| 盘点 | 步骤 | 注意点 |
|---|---|---|
| 高盛、摩根大通等顶尖机构的量化实习 | 准备编程基础、金融知识、面试技巧 | 注重实战能力，避免纸上谈兵 |
| UBC、NYU等高校学生如何申请 | 了解校招信息、完善简历、联系导师推荐 | 关注签证政策和实习时间安排 |
| 留学生求职常见问题 | 提前规划、积累项目经验、多渠道投递 | 保持耐心，不断优化简历和面试表现 |
我第一次去纽约的时候，正赶上一个朋友在摩根大通做量化实习生。他告诉我，每天的工作是用Python写算法模型，然后测试市场数据看看效果。听起来很酷，但当我问他怎么进来的，他说：“其实我之前什么都不会，就是靠自己一点点学。”那时候我还不太懂，直到后来我也开始找工作，才发现量化投资实习对留学生来说真的很重要。 现在的留学生，尤其是学金融、数学、计算机的同学，都希望能进入像高盛、摩根大通这样的公司。这些公司不仅提供丰厚的薪资，更重要的是能让你接触到真正的金融系统，学到最前沿的技术。但问题是，很多人不知道从哪里开始，也不知道怎么准备。我当年也是这样，花了好几个月才找到正确的方向。 如果你是UBC的学生，可能已经注意到学校每年都会和一些投行合作，组织实习宣讲会。我认识的一个同学就是在这些活动中拿到了高盛的实习机会。她平时就喜欢看财经新闻，还自学了Python和R语言。这就是关键：不要只盯着课程，要主动学习相关技能。 NYU的留学生也有类似的机会。他们那边有专门的就业中心，帮你对接企业。不过你要知道，光靠学校推荐还不够，还得自己努力。比如，你得提前准备好自己的项目作品集，哪怕只是个小模型，也能让HR看到你的潜力。 留学政策也会影响你的选择。美国现在对STEM专业的留学生更友好，尤其是那些有实习经历的。如果你能在实习期间表现好，拿到offer，那回国后也会更有竞争力。所以别觉得实习只是“打杂”，它可能是你职业生涯的起点。 想进量化投资部门，编程是必须的。Python和R语言是最常用的工具，但如果你会C++或者Java，那就更好了。我在高盛实习的时候，同事很多都是用Python写策略，然后用C++做高性能计算。这说明，掌握多种语言会让你更有优势。 数据分析能力也很重要。量化投资的核心是通过数据找出规律，所以你要学会处理大数据。比如，用Pandas分析股票走势，用NumPy做数值计算。这些都是基础，但却是实战中必不可少的。 金融建模是另一个关键点。你需要理解期权定价、风险管理这些概念，还要能用Excel或者Python搭建模型。我有个朋友在摩根大通实习时，就负责优化一个风险控制模型。虽然看起来简单，但背后需要很强的逻辑思维和数学能力。 面试时，除了专业问题，还会问一些行为题。比如“你遇到过最大的挑战是什么？”或者“你为什么想来我们公司？”这时候，你要用具体例子来回答，而不是泛泛而谈。我有一次面试，被问到怎么处理失败的模型，我就讲了自己以前做过的一个交易策略，结果亏了钱，后来怎么调整的。这样能让HR看到你的成长心态。 实习期间，最重要的是主动学习。不要等着别人告诉你做什么，而是自己找资料研究。比如，你可以看看公司内部的培训材料，或者找导师请教问题。我刚进高盛的时候，什么都不懂，但每次遇到不懂的地方，我都会记下来，下班后查资料弄清楚。 团队合作也很关键。量化投资不是一个人的事，你需要和程序员、交易员、分析师一起工作。沟通能力决定了你能走多远。我有个同事，技术特别强，但总是埋头写代码，不跟人交流，结果项目推进很慢。反观我，虽然技术一般，但愿意沟通，反而得到了更多机会。 实习结束后，你会发现自己有了很大的提升。不只是技能，还有思维方式。你会开始用数据说话，而不是凭感觉判断。这种转变对以后的职业发展非常有帮助。 最后，我想说的是，量化投资实习不是遥不可及的梦。只要你愿意花时间准备，就能一步步接近目标。别怕失败，也不要怕问问题。每一个成功的人，都是从零开始的。现在就开始行动吧，别等到毕业才后悔。
