拿捏香港金融offer，从选对专业开始

哈喽各位LXS的小伙伴们，我是你们的老朋友，专注香港求职N多年的小编Alex。

先给你们讲个去年发生的真事。我认识两个同一年来香港读研的学妹，叫她们Jessica和Leo吧。Jessica本科就是国内TOP2的金融，研究生顺理成章进了港大（HKU）的金数（MFin），简历金光闪闪，是我们所有人心中的“天选之女”，感觉毕业进大摩（Morgan Stanley）后台都是屈才了。

Leo呢，本科是华五的计算机，申研时鬼使神差地跨申了港科（HKUST）的金融科技（MSc in FinTech），当时还被不少人劝，说她放弃了“版本答案”的计算机，去卷金融，太想不开了。

结果呢？去年秋招，Jessica海投了上百份简历，面试拿了不少，但最后核心投行部门（IBD）的offer一个没拿到，最后去了一家中资券商的研究部。而我们都以为是“陪跑”的Leo，因为一手漂亮的Python和机器学习建模能力，竟然拿到了Jane Street（香港顶尖量化对冲基金）的Quant Developer暑期实习offer，实习完顺利转正，起薪直接破了七位数港币。

Jessica后来跟我复盘时，一脸无奈地说：“我以为我懂金融，结果面试官问我怎么用Python做回归分析、怎么理解随机过程，我直接懵了。现在感觉，金融的尽头，原来是码农。”

Leo的故事，在香港留学生圈子里绝不是个例。它血淋淋地揭示了一个真相：你想毕业就进中环，想拿那些让人口水直流的offer，光靠“商科思维”已经远远不够了。香港的金融圈，正在经历一场深刻的“人才洗牌”。选对专业，比你想象中重要一万倍。

为什么你的金融学位，突然就不“香”了？

先别急着骂我贩卖焦虑。我们先搞清楚一个问题，为什么以前被封神的“金融学”金字招牌，现在好像有点褪色了？

答案很简单：游戏规则变了。以前的金融，很多时候靠的是信息差、人脉和经验。一个资深的交易员，可能凭着盘感就能做出决策。一个厉害的银行家，靠的是一张能搞定所有客户的嘴。

但现在呢？整个金融行业都在被科技“格式化”。

高盛（Goldman Sachs）早就不是一家单纯的投行了，它自己定位是一家“科技公司”。早在2018年，高盛全球员工中就有大约四分之一是工程师和程序员，这个比例现在只高不低。他们的交易部门，曾经人声鼎沸的600人交易大厅，现在被自动化算法取代，只剩下几个监控程序的人。

再看看香港最赚钱的赛道之一——量化交易。像Citadel Securities、Point72这些顶尖基金，它们的核心竞争力根本不是金融理论，而是超强的计算能力和复杂的数学模型。它们需要在毫秒之间做出交易决策，这靠人脑是绝对不可能完成的。它们需要的是能写出高效算法、能处理海量数据、能建立精准模型的“科学家”。

根据全球知名猎头公司Robert Walters发布的《2023年薪资调查报告》，香港金融服务领域对具备数据科学、机器学习和Python编程技能的人才需求激增了近40%。报告明确指出，传统金融技能正在贬值，而“金融+科技”的复合型人才是市场上的绝对稀缺品。

所以你看，不是金融不香了，而是评价“金融人才”的标准变了。当你的竞争对手不仅懂Black-Scholes模型，还能随手写个脚本去回测交易策略时，你手里那张纯金融的文凭，竞争力自然就下来了。

真正的“版本答案”：HR眼里的香饽饽专业

好了，认清现实后，我们来看看，想拿捏香港金融圈的顶尖offer，到底该读什么专业。我把它分成几个段位，大家可以对号入座。

王者段位：计算机科学、软件工程、量化金融

这个段位的专业，可以说是直通香港金融圈金字塔尖的“高速列车”。

为什么是它们？

因为这些专业培养的核心能力——编程、算法、系统架构，正是当今金融最高频、最核心业务的基石。无论是高频交易的底层系统，还是复杂衍生品的定价模型，或者是金融科技平台的搭建，都离不开这些硬核技术。

典型岗位： 量化分析师（Quant Analyst）、量化交易员（Quant Trader）、金融工程师（Financial Engineer）、策略师（Strats）、金融科技开发（FinTech Developer）。

薪酬天花板： 极高。这个赛道是真正意义上的“英雄不问出处，只看你有多强”。以香港的量化岗为例，一个顶尖学校（比如港科、港中大、港大）的CS或相关专业硕士毕业生，第一年进顶尖对冲基金的总包（薪水+奖金）达到100万-150万港币是非常常见的。如果你是博士，或者有国际奥赛金牌傍身，这个数字还能翻倍。

真实案例： 前几年有个新闻，港科大一个计算机系的本科毕业生，还没毕业就收到了Jane Street的offer，年薪超过200万港币。他的核心竞争力，就是在ACM国际大学生程序设计竞赛中拿过奖，算法能力超群。在这些公司眼里，你懂不懂金融理论是次要的，可以进来再学，但你的数学和编程功底，必须是顶尖的。

星耀段位：数学、统计学、物理学

如果说计算机是“术”，那数理统计就是“道”。这个段位的专业，培养的是一种极致的抽象思维和建模能力。

为什么是它们？

金融的本质，就是对不确定性进行定价和管理。而数学、统计和物理，恰好是研究不确定性和复杂系统的学科。概率论、随机过程、偏微分方程、时间序列分析……这些听起来就让人头大的课程，正是构建现代金融模型的理论基础。特别是物理学背景的同学，他们处理复杂系统和噪声数据的能力，在量化领域非常受欢迎。

典型岗位： 量化研究员（Quant Researcher）、风险管理建模（Risk Modeling）、数据科学家（Data Scientist）、产品结构师（Structurer）。

薪酬天花板： 非常高。这个赛道的毕业生，尤其是有博士学位的，是各大投行和基金“研究部门”争抢的对象。他们可能不会直接去写交易代码，但他们负责设计和验证整个交易策略背后的数学模型。根据香港金融科技协会（FTAHK）的数据，具备高级统计建模能力的金融人才，平均薪酬比传统金融分析师高出30%-50%。

真实案例： 华尔街传奇人物詹姆斯·西蒙斯（James Simons），文艺复兴科技公司的创始人，他本身就是一位世界级的数学家。他的公司里，超过三分之一的员工是拥有物理学、数学等领域博士学位的“科学家”，而几乎没有商学院毕业生。这个风气，也刮到了香港。

钻石段位：数据科学、信息系统管理、工程学

这个段位的专业，是应用型的“多面手”，是连接技术和商业的桥梁。

为什么是它们？

随着大数据和人工智能在金融领域的应用，如何从海量数据中挖掘价值，成了所有金融机构的核心议题。数据科学专业，就是为此而生。而工程学背景的同学，则以其强大的逻辑思维和项目执行能力见长，特别适合金融科技（FinTech）领域的产品开发和管理。

典型岗位： 金融数据分析师（Financial Data Analyst）、商业智能分析师（BI Analyst）、金融科技产品经理（FinTech Product Manager）、技术咨询（Tech Consulting）。

薪酬天花板： 很高。虽然起薪可能不如顶尖量化岗，但发展路径非常广。香港正在大力发展金融科技，根据香港政府投资推广署（InvestHK）的数据，截至2023年底，香港拥有超过800家金融科技公司，包括8家虚拟银行（如ZA Bank, Mox Bank），这些公司每年都在疯狂招人。一个有几年经验的FinTech PM，年薪跳到70-80万港币以上是很轻松的。

真实案例： 我一个朋友，本科在香港读的土木工程，跟金融八竿子打不着。但他辅修了计算机，自学了SQL和Tableau，毕业后进了一家虚拟银行做数据分析。因为工程背景让他对项目流程管理特别在行，两年后就升职成了数据产品经理，薪水翻了一番。他说，面试官最看重的，就是他那种“把一个复杂问题拆解成N个小步骤并逐一解决”的工程思维。

商科生还有出路吗？当然有，但你得“进化”

说了这么多理工科的好，是不是读金融、会计、经济的同学就要哭晕在厕所了？

别慌，当然不是。

传统商科的优势依然存在，尤其是在那些需要大量与人打交道的领域。比如：

• 投资银行部（IBD）： 核心工作是做IPO、并购重组，需要极强的沟通能力、人际网络和项目管理能力。理工科背景的人再聪明，让他去跟客户喝酒谈生意，可能还真不如商科生来得自如。

• 销售与交易部（Sales & Trading）： Sales岗需要维护客户关系，懂市场，会“讲故事”。这也是商科生的传统优势领域。

• 私募股权（PE）/风险投资（VC）： 这些领域需要做大量的行业研究、尽职调查，对商业模式的理解要求非常高。

但是，注意这个“但是”。即使在这些传统领域，游戏规则也变了。现在的IBD面试，除了问你“如何给一家公司估值”，也很可能会让你现场做一个简单的LBO模型。现在的S&T部门，也希望你至少能看懂一些基础的交易代码，理解算法是如何执行的。

香港科技大学商学院发布的2023届MBA就业报告显示，超过65%的毕业生进入了金融行业，但报告中特别强调，雇主们对候选人的“量化分析能力”和“技术应用能力”提出了前所未有的高要求。很多顶级商学院，现在都把Python和数据分析列为了必修课。

所以，对于商科背景的同学，你们的出路在于“进化”——成为一个“懂科技的金融人”。

在你的简历上，除了那些金融证书（CFA, FRM），如果能多一行“熟练使用Python进行数据分析和建模”，或者多一个用SQL做的数据项目，你的竞争力会瞬间提升一个档次。

与其花大量时间去刷那些虚无缥缈的“Case Study”，不如静下心来，去Coursera或者edX上系统地学一门编程课，去Kaggle上打一场数据比赛。相信我，这个投入产出比，绝对超乎你想象。

好了，干货讲得差不多了。我知道，选专业是个很头疼的事，关系到未来几年的学习，甚至是一辈子的职业路径。

但别把它想得太玄乎。说白了，就是一场信息战。当别人还以为进中环就得削尖脑袋往商学院挤的时候，你已经看到了科技正在如何颠覆这个行业，并且提前布局了。

记住，你的专业只是你的“出厂设置”，它决定了你的起点。但真正决定你能走多远的，是你持续学习新技能、不断“更新”自己的能力。别等到大四秋招，才发现自己的简历上除了GPA和几个实习，什么硬核技能都没有。

真正的起跑线，在你今天读完这篇文章，打开电脑，开始搜索“Python入门教程”的那一刻，就已经重新划好了。