1樓：量化小兵
小公司很難去培養乙個新人，找來的人都是自帶技能的，所以新人想入行只能去大公司，如果運氣好遇到貴人願意帶你，那就爽了，有些人還是願意戴新人的。。這個看運氣了。。
2樓：等我買橘子
會有培訓嗎……
要求一般都是，即插即用吧。
國內好的私募不缺人，各個都是所謂的「十倍工程師」，差的私募，還是別去了。
綜上，基本沒得培訓。
3樓：Top量化獵頭Junco
想太多了，量化私募大部分都是幾十個人的規模，都喜歡拿來主義，招來就能用，用了就能出成績，除了少量頭部企業有些所謂成熟的培訓體系外，基本上大部分都是師傅帶徒弟，主要還是靠自己去學習，去適應。
師傅帶進門，修行靠個人，照樣通用量化私募行業，哈哈！
4樓：黃雲龍
每週都會有分享會，大家輪流進行。分享內容包括國內最新研報，國外文獻，策略中遇到的問題和思考。
其次，會給新人一些研究方向，告訴他們如何寫回測體系及評價策略。
所以私募到底會如何進行這類事，看老闆。
5樓：
之前大四在乙個SH的量化私募實習過，實習內容主要就是挖alpha因子，培訓基本就是教你熟悉公司的平台，簡單介紹下alpha因子開發邏輯，然後開始散養。同期實習生有十人左右，每月會進行排名（每個人這個月挖了多少個因子）。每個提交入庫的因子也會根據公司內評分體系打分。
實習期間隨做著量化方面的研究，和交易實際是脫軌的，無實盤經驗，無因子樣本外表現資料，唯一比其他回答欣慰的是，該私募每個入庫的因子都給予對應的獎金（其實就是世坤那套啦），好點的時候靠獎金月入過萬還是可以的。
一開始想寫有邏輯的因子，但沒人帶著其實很多時候會陷入資料探勘的道路，獎金高大部分也歸功於寫的python指令碼在多執行緒下日日夜夜的刷因子的功勞。當時18年初，其實資料探勘的因子那時候是很被鄙視的，公司老大也不是很認可的，學統計的學生其實都明白為啥。但後面可能因為像塞帕思這類的成功，公司內老大們的態度也開始轉變，這也情理之中，吃肉第一嘛。
當時可能作為乙個大四學生感覺自己賺了些錢有些沾沾自喜，但總結後發現自己其實沒啥成就，在黑箱裡可以說是瞎貓碰上死耗子。今年年中結束了實習，感覺在消耗對量化投資的熱情。而且真切的感受到，不做到pm及以上，很難在這行業有所建樹，更別說薪水了，沒有實盤的研究員，獎金都沒談判的籌碼。
目前研一剛結束，正好考完了FRM，感覺風險量化還挺有意思的，準備轉向量化風控或者精算。。。本科數學，研究生統計專業學生一枚，也沒系統學過做過機器學習深度學習方面的專案（雖然簡單的演算法原理都學過都會一點），三腳貓功夫吧。感覺也只能轉向這兩個方向了，比起轉演算法更省力些吧。
說實在的，比大四實習前更迷茫了，但慶幸有些實踐經驗的積累，以後的路慢慢體會了。。。
最後透露下，老東家QL。知乎量化圈感覺水很深，寫個回答也是想對剛入圈的同學們說下自己的感受，匿了匿了。
6樓：
新人就不要想著在量化私募受培訓了，要知道大部分好一點的私募都是幾乎不招新人的，這個行業所謂的門檻高，可能也不是不想招，而是真的養不起。
曾經我也像其他答案裡說的那樣以為在網上抱怨的是能力不夠的，後來我發現能力夠的人也會對這個行業失望，也會勸資質不錯的新人入行時慎重考慮。畢竟有能力的新人選擇太多了，沒必要選擇價效比很低的這一條路。
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