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越是难度大,难进的公司,UW 越能体现自己的领先优势。这里有人在两年前统计了代表我们这个地球上收入最高的几十家金融公司的学生来源情况。很多个国家的的学校都统计了。我把加拿大的贴在下面。对别的国家也感兴趣的可以顺链去看。

这是两年前的统计,现在数据会大不少。

(CANADA)

University of Waterloo - 212

University of Toronto - 76

McGill - 56

McMaster - 12

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Replies, comments and Discussions:

  • 枫下家园 / 望子成龙 / 越是难度大,难进的公司,UW 越能体现自己的领先优势。这里有人在两年前统计了代表我们这个地球上收入最高的几十家金融公司的学生来源情况。很多个国家的的学校都统计了。我把加拿大的贴在下面。对别的国家也感兴趣的可以顺链去看。 +3

    这是两年前的统计,现在数据会大不少。

    (CANADA)

    University of Waterloo - 212

    University of Toronto - 76

    McGill - 56

    McMaster - 12

    • 曾经的辉煌。现在裁员的重灾区。技校的应变力是综合大学赶不上的。记得McMaster CS当时才招50人,两年前毕业的应该不到50人。 +15
      • 你要有证据才能这么说话 +2
      • 2020年,McMaster cs从五十人扩招至1 5 0 人。第一届毕业生将于2 0 2 5年毕业 +2
    • 差不多赶上北大了. +1
      • 全球大学创业排名,都是客观数据,waterloo 不错但也就是比比上不足比下有余。 +4
    • 主贴链接是两年前的统计。我也好奇,现在的数据怎么样。反正今天不忙,我花了点时间,就顺着链接,把这些公司又都查了一遍, +3

      可以看看现在的情况。


      :

      • 多大的牛牛娃才满足当个QUANT? +6
        Top: Harvard, MIT, Columbia, Princeton, Yale, Chicago, Caltech, Stanford, UPenn, Cornell, CMU, UIUC, UMich, UCLA, NYU, Berkeley, Georgia Tech, BaruchAlso decent: BU, Rutgers, Stony Brook, UWash, UT-Austin, Wisconsin, UCSD, Purdue, Claremont Graduate U, Fordham, JHU, Penn State同这些比一比如何?有些不是名校,就是有connection
        • 楼主没在银行呆过,脑子自嗨出来的,在trading 行业搞技术奖金高点压力大点,但和那些trader完全不是一个档次,赚钱都是trader而不CS毕业生,所谓的算法都是FO的BA和TRADER想出来的,CS就是码工,奖金都是平均,要进去主要靠关系 +2
          • 明天去办公室,周围坐的可能都是QR/QT,没花街的牛。但他们的code和文档我是看得到的。其实一般人,也就是需要本科数学和programming就行而已,所以也可以招本科生。同搞硬核研究的人还是不要比了。 +2
            • 就这么回事,我在trading 部门工作过,真的牛人极少,大部分都是普通人,只是运气好时间久了成为牛人,其实就是经验丰富,悟性还不错,楼主大概率都是闭门造车瞎扯淡 +2
              • 这些人的学术能力其实很一般般,(其实本科生谈不到这个,未做来的学术能力吧) +1
                要跨BOTH 数学和programming,其实两边都不一定是顶端的,就是另外要一点streetsmart。我自己的感受不足为证,YouTube 上有个UW 的校友讲得很清楚,忘了他的名字了, 好像是 杰克 ma ,是滑大的牛人。并不是挣了钱就可以说技术能力强,很多偌奖得主其实工资也不高,甚至不如揉脸的贫困线。就一中了彩票的,偷着乐就行。
      • 我以前私信过某肉友求教城堡的信息,他儿子在城堡混了两年后来去了radix,年收入两三米,当时才25-26岁,非竞条款期城堡给全额工资而radix也给retainer fee,现在不知怎样了。这哥们好像全退,不上肉脸了 +4
        • Radix 配的非常高,很难进。几年前Radix的CTO和另两位高层请两位UW 学生和一位UBC学生吃饭,介绍了公司的发展。就是这么高层的一起吃饭,也只是拍出实习offer。工作offer一年好像只有几个人。 +3
          • 老中们有时候容易上当。比如,这些人的家庭是否在国内位居高位,有“卖”国的资本啊。一个普通的Ng,哪有那么大的商业价值? +2
            • UW 有很多不普通的NG +4
            • 这看出你对对冲基金的无知,这些ng的高薪来源于他们掌握的技能(比如开挖掘机)能够割花街的韭菜带来即时的高额回报。投行的才可能需要关系网 +8
              • NG有毛线技能,连最基本的trading 名词都没搞清,有关系才是硬道理,你以为是在写小说啊? +1
                • 人家就毛线技能,也四五十万美金,我觉得这更气人 +3
                  • 拉倒吧,那是加上股权,签字费,搬家费。。。。年薪也就10出头,后面能不能拿到还要看你最后会不会被裁员,股价是否上涨,都是几年前低息时候IT投资泡沫 +1
                    • 一回贴就显示你的无知,对冲都是LLC,哪来的股权?第一年总包包括底薪、保底奖金、签字费,没有股权,搬家费的一万块人家根本就没算在内,往后就是底薪加奖金加profit sharing +2
                      • 既然没有股权就40万,那只有一个可能,你在胡吹,不会又是你朋友,你亲戚,你邻居的传说吧? +1
                        • 感觉你说的和上面说的不一样,如果不喜欢当我没说,抱歉,HF和高频firm的quant确实是高收入,,与传统银行的Quant不一样 +2
                          • 这个聊天网发布的你也信?上面也没说是NG啊,别神话了,对冲基金是风险最大的公司,分分钟走人,那些能赚到的都是抱团的,这不是喜不喜欢的问题,而是不要胡说八道,做对冲能赚100万我都信,但那是看天吃饭,而不是NG能保证 +1
                            • 😄请看真实案例,这人最后一年总收入上了2千万,40万不是他们里的小事?😄 +1
                              A viral post has stirred heated debate
                              • 最早对冲基金的创始人jim simons是亿万富翁,2000万算什么?这能证明NG就能赚40万?不要做梦了,还有人买彩票中一个亿
                                • 没关系,你可以不信😄,但现实就是这样,里面大多是牛校博士挤破头去做QR,少数本科 +4
                                  • 牛校博士确实有,jim simons就是数学家,这个不需要你来说,但大部分数学家还在实验室里拿5万一年,为什么,因为他们绝大部分根本没有机会进入对冲基金去做事情,凭啥UW就是天才,别人抢着要?
                                    • 我也不知凭啥😄,这也是某大牛的地方,Jan street 长期赞助某大各类竞赛,年年找几个愣头青去全职,加上一些实习生,还有其他矿也招少数,我也是这几年才长的见识😄,以前也不知道 +1
                                      • 招人进去太正常了,每个公司都要招新人,但NG40万是扯淡,这些金融公司每年都在各个大学招人,被招进去是因为牛人就更无知了,很多时候就是个运气而已 +1
                                        • 随你信不信,没关系,我因我娃的关系,是见过真的😄 +3
                                          • 我在trading部门工作过几年,你的的传说太扯,都是我朋友,我亲戚,trading确实有赚钱的,年头好可能奖金高,但用这来证明UW NG牛人就是胡扯,新人就是新人,没做过是不可能靠书本成为牛人的 +1
                                            • 你说的估计银行,这里说的高薪只是美国的HF或高频等少数firm里的quant, 不一样。里面雇员某大的是少数,大部分是美国牛校毕业的。好了,不再继续了,谢谢你的理性辩论,尽管你不信😄 +2
                                              • 正确👍 +1
                                                • 我也是没见识的大妈,以前也没听说过这行业,直到几年前,文学城里讨论这行的更多,这里只有老闻提。
                                                  • 我不是这里最早提的,几年前这里有几个网友的娃已经拿到了,发帖分享我才知道。我娃那时还刚读大二。。。那几位网友好像后来很少出现了
                                                    • 以前的那我不知道
                                                  • 只是因为进入这行业人数少而不为更多人所知。美国比较分散:M, P, H, CMU 等都有本科生进入,连Y这种非传统的今年我都知道几个本科毕业生去了。加国比较集中的另一个原因是生源: +2
                                                    加国进美国理工强校比美国pool弱势不少,又不愿妥协其它的方向,所以UW CS集中了一批好学生。UT有,但比较分散
                                              • 高频trading也不是啥新鲜的,加拿大有的是,分分钟倒闭,雇佣新员工最多是给你个可能,没拿到都算不上
          • 去年UW SE 一位非华裔女娃实习了珍姐和城堡后去了Radix FT, 今年UW CS 一位华裔男娃Radix实习后 FT, 那包儿大的不要不要的。 +1
            • Radix 这些年的业绩很好。就是规模还太小,也是一个考虑因素
            • 不要不要是多大? 说出来馋死我吧
              • 不敢说,风声太紧😀。
                • 说黑话也行,风声不会怪你
                  • QR/QT 都不错,QA也可,不算黑话. 不过看了半天,圈外的好像确实理解不了这个行业,还是推荐The Quants及其系列书籍吧 +1
                • 赞同不要说了,最近每个某大贴下面一半跟帖是踩的😄,不管人家是啥心态想法,还是不说比较好。自己偷着乐吧😄 +1
                  • 你们又打上了,你们自己家的娃拿了几百万的高薪偷偷乐不好吗?干嘛总是发上来让我们嫉妒呢, +3
            • 再说个去年UW CS 娃悲喜交加的story,原本手上好几个offer,临到毕业时居然都给撕没了,没办法只能再找,NG的offer 太难了,最后拿到Radix实习offer,四个月实习结束后FT. +2
              • 我上面说的Radix CTO 请学生吃饭的事,好像3个学生当时都没接实习的offer。按网上的介绍,Radix 是个传奇,CEO拉上CTO,用短短的三年时间,用几千万赚了十几亿美元。
                • Radix CEO 是城堡出来的。
    • so? +16
    • 拿到这些公司的实习机会是关键,才有可能展示自己的能力,每家公司有不同的自研软件,区别很大,一般难以通用,也很枯燥。GPT的建议: +1

      要进入量化交易公司进行实习,通常需要具备以下条件和准备:

      1. **学术背景:** 通常要求在数学、统计学、计算机科学、金融工程等相关领域有扎实的学术基础,特别是在量化金融和算法交易方面的知识。

      2. **编程技能:** 熟练掌握至少一门编程语言(如Python、C++、Java等),并具备数据分析和算法编写的能力。在量化交易中,编程技能是至关重要的。

      3. **数学和统计学知识:** 熟悉概率论、统计推断、时间序列分析等数学和统计学概念,能够应用这些知识进行量化分析和建模。

      4. **金融市场理解:** 对金融市场和资产定价有基本的理解,包括股票、期货、衍生品等金融工具的特性和市场行为。

      5. **自主项目和竞赛经验:** 参与过相关的量化交易竞赛或者自主开发过量化交易策略的项目经验可以增加竞争力。

      6. **沟通和团队合作能力:** 良好的沟通能力和团队合作精神,在多人协作的环境中能够有效地工作。

      7. **热情和学习能力:** 对量化交易领域有浓厚的兴趣,愿意不断学习和探索新的技术和策略。

      进入这类公司的实习通常也需要通过面试,展示自己的技能和对量化交易领域的热情。建议关注该公司的官方招聘信息和校园招聘活动,这些可以提供更具体的要求和机会。

      对于本科生来说,除了课堂学习外,可以通过以下方式来准备进入量化交易公司的实习:

      1. **自学编程和数据分析:** 在课余时间学习和掌握一门或多门编程语言,如Python,以及相关的数据分析工具和库(如Pandas、NumPy等)。可以通过在线课程、自学书籍和项目练习来提升技能。

      2. **参与量化交易竞赛和项目:** 参加在线的量化交易竞赛(如Quantopian、Kaggle等平台上的竞赛)或者自主开发量化交易策略的项目。这些经历不仅可以锻炼技能,还能为简历增添亮点。

      3. **扩展数学和统计学知识:** 主动深入学习数学和统计学的相关内容,尤其是与概率、统计推断和时间序列分析相关的知识。可以通过课外阅读、在线课程或者参与学术项目来加深理解。

      4. **实习和实践经验:** 尽早寻找与金融或数据分析相关的实习机会,即使不是量化交易公司的实习,也可以积累相关的经验和技能。实习经历可以展示你的实际操作能力和行业适应能力。

      5. **建立个人项目和作品集:** 在GitHub等平台上展示个人项目和代码,包括量化交易策略的实现、数据分析的案例等。这不仅可以展示技术能力,还能吸引潜在雇主的注意。

      6. **参与学术研究和社团活动:** 参与学校的学术研究项目或者相关的学术社团活动,拓展专业知识和人脉。这些经历可以增强简历的竞争力。

      通过以上方式,可以在本科阶段就开始准备进入量化交易领域的实习或职业生涯,积累必要的技能和经验,提升自己的竞争力。

      • 最关键的一点,是要去Feeder School上大学。每年的实习录取率,都只有千分之五以下,不是 feeder school,机会很小。6,7万申请的,只录3百多实习生,想想那个几率。