就业·友话说｜陈肯&徐灵笑：多元提升，莫负韶华
港中大（深圳）职业规划与发展处“友话说”系列邀请来自各个行业与专业的校友，为学弟学妹提供择业或升学建议。请跟随“友话说”系列采访，听学长学姐们谈专业理解、分享规划心得，看他们在人生的岔路口如何做出不同的升学和职业选择。
本期，在私募行业工作的本科校友陈肯和徐灵笑将为您讲述他们成长故事！
个 人 介 绍
陈肯
2018级 理工学院 思廷书院
金融数学专业
现就职于某百亿量化私募
徐灵笑
2019级 逸夫书院 金融工程专业
现就职于某百亿量化私募
量化行业的职业探索与抉择
Q：为什么会选择港中大（深圳），以及为什么会选择本科时的专业？
陈肯：
因为在填写志愿前便了解到我们学校的教学模式较为自由，可以根据自身情况灵活安排学业进度。比如我在大二修读完专业课内容后，大三、大四便有时间上一些硕士或博士的课程，也有更充裕的时间实习，进而更深入地了解量化岗位，这些对我的之后的职业发展都有帮助。至于专业，我在一开始便确定会从事量化相关工作，金融数学是一个较为适合的专业。
徐灵笑：
我和陈肯学长的想法差不多，主要是因为港中大（深圳）的氛围比较自由，可以自主规划自己的学习时间，不用按照学校课表的顺序依次往后修读，而且也能选其他专业的专业课。做量化其实需要选非常多数学专业的课，所以如果能自己安排学习规划，会有很大帮助。我在填报志愿时就已经想好未来要从事量化行业，所以当时选择了金融工程专业。
Q：学长们什么时候明确了未来的方向？为什么大学期间就决定直接就业而不升学？为了毕业之后直接就业，你们做了哪些准备？
陈肯：
我从小就对交易比较感兴趣。高中在准备物理竞赛时，一位北大物理系的老师说过，他半个班的同学最后都走了量化方向。他当时给我们做了一些金融建模的题目，我也是从那时起对量化有了初步的认知，也喜欢上了自己建模、解题、跑策略获取收益的感觉；再继续往这个方向发展后，发现自己确实比较喜欢这个行业。也就是说，我基本上在进入大学前，就决定了未来要从事量化工作的方向。
在大三顺利拿到return offer后，我选择直接就业，主要出于以下原因：
1. 我本科时已经修读了足够多的硕博课程，认为自身知识积累已经足够，相比于理论知识更需要一些实践帮助自己成长；
2. 量化领域研究主要在业界，从行业中直接获取认知是让自己成长的最快方式；
3. 即使选择读硕士项目，之后找到的工作大概率也会和现在处于同一水平。学历在量化行业中只是过简历的敲门砖，过了简历关后，实际的能力、经验等会比学历重要的多，因此还是希望把时间花在更直接的产出上。
关于如何拿到return offer，我是参与了比较久并且比较硬核的实习：在大二暑假开始第一份实习，后面策略实盘了近一年，积累了不少经验，之后才在现在的公司拿到return offer。
徐灵笑：
我的家里人建议我选择量化这个方向，因为他们觉得量化交易在金融市场中的占比会越来越高；同时我自己对数学和编程都感兴趣，也想做一些能在业界落地的项目，所以我其实也是在进入大学前就想好了未来要从事量化工作。因此，我给学弟学妹的一个建议是要尽早决定好之后的发展方向。
关于本科结束后升学还是就业的问题，我是在大三暑假拿到return offer的时候决定毕业后直接就业的，原因如下：
1. 即使继续攻读硕士项目，之后我找到的工作大概率也和目前的工作处在同一水平；
2. 个人认为量化研究的前沿主要还是在业界；
3. 目前就业形式不是特别明朗，所以想尽早工作，规避一下风险。
至于return offer，我是从大二寒假就开始实习了，后面有多段实习经历，积累了不少经验，最终在实习结束后转正。
Q：学长们认为从事量化行业需要具备哪些必不可少的特质与技能？
陈肯：
我认为第一点是需要较强的自主学习和快速学习能力，尽量拓宽自己的知识领域，并在某几个子领域有较为深入的研究；第二要有独立思考、定义问题、研究问题的能力，这个品质在与科研相关的各个领域都很重要。
徐灵笑：
首先自主研究能力很重要，因为量化有一个非常大的特点是没有人带领你做项目，所有东西都需要靠自己去研究和摸索，所以自主研究的能力非常重要；
相关技能方面，我认为编程是一个门槛，因为编程是我们平时研究、做策略的工具，这个工具就像写字时候的笔一样，需要掌握得非常熟练；
此外，扎实的数理基础也很必要，因为在量化工作中进行数据处理、分析都需要非常多的理论知识，如果这些理论知识不够扎实，很难进行深入的研究。
学习与求职过程-徐灵笑
Q：学长在本科时期是如何规划自己的学业，以及如何做职业规划的？
如果打算本科毕业就业，那首先第一点，应该尽量多上一些课，量化这一行的技能门槛比较高，所以如果能尽早上一些比较高阶的课，会对之后找实习有非常大的帮助；第二点，在假期里尽量要去找实习，因为公司在筛简历时，会看重毕业生是否有非常匹配的实习经历。这是很大的加分项；此外，由于量化岗位没有严格意义上的秋招，一般都要通过实习才能拿到转正机会，所以实习非常重要。
至于如何找实习或科研，我有两个方法可以介绍，第一个方法是可以自己做一些研究，比如自己找数据、做相关策略的研究，再把它们写到简历上；第二个是可以找我们学校的教授做相关科研，想从事量化岗位的同学最好去接触与机器学习、统计相关的课题。
Q：在学校期间，学长参与了哪些与量化相关的活动、项目或实习？这些经历对职业发展有什么帮助？
主要参加的是实习。当然我能找到实习，相当一部分原因是那时候行情比较好，许多公司都在广招人。我的第一份实习是在大二寒假，在一家券商的研究所里做量化工作；之后通过自己在学校里多上一些较高阶的课、做了一些相关的项目，顺利在一家数字货币的对冲基金中找到了第二份实习。在这份实习里我学到了较多技术与策略，比如研发策略、开发模型等；第三份实习是在新加坡的对冲基金做了量化实习，主要是深度学习方向；最后一份实习就是我现在工作的公司，最主要是做高频期货、高频方向策略。它们都为我的就业打下了坚实的实践基础。
Q：学长在进行学习或职业规划时，曾遇到过哪些阻碍，是如何克服的？
我当时并没有遇到特别大的困难，主要是因为在第一份实习时，通过做数字货币、对冲基金，开发出了基本可以作为示范的策略，可以在之后的实习中沿用。
课业方面，我觉得自己上过最难的课是偏微分，但由于我已经打算毕业后直接就业，所以在知识点掌握方面，能看懂这个方向的论文就可以，并不需要一直去刷题、“卷”考试排名。
Q：在投递量化岗位时，学长关注的主要因素有哪些？
主要看在这个岗位上，我能学习或者接触到什么内容。我比较希望自己能搭建策略，从信号到交易都能有所接触，所以我会更关注这个岗位能不能给我这样的机会，这是第一点；第二点，我觉得对于量化来说，比较重要的是这个岗位有自己管理的portfolio（投资组合），因为在我看来，对于量化岗位，工资其实只占收入相对较小的部分，大头还是要看策略收益，所以能不能有单独管理portfolio的机会对我来说比较重要。等到能跑出自己的业绩曲线后，职业发展道路就会顺畅很多。
Q：对于简历的撰写与投递，学长是否有自己独特的经验与我们分享？
写简历前应该积累较多与岗位相关的经历与技能，让简历的内容丰富而实在；投递简历、找实习要趁早，因为很多公司的录取名额都有限。
工作内容与经历-陈肯
Q：学长认为入职量化行业后所接触到的工作，与校内专业课作业、科研、实习中接触到的量化工作有哪些区别？
在量化这个行业，学术界与业界的区别相对来讲比较明显。在学术界，例如上课学习中，我们所接触的project是有用的，但它定义问题的场景与实际场景存在差距，因此我们研究出的部分结论无法被应用到真实的量化交易当中。
而业界的研究大多从盈利的角度进行切入，所以对一个问题的定义与评价方面都会与学术界或校内接触的内容有所不同。
Q：有没有更接近量化业界实际情况的科研或项目推荐？
如果本科期间想要参与科研，我会比较推荐统计或者机器学习方向。它们大概率都是建立在业界公认的数据集上进行的实验，这样实验得出的结果都是较为可信的。
Q：经过一年工作后，学长对量化岗位的理解相比于在校时发生了哪些变化？你认为该如何加深对量化行业的理解？
因为我在读大学前就考虑从事量化行业，所以对它的理解一直较为固定。整个量化研究主要都是依靠自身能力，完成从研究到模型构建再到信号与交易执行这一整条链路。
想加深对量化行业的理解主要得实习，切实参与一项量化私募的实习才能了解到真实的工作内容与流程；一旦经历过整个流程，便会对量化行业有一个较清晰的认识。
Q：学长在量化岗位上遇到过哪些挑战，是如何应对的？
研究工作一般来讲都不会特别顺利，需要应对不符合预期的情况，所以每天的研究工作都相当于一次挑战。
关于应对挑战，我认为最重要的仍然是提及过的自主学习与快速学习能力，很多时候问题的解决思路会隐藏在各个领域的知识中。知识域越广，便有更大概率快速解决遇见的各类突发情况与挑战。
此外，科研能力也很重要，保持思考的状态，持续思考问题会让你在应对挑战的时候更得心应手。
Q：学长认为在校期间能通过哪些方式锻炼上述能力？
首先是本科上课时要更注重实操，因为我们大多数的课程还是以理论为主，但是解决书本上的题目与实际应用其实存在很大差距，所以我推荐选择有更多project的课程，在这些课上认真完成相应的project与论文，进行深入的思考。其次，平常可以多了解学术界新发的论文，了解最新的研究成果，做到与时俱进。
Q：有没有一些项目或任务是学长在这一年中特别喜欢或者觉得很有意义的？可以分享一下感受和体验吗？你自己对未来的构想是什么？
一般来讲，只有对量化研究方向感兴趣才会选择从事这个行业。于我而言，每天的工作都是很有意义的。其实也说明如果要从事量化行业，首要的前提就是自身对这个行业有浓厚的兴趣，这样才有坚持下来的可能。
我个人的兴趣点在于做一整个流程。我目前在做股票阿尔法方向，一整个流程大概是做特征、模型，然后得出一个信号再进行后面的交易执行。
在未来，我倾向于多做一些方向的策略，进而积攒一定的经验，最终实现自己创造收益。
Q：学长从工作经验中获得了哪些与职业相关的教训或启示？对于想要进入量化研究领域的同学有什么建议？
量化行业需要自己思考，完成策略。
关于建议，首先我认为需要对这个行业有非常强的信心与兴趣。如果你还在犹豫不决，我都不建议你选择这个行业。因为这个行业的难度很大，如果自身没有非常强的自驱力，基本上不会坚持太久，或不会取得较好的成果。
其次，要多注重培养自身持续迭代的能力，也就是学习能力。要多研究多思考，因为量化策略随着时间更迭、时代发展早晚会失效。如果策略一旦失效，要善于快速迭代出下一个合适的策略，这是这个行业很重要的一点。
写给学弟学妹们
陈肯：
大家在上学的时候，要多做一些自己想做的事，多用这段时间提升自己，不要虚度光阴。
徐灵笑：
大学主要是一个学习的过程，应该要把握好一切机会，把能学的都学一下。建议尽早规划自己的未来，并结合实际，客观地对自身情况做分析，对未来的道路做出选择。
图文由职业规划与发展处提供
采访/ 高上 温朗萱
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