1樓：InvEntropy
利益相關：MFE畢業，在美國的HF/AM/投行S&T都做過front desk quant。
無論是從收入還是工作的技術要求，我認為quant的排名應該是：
頂級HF quant Research > BB S&T desk quant > 一般HF/頂級AM > 其他
2樓：胖蟹
顯然都不是
硬要區分就是 ds > quant > baquant 工作辛苦，找工作越來越難，想穩定找工作基本得是藤校本科這種，而且工作強度巨大，唯一的好處是工資可能比剛畢業的ds高一點，技術上來說quant是三個裡面最高的
ds是給那些學數學/傳統工科轉cs拼不過碼農創造出來的職位，在公司裡基本就寫寫sql，維護下資料庫。錢少，門檻不高，職位在三者裡面是最多的，要說三個裡面誰最好找工作那顯然是ds。
ba是中介吹出來的專業，是給商科轉cs拼不過碼農也拼不過ds創造出來的職位，基本處於找不到工作也沒公司願意sponsor的狀態，你覺得new grad誰有資格去給別人大公司做business analysis？ 簡稱天坑專業，唯一優勢是中介可以拿來賺錢。
3樓：天高雲淡
都不是。
cs啊很明顯
還有risk》qr這個結論你是怎麼得出來的？？？這北美risk天坑不會真有人不知道吧不會吧不會吧
去不了cs就去ibd
4樓：五月份的天空
拋開資料科學/BA和IB，依敝人之見，FO quant的職位收入水平基本是HF的quant researcher > traditional AM (e.g. pension) quant researcher >= 投行的desk quant。
從壓力來看的話，應該是HF QR > 投行DQ > traditional AM QR。
銀行的desk quant和HF quant程式設計搞C++/C#居多，AM的quant用R/Python/Matlab+sql。risk quant的話，銀行HF用C++，但是有些組也用matlab什麼的；AM大部分是R/Python/Matlab+sql。至於難易程度，C++比較難搞熟練。
R/Python/Matlab那麼多package精通也不容易。。。sql反正是最最簡單的。
銀行的衍生品趨於簡單化，desk quant機會不增反減，risk部門機會增加明顯。
至於信用風險、fraud和反洗錢這些risk部門更接近資料科學。
要是我能再選擇的話，可能會選偏統計的方向！說了那麼多有點亂，但是我是認真的。哈哈
5樓：BAOBAO
Quant 的風口沒過去。這行依然很熱很重要，只是進入門檻越來越高。
一般MFE的碩士已經不夠看了。數學博士或者物理博士很多。物理博士，建模能力很強的
對於2020Fall入學的北美Ph D ，是否應該選擇defer
emilyCHAN 歪個樓答題答題 選擇defer 有可能面臨funding被砍也有可能不會建議問問導師和學校？另外延遲在國內的這段時間要好好利用呀！不defer 同時還得考慮簽證航班住房以及生命安全 祝學長順利嗷 阿醜 博士生主要還是跟自己的導師商量。現在形勢看來，9月到學校似乎已經不太可行。我個...
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