要好，国内一等奖学金吧，平均分90多分，学校要浙大、清华、北大、港大、滑铁卢这些的，专业数学经济工程精算都有，偏爱数学精算，GRE不大清楚，托福不清楚，但不会太难，其实清华北大很多据了金融数学然后去其他普通学校读博士的。
由于我们学校的金融数学专业很开放，其他系的人都可以选相关课，所以没必要拘泥于非得申请金融数学专业。其他学校很不一样，比如芝加哥大学、纽约大学、伯克利、卡耐基梅隆的金融数学/工程的课一般是相关专业的人才能选的。斯坦福金融数学系的校友包括了很多本校的博士生，他们就业应该很不错的。很多投行面试喜欢问很难的概率题，那帮博士最喜欢，很多牛人主要是概率牛。基金比投行难进主要是智力题，大牛博士们往往没时间准备，所以能去大牛基金的往往不是学术最好的，也不可能是最差的，但一般是导师不怎么管的。其实很少有博士做的研究方向跟对冲基金完全吻合的，毕竟哪有什么研究是针对高频交易记录找规律的。
有人说EE比CS容易，来这里确实EE的博士硕士都比CS多很多，像CS去年复旦有个女生本科毕业过来读PhD引起了很大轰动，因为即使是北清也要很牛的硕士毕业才有可能申到的，本科毕业就能申到斯坦福计算机博士确实历年罕见。EE每年的PhD都10几个的
今年普林数学招了烟台大学张若冰，对我来说当然是乐于看到这种事情的发生，毕竟烟台大学的学生都有机会申到最好的数学博士，那中山大学的学生理论上可以申到美国任何学校的数学博士。
我们公司每天结束时不持有任何东西的，毫无压力；但投行买卖的衍生产品往往颇为复杂，交割期限几个月，而且如果是自己开发衍生品去卖得话谈一笔交易也要花很长时间。著名的长期资本公司垮台的原因是他们买卖的衍生品太复杂，流动性太低，当市场逆转的时候根本没办法把产品卖出，同时也由于一些其他原因没法买其它东西对冲风险。我们公司不会出现这种情况。市场逆转时只是正在交易的产品受影响，而正在交易的产品量非常少的。
找此类工作博士明显比硕士有优势，他们水平也高很多，时间也多很多。Credit Suisse招实习生，笔试分3个考场，纽约500人，三藩80人，还有芝加哥，然后还有面试，最后只招了6个人，外加3个内定，这9个有7个中国人。斯坦福每年都会有2、3个去那里，还有2、3个据他们的offer，集中在数学、统计、运筹和我们系，都是博士。去大对冲基金、资产管理公司、交易公司当核心成员也是博士为主，我去的这家公司不知名的，但钱不会比他们少，工作铁定比他们闲。
斯坦福硕士生就业的话，计算机系一般去微软、Google、Amazon，少数拿到Facebook offer但没去。微软起薪8万多，59级；Amazon 9万多，还有一些奖金+股票。去这些公司最大的弊端是级别太多，59、60是SDE I, 61、62是SDE II, 63,64是Senior SDE, 之后还有director, principal director, assistant managing director, managing director，vice president，senior vp, president, ceo……。我们公司就1个创始人管着，原则上只有两个级别……
现在quant这个头衔都泛化了，以前只有投行基金有quant，现在保险公司、评级公司都有quant了，就好像一开始只有软件公司有软件工程师，现在好多公司都有软件工程师了，也把工资拉低了，听说高盛IT才4万2美金。保险公司当quant不会很高，可能连软件公司的SDE也比不上。
统计硕士的就业，其实比计算机硕士难多了，而且收入也低多了。虽然现在很多社交网站购物网站，要处理很多数据，寻找一些所谓的模式，但这些对编程水平要求比较高，似乎统计专业的人编程水平挺一般，而且斯坦福的学生在找工作方面并不像其他学校的学生那么上心。其实斯坦福的学生跟北大这种名校学生的心态挺像的。最近跟一个北大数学系毕业的人详谈了几次。按他的说法，北大的学生对学习非常用功，受欢迎收尊敬的都是学习好的人，所以北大本科生就业并不好，大家都想读研，出国。斯坦福很多理工专业的学生也有类似的特点，学习超级用功，找工作也就在招聘会投几份简历，按他们的说法即使是网申系统投中的机会都很少，更别说其它地方了。当然凭借斯坦福的威名很多人都拿到了大公司的实习，毕竟实习生很喜欢去名校招的，然后都留在了实习的公司。但这只是对那些计算机和电子的人比较适用，其他专业的人找工作则没有那么顺利了。而且学习氛围太浓厚对找工作反而有负面的影响；管理工程和一些人文专业喜欢去做传统商科工作有自己另外的圈子，他们找的工作也很不错，大投行有不少；相比之下统计专业则显得非常尴尬——他们有些人想找商科的工作，但统计系招的都是成绩好的刻苦学习型，性格上不够积极主动，而且很多本科也缺乏相关实习经历（都是成绩高招进来的）；有的想找技术类工作，但又不想做生物统计，因为生物统计对硕士有明显的瓶颈；想找金融方面的，但谈何容易，智力题答不上来；做IT公司的统计吧，其实编程水平又不够；所以哪方面都对口但是哪方面都不够不着。
鉴于我找工作的方式是通过系主任介绍的，而我身边同学很多都是通过实习找到全职的，所以在找工作方面我实在说不出什么心得，比如哪个网站有用，面试细节等，我确实不在行。以上也大多数这两年的所看所想。金融工作的话纽约芝加哥机会很多，我在加州已经非主流了，而且一般人刚毕业都是去银行为主，我去基金也是少数，现在说实话也还没完全确定，也不敢说这个工作多好。很多人说先去银行积累人脉以后大有帮助，如果去基金会把自己限得很死，其实这些挺扯的。人家用投行的人脉就是为了找基金工作的，现在既然可以进了就不需要投行人脉了。
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