别再卷纯金融了，金融+才是高薪密码

嘿，lxs.net的各位小伙伴们，我是你们的老朋友，今天想跟大家聊个有点扎心但绝对实用的话题。

先给你们讲个我身边真实的故事。我有个学弟叫Leo，英国G5金融硕士毕业，简历金光闪闪，GPA高得吓人，CFA也过了二级。他信心满满地以为，伦敦金融城的工作还不是手到擒来？结果呢，海投了几百份简历，收到的面试寥寥无几。好不容易进了几家投行的面试，面试官问的不是经典的“你未来五年的职业规划”，而是“你用过哪些Python库做回测？”“谈谈你对机器学习在风险控制中应用的理解？”。Leo当场就懵了，这些课本里可没教啊。

与此同时，他一个学计算机科学的朋友，辅修了金融课程，毕业前就轻松拿下了某家顶尖对冲基金的量化研究员offer，起薪是Leo想都不敢想的数字。这个对比，真的让人唏嘘。花了几十万甚至上百万的留学费用，我们追求的到底是什么？难道就是在纯金融这条越来越拥挤的赛道上，和成千上万个背景相似的人死磕吗？

悄悄告诉你，时代变了，玩法也变了。现在真正吃香、薪资天花板更高的，是那些懂金融、又掌握一门硬核技术的“金融+”复合型人才。今天，我就带大家好好扒一扒，这个高薪密码到底要怎么解锁。

为什么“纯金融”突然就不香了？

不是说纯金融不好，而是玩这个游戏的人太多了。你想想，每年全球有多少顶尖商学院的毕业生涌入市场？高盛2023年的暑期实习项目，收到了超过23.6万份申请，争夺仅仅几千个岗位，录取率低到令人发指。你很优秀，但总有人比你更优秀，或者说，看起来更“符合版本”。

更深层的原因是，金融行业本身正在经历一场深刻的技术革命。以前的银行家靠的是人脉和经验，现在的交易大厅里，主角是代码和算法。华尔街早已不是电影里那种交易员声嘶力竭打电话的场景了，取而代之的是一排排安静的服务器和盯着电脑屏幕写代码的“矿工”（Quants）。

金融机构不再是单纯的金融公司，它们正在变成科技公司。它们需要的，不再是只会背诵金融模型的“理论家”，而是能够利用技术工具解决实际金融问题的“工程师”。所以，如果你还只抱着一本《投资学》啃，那真的很容易被时代抛下。

黄金赛道一：金融 + 科技 (FinTech)

FinTech这个词你肯定不陌生，支付宝、微信支付、Apple Pay，这些都是我们身边的FinTech。简单来说，就是用科技手段让金融服务变得更高效、更便捷、成本更低。这个领域的发展速度，只能用“疯狂”来形容。

根据Fortune Business Insights的最新报告，全球金融科技市场规模在2023年达到了2270亿美元，预计到2030年将飙升至9970亿美元，年复合增长率高达23.57%。这是什么概念？这意味着海量的机会和巨大的增长潜力。

想想那些FinTech独角兽，比如做支付的Stripe，做数字银行的Revolut或N26。Stripe在最新一轮融资后估值高达650亿美元，他们招人时，最喜欢的就是那些既懂支付清算逻辑，又能写API文档、和工程师无障碍沟通的产品经理。Revolut在全球拥有超过4000万用户，他们需要大量的数据分析师来分析用户行为，优化产品体验，同时还需要懂合规（Compliance）的技术人才来应对不同国家的监管政策。

这个赛道适合什么样的你？

如果你对创造新产品、改善用户体验充满热情，逻辑思维能力强，不排斥和代码打交道，那么FinTech会是你的乐园。你可以去看看FinTech公司的产品经理、业务分析师（Business Analyst）、技术顾问等岗位。你需要掌握的技能可能包括：SQL、Python基础、API知识、了解敏捷开发（Agile）流程，当然，还有扎实的金融业务知识。

怎么入门？你可以先从研究你手机里的金融APP开始，思考它的业务逻辑和用户体验好坏。在校期间，多选一些信息系统管理、人机交互相关的课程。网上的产品经理课程资源也非常丰富，去学一学，做一个自己的小项目，写进简历里，绝对比空洞的“熟练使用Office”要亮眼得多。

黄金赛道二：金融 + 数据科学/量化 (Data/Quant)

如果说FinTech是金融行业的“前台革命”，那量化金融就是“后台革命”的核心。这可以说是金融行业金字塔顶端的存在，也是薪资天-花-板-最-高-的领域，没有之一。

什么是量化？就是用数学模型和计算机程序来做投资决策。背后是海量的数据、复杂的算法和强大的计算能力。这个领域的玩家，都是顶级的聪明人。

看看那些顶尖的量化对冲基金就知道了。比如文艺复兴科技（Renaissance Technologies），他们的创始人詹姆斯·西蒙斯是世界级的数学家，而不是金融家。他们的旗舰基金“大奖章”（Medallion Fund）几十年来的年均回报率高得惊人，靠的就是纯粹的数学和模型。还有像Two Sigma、D.E. Shaw这些公司，他们招聘时，更像是在招硅谷的软件工程师和科学家，而不是华尔街的银行家。

这个赛道的薪资有多夸张？根据圈内信息和一些招聘网站的数据，一个刚毕业的博士生，如果能进入顶尖的量化基金，第一年的总薪酬（工资+奖金）拿到40万到50万美元是非常正常的。即使是硕士毕业生，进入一个不错的平台，起薪20万美元以上也大有人在。

这个赛道适合什么样的你？

如果你是数学、物理、计算机、统计学等理工科背景，对数字极度敏感，享受通过数据挖掘规律的快感，那么你就是天选的“Quant”。你需要具备非常扎实的数理统计基础，精通至少一门编程语言（Python是绝对的主流，C++也很重要），并且熟悉常用的机器学习算法。

怎么准备？这条路没有捷径。在学校里，把线性代数、微积分、概率论、随机过程这些基础课学扎实。然后疯狂刷题，不仅是算法题（LeetCode），还有金融和数学面试题（绿宝书、小红书）。多参加Kaggle这样的数据科学竞赛，一个好名次比任何实习都有说服力。最重要的是，自己动手做项目，用真实数据去实现一个交易策略，哪怕很简单，也能证明你的动手能力和对这个行业的热情。

黄金赛道三：金融 + ESG

如果说FinTech和Quant是“硬核技术流”，那金融+ESG就是“价值导向流”，是未来金融发展的一个重要趋势。

ESG，指的是环境（Environmental）、社会（Social）和公司治理（Governance）。简单说，就是投资时不仅要看一家公司赚不赚钱，还要看它对环境好不好、对社会有没有责任感、公司内部管理是不是规范。以前这只是个小众概念，但现在，它已经成了主流。

为什么？一方面是监管驱动，尤其是在欧洲，很多法规强制要求基金披露投资组合的ESG表现。另一方面是市场需求，越来越多的投资者，特别是千禧一代和Z世代，希望自己的钱能投到“做好事”的公司去。

全球可持续投资联盟（GSIA）的数据显示，全球ESG投资总额已超过35万亿美元，占全球总管理资产的三分之一以上。贝莱德（BlackRock）的CEO拉里·芬克，每年都会给全球CEO写一封信，近几年信的核心主题几乎都离不开可持续发展和ESG。当全球最大的资产管理公司都在全力转向时，你就知道这个趋势有多么不可逆转了。

这催生了大量新岗位。比如ESG分析师，他们需要去研究一家公司的碳排放数据、员工福利政策、供应链劳工问题等等，这些非财务数据，然后给出一个ESG评分，帮助基金经理做决策。还有可持续金融专家，帮助银行设计绿色债券、气候基金等产品。

这个赛道适合什么样的你？

如果你不仅关心财富增长，还对气候变化、社会公平这些宏大议题充满热情，善于从复杂的非结构化信息中提炼观点，那么ESG领域可能非常适合你。这个方向不一定要求你会编程，但对你的研究能力、分析能力和沟通能力要求极高。

如何入局？可以考虑读一个可持续发展、环境政策或相关专业的硕士学位，或者在金融硕士期间，多选修ESG相关的课程。考取一些专业证书，比如CFA的ESG Investing Certificate，会是很好的加分项。多关注相关机构的报告，比如SASB（可持续发展会计准则委员会）、TCFD（气候相关财务信息披露工作组）的框架，让自己成为这个领域的专家。

好了，聊了这么多，不知道你有没有一点感觉？

别再一门心思地去挤投行部（IBD）那座独木桥了。世界很大，机会很多。花点时间，认真想一想，你的兴趣和优势到底在哪里？

如果你对代码和创造充满激情，那就去探索FinTech的世界；如果你是数理大神，享受在数据海洋里淘金的快感，那就勇敢地去敲开量化世界的大门；如果你心怀世界，希望用资本推动社会向好，那ESG的星辰大海正等着你。

留学这笔昂贵的投资，投的不仅仅是文凭，更是视野和选择的自由。别用战术上的勤奋，去掩盖战略上的懒惰。找到那个让你真正兴奋的“+”，然后一头扎进去，把它学透、做精。

这，才是这个时代，我们留学生最酷、最高效的“搞钱”姿势。