下面先上图这是某招聘网站上的分类，请问各位前辈，quant属于哪个分类里的？感觉quant这个概念好模糊。。。。

本人海外CS硕毕业正在IT行业工作，硕士期间的研究方向是数据挖掘data mining和机器学习machine learning以及大数据分析big data analysis。由于之前工作实习期间和各行各业人士的接触，对金融工程产生兴趣，从而萌生了去欧美读一个MFE的想法。最近看了一些国内国外的帖子，逐渐对这一行业有所了解，同样是quant（当然是各种quant），各种背景出身的人（如math/physics/cs/engineering phd或是mfe等等）将来适合的职业发展道路相差很大。而我虽然算是门外汉，但也想在选择读mfe前对将来的职业道路有一定的规划。个人不想做完全是developer的工作（如金融系统开发），而对其他 […]

本人211大学读大四，金融数学与统计方向。个人对测度论，偏微分，随机分析这类高深的数学不是很感兴趣，而对统计兴趣浓厚，因而想向p宗quant努力。请问大家，我硕士阶段选择什么专业比较合适？谢谢

===========================================不做quant的话可以从事data mining之类的吗？======不知道自己现在是什么水准。。。===================================================

没有金融背景，找quant相关工作的话，是不是需要CFA之类的证书？

如果要建立一个量化策略，采用预测的方法，那么预测目标是什么？ 我看了一些文献，但是很少有谈这个的，大部分的预测目标都是一个二分类（Binary Classification）问题，就是下一个时刻的涨还是跌，但是这样的分类怎么转化成策略呢？当然最简单的，就是下个时刻涨就买入或持有，跌就卖出或空仓，但是这样会不会导致频繁交易。其次，如果预测的是天级别或者时间跨度比较大的，那么在这个时间区间内什么时候执行呢？最近看到有个文献说，他用了多分类，就是大概把未来的价格时间序列分成几种模式（就是几种趋势），大概六种，然后根据这几种模式去操作。这个策略看上去还不错，不过有几个麻烦的事情，首先时间序列的模式这种东西是不是靠谱，然后如何筛选出6,7个元 […]

假设问题的前提都是以进入券商基金私募等专业金融机构工作为目的，并且不知道公司招 人是否对某一类硕士有偏好？ 同样是硕士学位，能1年或两年就拿到是不是更好呢？（个人觉得早一点工作可以避免初入职场年龄偏大，积累更多工作经验，还可以早点赚钱立足社会养活自己娶 媳妇等等，好处多多）我知道金融行业不同岗位可能情况也不同，希望可以全面探讨下; 感谢各位。关于专业的话，主要想比较一年或两年的金融硕士、金工硕士、统计硕士，管理硕士等和三年的经济/金融/管理/数学硕士(当然这下面细分学科就不列举啦）

最近在研读《Active portfolio management》，该书在第三章介绍的结构化风险模型中，提到了因子暴露度这一概念，并在技术附录中提到因子暴露度是通过基本面数据得到的，那么在实践中，因子暴露度究竟是通过什么方法、利用哪些数据得到的呢？附：即将收益率进行线性分解。为资产n从时刻t到t+1的超额收益率，为时刻t时，资产n对因子k的暴露度，为因子k从时刻t到t+1的因子收益率，为资产n从时刻t到t+1的特异收益率。