量化分析（Quantitative Analysis）是收集和评估可衡量和可验证数据（如收入、市场份额和工资）的过程，以便了解企业的行为和绩效在过去，企业主和公司董事在做出决策时严重依赖他们的经验和直觉。然而，随着数据技术时代的到来，量化分析现在被认为是做出明智决策的更优方法。

　　量化分析师（Quantitative Analyst/Quant）的主要任务是根据数值表示给定的假设情境。量化分析有助于评估绩效，评估金融工具和进行预测。一般涉及以下四种数据测量技术：

　　回归分析是一种常见技术，使用统计方程来预测或估计一个变量对另一个变量的影响。该技术不仅适用于企业主，也适用于统计人员和经济学家。

　　大多数公司经常会遇到设施空间、生产机械和劳动力等资源短缺的问题。在这种情况下，公司可通过线性规划找到有效分配资源的优化方法。

　　数据挖掘是计算机编程和统计方法的结合。随着可用数据集的数量和大小的增加，数据挖掘越来越普及。数据挖掘技术一般用于评估非常大的数据集，目的是找到隐藏在其中的模型或相关性。

　　通过统计学、数学或计算技术对可观察现象进行系统的实证研究，目的在于开发和使用与现象有关的数学模型、理论和假设。测量过程提供了经验观察与量化关系数学表达之间的基本联系，所以是量化研究的核心。

　　开发模型来计算市场上的资产价格并对其进行管理：购买什么以及售卖什么等。他们的计算还有助于提供风险管理指导、为Traders规划风险策略提供支持，以及发现潜在的投资机会。FOQ通常是所有Quant中收入最高的。

　　一般出现在投资银行/公司，资产管理公司或对冲基金等公司的中台部门，通过分析不同资产和市场的风险，为Sales和Traders提供帮助

　　属于投行或金融服务机构的IT部门，致力于开发和维护Quant模型，用于定价以及风险管理和分析，所以需要具备极强的编程与计算机语言能力。

　　相较于Quant Analyst，Quant Developer通常拥有强的计算机语言能力，而具备较少的数学和财务专业知识

　　除此之外，由于Quants需要长时间处理很枯燥的任务，所以针对那些不想花大量时间处理较枯燥任务的人而言，可以不断积累项目经验，或考取CFA证书，然后选择金融分析师（Financial Analyst）、投行分析师（Investment Banking Analyst）等，更靠近Capital的前台岗位。

　　金融工程（Financial Engineering）科普：金工是一个跨学科的领域，运用数学实践和方法来提供金融解决方案，包括金融工程、金融数学、数学工程（Mathematical Engineering）和计算金融等课程

　　从截图可以看出，BOA量化分析岗位不仅需要应聘者符合上述的教育背景、技能等要求，还需要应聘者具有金融市场和银行的实习经验。

　　「求真务实」是我们整个企业一直践行的价值观，我们坚持1张1张的积累，杜绝任何环节的虚假增长。返回搜狐，查看更多

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