你如何在 16 周内从零进入量化金融

如何在 16 周内从零打入量化金融 July 13, 2026 · 阅读时长11分钟 · 查看原文 ↗ 量化金融 AI Linkedin 量化研究员（Quant）站在数学、软件和市场的交汇点上。 他们构建模型来为风险定价、在海量数据集中探测模式，并以任何人类交易员都无法手动匹敌的速度执行决策。 这种组合正是顶尖公司愿意为他们支付高薪的原因。 一个优秀的量化研究员能改善数十亿美元是如何被定价、交易或保护的。哪怕是一点点微小的优势，在足够多的资本和足够多的交易上应用时，也会变得极其有价值。 但进入这个行业是故意设计得很困难的。 信息散落在大学课程、面试书、编程平台、研究论文、Reddit 帖子和业内人士含糊不清的建议里。 大多数候选人花好几个月学习令人印象深刻的内容，却不知道这些内容是否会出现在他们想要的岗位或面试中。 内嵌帖子： 作者：Sammy (@sammy_capital) 帖子 ID：2076022908502045151 来源：https://x.com/sammy_capital/status/2076022908502045151 回复对象：无 正文： > 当一个年轻的芝加哥交易员第一次听说有人一天能赚 $50,000 到 $100,000 时 > > 他告诉自己，一旦赚到那种钱，他就立刻退出。 > > 然后他迎来了第一个五位数收入的日子。 > > 第二天早上，他又回到了交易场。 > > 「过了一段时间，钱就只是记分的方式了。」 > > 到 1980 年代末，交易所的一个席位可能值 $300,000 以上，据说交易大厅里每平方英寸的百万富翁比地球上任何其他地方都多。 > > 但这些影像展示了那笔钱对人们做了什么。 > > 交易员约会时还带着实时行情机，练习喊单以便能在人群中被听见，赢钱的日子穿同样的衣服，甚至在已经赚够可以离开之后还回来。 > > 技术如今看起来很古老。 > > 心理却不然。 > > 这部罕见的纪录片捕捉到了那个精确时刻：交易不再关乎钱，而是变成了身份、竞争和对这场游戏的沉迷。 > > 收藏它，当作来自过去的一课来看 > > 尤其是现在，市场又一次在奖励速度、热度和冒险。 媒体： video: 在你继续读之前： 收藏这篇指南，这样你可以回来找这份 16 周计划。 > 并关注 @sammy_capital，我拆解量化金融、市场模型，以及那些交易和管理大资金的人所使用的决策系统。 我花了几周时间，通过与 30 多位量化研究员的对话逆向推导出了这份路线图。 下面的一切，就是我希望在第一天就有人交给我的那个版本。 第 1 步 - 打好数学地基 大多数人开始量化备考时，会翻开他们能找到的最难的书。 那通常是浪费时间。 你的第一个目标是建立足够扎实的数学地基，让面试题不再感觉像把戏。 从这些开始： 概率； 期望值； 条件概率； 方差和协方差； 组合数学； 基础微积分； 线性代数； 统计学。 最重要的概念是期望值： 如果一个游戏以 0.40.40.4 的概率赢 $120，以 0.6 的概率输 $50： 那么在扣除成本之前，这个游戏每次尝试价值 $18。 量化面试随后会让它变难：改变赔率、隐藏信息，或者问你愿意花多少钱来玩这个游戏。 接下来是条件概率： 以及贝叶斯定理： 然后是方差： 期望值告诉你平均会发生什么。 方差告诉你这个平均有多不稳定。 对于组合思维，学习协方差和相关性： 这正是量化思维开始看起来不同于散户投资的地方。 散户的问题是： > 我持有多少只股票？ 量化的问题是： > 我实际上持有多少个相互独立的风险？ 用什么资料 从这些开始： Xinfeng Zhou 的《The Green Book》（绿皮书），覆盖概率、脑筋急转弯、微积分和线性代数。 然后用《Heard on the Street》来应对经典的交易和研究面试题。这两本是你所分享指南中的前两本核心书。 练习： 绿皮书概率部分； Jane Street 谜题； Jerry Qin 的概率题单； 计时的模拟面试； Zetamac 心算。 对于交易员，立刻开始练心算。 使用： > Zetamac —— 先瞄准 40 分，然后 50+ > > Math Trainer —— 适合从零重建速度 > > TraderMaths —— 更接近真实评估形式 > > Wall Street Quants Mental Math —— 对「80 in 8」这类练习有用 从 Zetamac 的 20 分左右开始，每天练习。稳定在 50–60 通常对许多早期交易筛选来说已经足够强。 原路线图建议先在 Zetamac 上超过 40，然后在面试前向 50+ 推进。 > 到这个阶段结束时，你应该能解期望值题、清楚地解释贝叶斯定理、计算基本的方差和协方差，并在压力下把你的推理讲清楚。 那才是真正的地基。 在模型、回测或随机微积分之前，你需要先变得擅长在不确定下做决策。 第 2 步 - 选定你的方向并构建证明 量化备考在这里分叉。 你不应该继续什么都同时学。 量化交易员（Quant Trader）被雇来做不确定下的快速推理。 量化研究员（Quant Researcher）被雇来在噪声数据中寻找信号。 量化开发（Quant Developer）被雇来构建让这些想法能规模化使用的系统。 这决定了你该练什么。 量化交易员 专注于： 概率和期望值； 心算； 估算； 做市游戏； 快速口头推理。 阅读或观看： Jane Street 官方面试指南 MIT Introduction to Probability and Statistics 《The Green Book》和《Heard on the Street》 Jane Street 谜题和计时的做市练习 你的基准不是「你最终能否解出某道题」。 而是「当假设不断变化时，你能否清晰地解出来」。 使用 Zetamac、TraderMaths、《The Green Book》和公司风格的概率题。 量化研究员 专注于： Python； 统计学和回归； 时间序列； 机器学习； 回测； 市场微观结构。 阅读或观看： MIT Analytics of Finance MIT Mathematics with Applications in Finance Scikit-learn 的 PCA 指南 《An Introduction to Statistical Learning》 Ernie Chan 的《Algorithmic Trading》 一个基础研究模型通常从这里开始： 你的工作是把由共同因子解释的收益，与可能包含真实 alpha 的残差区分开来。 但一个回测只有在考虑手续费、滑点和样本外测试之后才有用。 量化开发 专注于： C++； 数据结构和算法； 操作系统； 网络； 并发； 性能剖析。 阅读或观看： 《Building Low Latency Applications with C++》 《C++ Core Guidelines》 《Computer Systems: A Programmer's Perspective》 MIT 或大学关于操作系统和网络的课程 交易所关于订单类型和限价订单簿的文档 对于低延迟岗位，代码正确只是开始。 你还需要理解时间都消失在了哪里： 为正确的岗位使用正确的平台 MyntBit 是这份指南中最强的全合一选项。 它把备考分成开发、研究员和交易员三个方向，包含 C++、Python、脑筋急转弯、金融选择题、交易游戏，以及与 Jane Street、Citadel 和 Two Sigma 等公司相关的公司风格题目。 这一点很重要，因为大多数候选人浪费时间解那些与他们目标岗位毫无关系的题。 QuantQuestion 对金融密集型的备考很有用。 它有一个庞大的面试题库，覆盖组合构建、风险和市场概念，这些是纯编程平台常常忽略的。 Quantable 对量化交易员备考尤其有用，因为它的概率题、按公司打标签的题目、详细解答和互动游戏。 LeetCode 对量化开发岗位仍然必不可少。 做一个认真的项目 不要做十个浅薄的 notebook。 做一个能让你目标岗位一目了然的项目。 例如： > 交易员 —— 带库存和风险限制的做市模拟器 > > 研究员 —— 因子模型、期权定价器，或统计套利回测 > > 开发 —— C++ 撮合引擎或限价订单簿模拟器 你应该能解释每一个假设、失败点和权衡。 原指南把备考分成同样的三条路径，因为每条路径奖励不同的技能，面试流程也不同。 到这个阶段的末尾，一个招聘者应该能看一眼你的作品，立刻明白你在为哪个量化席位做准备。 第 3 步 - 为面试训练并大规模投递 最后一个阶段，学习转变为模拟。 你已经懂了概念。 现在你需要在时间压力下解对题，并清晰地解释你的推理。 量化交易员日常 每天： > 15–20 分钟 Zetamac > > 5 道概率题 > > 1 个做市或估算练习 > > 1 个大声讲出来的答案 使用： > 《The Green Book》概率部分 > > 《Heard on the Street》 > > Jane Street Puzzles > > QuantQuestion > > Quantable > > TraderMaths > > MyntBit 交易员方向 不要只为算出那个数字而解题。 练习解释哪些假设重要，以及当面试官改变设定时你的答案会如何变化。 量化研究日常 练习： > 概率和统计 > > Python 编程 > > 回归和时间序列 > > 模型验证 > > 回测批评 > > 研究讨论 每个策略都应该被归结为： 然后问： 它能否在样本外存活？ 它能否在另一种市场状态下存活？ 它能否在更低的流动性下存活？ 它能否在真实的交易成本下存活？ 使用 MyntBit 的研究员方向、QuantQuestion、Quantopian 讲座、MIT OpenCourseWare 和《An Introduction to Statistical Learning》。 量化开发日常 练习： > 每天 LeetCode > > C++ 内部原理 > > 操作系统 > > 网络 > > 并发 > > 系统设计 对每一个解决方案，解释： 也要学习： > 无锁队列 > > 内存池 > > TCP vs UDP > > 上下文切换 > > 缓存未命中 > > 订单簿更新 > > 部分成交 LeetCode 能帮你通过通用的编程筛选。 系统知识才是让你看起来像一个认真的低延迟候选人的东西。 每周做一次模拟面试 使用 45–60 分钟的格式： > 10 分钟 —— 心算或概率 > > 20 分钟 —— 岗位专属技术题 > > 15 分钟 —— 项目深挖 > > 10 分钟 —— 简历和动机 之后，把每个错误分类： > 知识缺口 > > 速度问题 > > 解释薄弱 > > 错误假设 > > 压力下慌乱 然后在 48 小时内重复同一类型的问题。 比知名公司投得更广 使用： > Northwestern FinTech 的 Quant Internships GitHub 仓库 > > 公司招聘页面 > > LinkedIn 上对「quantitative」「quant developer」和「quant researcher」的提醒 > > QuantNet 论坛 > > Glassdoor 看面试模式 从显而易见的公司开始： > Jane Street > > Citadel Securities > > Two Sigma > > Hudson River Trading > > DE Shaw > > Renaissance Technologies 但也要投： > SIG > > IMC > > Optiver > > Jump Trading > > DRW > > Virtu > > Five Rings > > Akuna Capital > > Flow Traders 在电子表格里追踪每一次投递： > 公司 > > 岗位 > > 投递日期 > > 当前阶段 > > 面试形式 > > 被问到的问题 > > 暴露的弱点 > > 下一步行动 目标是创造足够多的面试量，让每一次被拒都给你信息，而不是终结整个过程。 到第 16 周，你应该有一个目标岗位、一个站得住脚的项目、一套每日面试流程，以及一条活跃的投递流水线。 那时，你就不再看起来像一个「对量化金融感兴趣」的人，而是看起来像一个「为它刻意训练过」的人。 最后的话 量化金融奖励那些能在不确定下清晰思考、用数学构建系统、并在答案不明显时解释自己决策的人。 你不需要一次性掌握所有东西。 选一条路，跟着路线图走，做出点真实的东西，让每一次面试告诉你下一步该改进什么。 如果你想继续深入，这三篇帖子覆盖了量化思维背后的思想： **1. 博弈论与不可预测策略** 为什么最强的策略有时是彻底移除你自己的模式。 **2. 组合构建与共同基金定理** 为什么专业投资者从风险调整后的组合设计开始，而不是从单只股票的选择开始。 **3. 期权作为隐含概率** 期权价格如何编码市场对未来结果的预期。 先读那三篇，然后回到路线图，选择你想更深入的部分。 标签： # X # 量化 # 金融 # AI # Linkedin # 指南 # Chatgpt 相关文章 量化研究员如何用 AI 构建自适应市场状态的交易策略（完整指南） 一个实用的框架，用于检测市场状态并在状态切换摧毁你的 P&L 之前动态调整策略。 AI 金融 量化 营销