1樓：
既然你沒說清楚你想當quant trader/analyst/developer裡的哪個，我就都說一下。
我周圍的trader有兩類，一類是計算機專業出身，一般搞高頻的居多；另一類是物理專業出身，搞統計套利的居多。
計算機背景的trader，一般團隊裡會帶幾個搞物理/數學的，彌補其數理思維能力的不足；物理背景的trader，一般團隊裡都會帶幾個純碼農解決implementation的問題。
根據我的經驗，計算背景trader團隊裡的junior們，一般很快就會理解策略和市場，用不了幾年就會成為「物理背景trader」。而物理背景trader團隊裡的碼農們，通常都會幹一輩子developer，很少能轉型成「計算機背景trader」。
現在活躍的這些計算機背景的trader們，絕大多數是一畢業就當trader，經歷了2023年前後的hf創業大潮和金融危機後的人員大流動，活到今天的；很少是developer轉型的。
回到你的問題上來，你需要多強的程式設計能力，取決於你想進入「計算機背景trader的團隊裡當analyst」，還是進入「物理背景trader的團隊裡當developer」。如果你想進入第乙個團隊，你應該努力精通一切「理論上的模型」，包括現在流行的ML和一直很流行的各種基於隨機過程的定價模型。如果你想進入第二個團隊，你大概需要精通底層的各種實現，高併發，高效能，分布式等等hard core的技能。
因為你具體問程式設計這方面，我講一下我了解到的quant developer的基本要求吧。所有基礎演算法都應該能從理論上推導，照著面Google SDE的要求去準備，大概涵蓋MIT 6006的內容就足夠了，不用太複雜，需要能用C白板程式設計bug free。需要完全熟悉計算機架構，cpu的原理，編譯原理，最好自己寫過OS，分布式的一些基礎理論和實現。
這塊理論方面，我建議你按照two sigma對developer的要求準備。另外，最好有不錯的github的活躍度。
如果是quant analyst，程式設計要求就小多了，一般看天賦和智商的成分比看技能儲備要大一些。我面人的話一般MIT學物理的天才少年這類的，就算完全不會LSTM也沒關係。這塊對程式設計的要求主要就是能用python/r/julia/matlab快速實現原型。
不過如果你和我一樣，是乙個天資平平野雞大學本科生，請務必可以手動推所有主流統計學習演算法、概率論、和所有經典的定價模型。
講真的，沒有什麼高下之分。當一輩子developer，收入的Sharpe可能比我們高多了…
2樓：行玄
有兩撥人，一波從金融工程出發的，一波從計算機出發的，路數不一樣，金融工程出發的人更注重策略的開發回測，除錯最優化什麼的留給第二波的吧。
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