實習生和全職員工的區別，你中槍了嗎？
更新時間：2023-09-21 08:02:21作者：佚名
個人覺得，從公司的視角來說，招聘者的能力和素質是比文憑等等的標簽更為本質的需求，簡歷上的文憑、專業、背景代表招聘者或許具備公司須要的技能和素質。
倘若說到量化投資，然而無論是見習生還是全職職員，團隊最希望你具有的能力是農活能力，贏利能力和引導別人贏利能力，三個層次依次遞進。
引導別人贏利能力是團隊領導干的事情，見習生就不要越權了，但是假如有這個能力也不會來提問了。
贏利能力基本上就是你具有形成alpha的能力，只是說你有策略的idea。
具有這些能力的，要么你已然是一個挺好的個人交易者，要么就是你代表天賦太高。
其實，idea不等于performance，你要讓人信服你有形成收益的能力，你最好還是具有一些量化基本功，實現檢測你的idea。
這么，忽視掉成熟的交易經驗和天賦這種可遇不可求的東西，一個見習生要至少具有的就是農活能力，或則在別人的引導下形成alpha。
然而，任何一個行業來講，見習生和高級職員最至少的作用就是能干活。
有了前面這么多伏筆，就容易得出見習生要求的素質了。
01、學習能力
然而，一個公司假如會挑人，這么格外重視的是候選者的潛力。這個潛力也一般被覺得是學習能力。
因此，情商和思維模式十分的重要考金融分析師需要具備，尤其是量化行業。
比較極端的實例就是，一個昨天榮獲IMO金牌的大學生，在這方面的表現要遠遠好于一個普通的英語碩士生。不過，學習能力和情商不能成為你知識底蘊薄弱的幫兇。
對于一個量化職位來講，雖然是你相關的經驗和技能積累越充分，你在崗位上的學習能力才越強。
你不能或許完完全全的了解，你所去的崗位所須要的技能結構，并且當你具備了transferableskill就早已足夠了。
02、編程能力
編程能力，農活的基本了。
通常來說比較流行的是RMATLAB和python，不要問應當用那個，應當學那個，這得看團隊，你只能意料，并且團隊都會用其他語言。
最重要的是你會不會“編程”，會編程了對一門新語言的上手速率是極其快的。
至少你的編程能力可以處理數據、建模和實現idea。另外excel熟練下也會讓你的工作效率提升這些，懂VBA更佳。
假如團隊讓你做的不只是是research，要形成productioncode，這么你就須要把握pythonJavaCC#之類的了。
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03、建模能力
建模能力，多數是指的是統計知識和應用物理知識。
比較常用的是微積分，線性代數，機率論與數理統計哪些基礎，以及最優化考金融分析師需要具備，回歸剖析，時間序列剖析等專業課程。
這些團隊也大量的使用機器學習(統計學習)的模型。金融專業的課程里，投資學，計量經濟學，資產定價等的物理模型也會在實際工作中用到。
假如你領導提及一個模型你就說沒聽過，提及一個模型你就說沒聽過，那你可以直接看文章的結尾了。
提及的模型沒聽過很正常，至少你立馬Google下才能看見是如何回事吧。
04、金融基礎知識
量化投資崗位總是說自己不要求金融知識背景，由于這個部份在工作中特別好補。不過，這個部份只是辨別量化投資狗和程序人士(碼神)的地方。
金融專業師生，就更應當在這方面指出自己的優勢。金融專業中大多數課程對量化投資是沒有直接作用的，并且可以給你一種思維模式，拓展下你的知識背景。
最有用的課程是一些二級市場相關的。至少你得了解下都有哪些金融產品可以做，金融產品的定義是何種，有什么優點，交易模式等等吧。
05、項目經歷
對于你說項目經歷，最直接的就是你自己做量化投資咯，自己用小錢搞搞，搞HIGH了沒準你都不想去打工了。
也有就是見習經歷了，總之你有三年的時間可以找機會，投幾個簡歷，面幾次試也就差不多曉得這種崗位有哪些需求了。
金融大學比安裝工程學校更好一點是，博士手里的項目都更相關。找個博士要領活做做，或則直接當作自己的博士研究方向。另外讀一讀這方面的掃盲入門書籍，掃下盲，你會更明白該怎么努力。
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