Q1 究竟做什么样的东西？

1.1 大家熟知的研报：金融工程组既然率属于研究所，就必须要写研究报告。这与行业研究报告还是有所区别的。行业研究报告着重于公司基本面挖掘，以及一手信息的整理与分析。而金融工程组的研究报告却有所不同。可以说，研报就是金融工程组研究成果的体现。那么主要的研究内容是什么呢？策略研究Alpha 策略，择时策略以及股指期货，CTA套利都有涉及，也有涉及大数据分析、舆情分析之类的研究。具体可见各大券商研报。此类研究和学术科研比较像，以某动量策略改进为例，首先所做的就是阅读国外最新的相关文献，找到逻辑通畅，见解独到的策略或者模型，然后将策略模型改进，使其适合中国市场的微观结构（比如T+1，融券制度，对冲标的种类等）。在得到粗略的模型后，先简单回测，如果效果好（回撤、信息比、年收益），就扣细节继续做下去使其更完善，同时也利用回测平台做更真实的回测。最后还得调整市值中性、行业中性等。有时，学术论文上的模型效果不好，就得不停的改进，试错，和科研还蛮像的，当然这个过程有时也蛮让人受挫的。（题外，有知友觉得做alpha研究的人简直naive，因为我们做的太理想化，比如对冲的股期可能一展期就会亏3 4 个点，其他券商不清楚，但是就我们组的情况看，我们是很看重回测真实性的，会考虑冲击成本，如换手率，手续费等成本因素也都是按最坏情况回测）产品研究策略研究是大头，但是某些券商就更加着重产品维度的研究（从他们定期发布的研究成果可以看出）。目前从产品维度做的比较多的是分级基金和期权等衍生品。分级基金：我在实习期间协助的第二大块就是分级基金的相关研究（面试被问到好多问题）。在刚回国时，我一直不知道一向保守的我朝SEC居然允许分级基金这种衍生品大杀器在二级市场给散户交易。目前的研究在于折溢价套利策略，上下折预期策略等方向。我个人觉得，分级A定价研究是目前国内最接近传统金工定价研究的研究方向。分级A是固定收益+指数看跌期权份的复合，这样一看西方那些东西就可以用来谈笑风生了。期权等其他衍生品：实习期间没接触过这个，不太了解。当然，有的金工组也会涉及到一些其他研究类型（甚至是技术分析）OK，扯完研究内容，就可以扯它的载体研报了。专题报告：一般来说，比较复杂的策略或者产品研究成果可以写成专题报告，这也是凝聚研究员最多心血的东西。（有人黑研报水，至少我们组的每一份报告都是大家详细讨论，细心构建，回测，以及不停完善的成果）周报：产品周报（搜集更新所追踪产品的市场信息，总结并提出对下周的展望建议，例如分级基金周报）；策略周报（更新以往专题报告中模型最新的预测结果或者持仓收益等信息，最新有一些舆情策略、大数据相关信息的整理与更新）路演：策略研报被辛辛苦苦写出来，就要去买方大爷那路演啦。所以卖方金工研究除了最基本的研究能力，还看着报告写作能力，以及一定的销售能力。路演的话，最集中的就是最近几个月，因为新财富开始了嘛，要拉票的嘛（公募，私募，险资等等）。其他还有些策略会呀什么的，就不做详细介绍了。

1.2 大家陌生的内部课题研究：在完成研究报告这些份内事情外，券商金工研究组有时也会接到来自买方（基金公司比较多）的课题委托。此类课题研究也有比较基础的，比如中证500指数投资价值与策略研究。向买方报告策略情况：除了完成策略周报，有时也会向买方提供策略最新的持仓情况。当然，有时候买方也会打电话问问研究员对未来走势的看法。

1.3 误解水or不水，大家都骂卖方研报一派胡言，不否认会有一些研报不太严谨，但仅从我实习期间来看，大家对待每一个策略都是倾注了心血的。组里会认真推敲模型背后的投资逻辑，同事之间也经常相互Q&A。实名反对某知友关于“主要研究集中在统计多少只股票过了20/60日线”的言论。一个金工组，正在进行的研究方向不可能集中，因为每个研究员各有侧重，“统计多少只股票过了20/60日线”可能只是研究中某一个部分而已，该知友以此概括这一金工组的工作情况，是对他们工作极大的不尊重。用脚趾想想都知道，金工组是要新财富拉票的，虽说与买方客户的关系对投票影响大，但是如果自己做的跟shi一样，谁会投票啊，自己都不好意思去路演。毕竟是要和其他券商竞争的。至于养他们得花多少钱，大家都知道金融人才市场是充分竞争的市场，对于在这市场中的每一个人，都有自己理应拿到的预算和薪酬。对于该知友的回答，如果是道听途说请在回答中写明，以免影响大家对于金工组的认识，如果确有情况，请详细说一下，不然这样信息不足，有失偏颇的回答会降低知乎回答的质量与氛围。买方or卖方作为一个实习生，贸然谈这些难免有失偏颇，我就不提供观点，只陈我所知道的事实：人员流动性很大，有卖方跳买方，也有买方跳卖方（资管、保险等）。大家跳的原因各种各样，绝不仅限于待遇和成长两个因素。个人感觉，卖方与买方研究最大的区别在于对新方法的摸索，买方研究可能更注重稳健，力求模型符合市场，计算回测结果尽量真实，但是卖方由于要向客户销售idea，会更注重模型的新意，要让人一听就有启发，就得搞个大新闻～因此就免不了不停的试错和探索。

Q2 掌握技能

金融直觉：这一能力远比编程能力重要，因为每一个模型都有自己内在的投资逻辑，金融直觉有助于我们辨别模型好坏。数学能力：这个不多说，大家都已经讨论很多了，就我自己来看，组合优化、多元统计和计量时间序列的东西用的比较多。

编程能力：由于是偏研究的岗位，主要还是matlab比较多，组里也有用sas和python的研究员。编程能力至少得达到能快速有效的实现某个想法的水平。比如突然灵感来了，能够有能力将这些逻辑思路转换为code和有效产出。

报告写作能力：这个属于卖方比较特殊的要求，因为再美好的结果都要转换为研究报告发布，写作能力直接影响到模型的理解容易度。销售能力：因为要路演，所以要有能够将自己研报清楚传递给受众的语言表达能力，同时他还得被你说服。与此同时也要和买客户搞好关系。实习、实习、实习。重要的事说三遍，楼主不要过分注意学校期间学了什么，学校学习知识教会了基础的东西，与市场还是有一定差距，一定要来组里实习，这样上述所说的几种能力可以一并锻炼，同时还能更了解这个职业的发展，重新思考自己的选择。其他诸如excel、Wind等，属于常识性要求，就不多提。

Q3 数学统计知识

就我个人来看，我用的比较多的统计知识是计量和多元，数学的话是组合优化比较多也就是运筹，计算数学的一些想法可能会用到（加快编程计算速度嘛）。