放弃速成, 104 周死磕Quant开发🥵

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开篇词

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不想再被“3个月速成Quant”、“量化工程师包就业”的广告和在线教培忽悠了… …

我只能说真正的量化没有捷径,放弃速成的我决定用104周成为一名C++量化工程师(Quant Develo per)。

这是一个普通人,决定用2年(104周)时间,通过“费曼学习法”,真正吃透C++量化相关技术的全过程记录,不卖课、不营销,就是个人新认知的分享以及在这条路上的所思所想。

为什么是104周?我要怎么做?

大家好,我是准备死磕Quant的黑犬momo酱,至于为什么准备死磕,目前我只能告诉你,我很感兴趣,要求你在是一个技术高手的同时也是一个合格的交易员或者研究员,一方面要你钻研计算机技术,另一方面需要你了解真实的世界,觉得这是一

最重要的是,很多金融行业、互联网行业的前辈和职业咨询者都劝:学历一般、简历一般就别做梦了,做什么量化。我却不信邪,你没有试过怎么知道,量化在国内才起步,监管和风控都还在萌芽期,我不认为这是一个凡人无法触摸的行业,这是一个变化的行业,是一个需要多维能力的行业, 并非只有一条固定而成熟的路径。

🧠 1. 为什么会有这个计划?

我曾经也想“速成”,但我发现那是自欺欺人。

量化金融(Quantitative Finance)是一座深不见底的冰山。水面主要也就是“交易赚钱”,水面下是深厚的数学功底、复杂的金融理论,以及对编程极致性能的追求。

我之前制定过一个9个月的冲刺计划,后来发现太天真了。那只能让我“知道”这些概念,无法让我“胜任”这份工作,尤其在该行业高度精英化、求职市场冷淡的时期,一个“草包”注定到哪里都不受青睐,开发两个玩具项目或这编写一两个合约也不能完全证明你是有足够能力挑战这个复杂纷繁的市场的。

要从“知道”到“精通”,不妨给时间一点时间。

与其骗一份工作走马上任,为什么不真正的把事情做好呢?为什么不做真正专业的人呢?

⏳ 2. 为什么是104周(2年)?

这不是一次冲刺,这是一场马拉松。

关于为什么时间是两年,我相信10000小时法则和学习困难的东西慢就是快的基本原则,现在互联网上的杂音太多,告诉你三个月当产品经理、六个月当AI算法工程师,如果这些工作真的能短时间就胜任,那么是否说明它们真的就是一些低价值的草包工作?CFA考试至少都需要400小时,一门编程语言至少都要几个月去精通,哪有那么简单?我的本职工作是数据工程师,虽然编程但是不以C++为主,以精通一门语言1年+学习必要金融知识1年的时间来计算,2年都是比较紧凑的😅。

我咨询了行业前辈和相关的从业者,把重心从“知识大纲”升级为了“能力培养方案”: