芝大统计/cs双专业大二,想进janestreet/deshaw等量化做q

在进入量化投资领域，如Janestreet或Deshaw等知名量化机构时，教育背景、知识结构和实践经验成为了关键要素。对于非竞赛金牌或Putnam Fellow的申请者而言，高GPA、Kaggle比赛获奖或参与类似比赛的经历成为突出亮点。

对于Quant岗位，教育背景往往要求金融学、经济学、数学或计算机科学等领域的学位，同时要求具备扎实的数学、统计学和编程能力。了解并精通概率论、线性代数、微积分、随机过程、金融数学等核心知识对于成功申请Quant职位至关重要。

推荐金融学和经济学方面书籍如《金融衍生品》、《金融工程与量化投资》、《计量经济学》等，帮助申请者深入理解金融市场、金融产品和量化分析方法。近十年来，量化交易领域的参考书目涵盖了高频交易、算法交易、风险管理、自动化交易策略等方面，如《金融工程与量化投资》系列、《量化投资实践》等。

对于工作了两年但未有显著成果的量化研究员，反思策略设计、数据处理、模型验证及优化过程，以及深入理解市场动态和投资组合管理，是提升技能的关键。掌握《Stochastic Calculus for Finance Ⅱ》等书籍中的概率论知识，能有效提升分析复杂金融问题的能力，从而提高量化面试的通过率。

深入探索量化基金的发展历程、策略选择、风险管理及市场趋势，如《华尔街老兵》系列文章所述，能提供宝贵的职业洞察。分析量化研究中出现的问题，如机器学习经验转做量化研究时的挑战，寻求行业专家的指导，能有效提升预测收益率的模型性能。

学习C++编程语言对于量化岗位至关重要，掌握C++语言能提升算法效率、数据处理速度和代码可维护性。对于量化私募中的IT岗位，Python和C++技能的差异主要体现在特定领域的应用、代码库管理和公司需求上。了解公司策略和技术栈，选择适合自身发展的技术路径。

从专科到MIT读博，如周信静的成功案例表明，个人努力、持续学习和职业规划对于实现职业目标具有关键作用。选择大学时，考虑学校的声誉、专业设置、教授资源和就业支持等要素，如UCLA、UVA、Umich等学校在经济学领域具有显著优势。

哥大运筹学硕士项目以其深厚的理论基础和应用能力受到认可，而UNC在计算机科学、信息管理等领域提供丰富的资源和项目，适合寻求跨学科背景的申请者。在选择专业时，考虑个人兴趣、职业目标和市场需求是关键。

USC应用经济和范德堡经济项目的比较取决于具体兴趣和职业方向，USC在经济学应用领域具有优势，而范德堡在经济学研究方面可能更为深入。在决定申请哪个项目时，深入了解课程设置、教授背景、就业服务和校友网络是重要的考量因素。

量化投资领域的薪酬和待遇通常取决于个人能力、公司规模、地理位置以及市场条件。深入了解不同公司的薪酬结构、福利政策和职业发展路径，有助于做出明智的职业选择。

华尔街老兵的系列文章提供了关于量化投资领域动态、策略分析和职业发展的深度见解，对于寻求深入了解行业趋势和职业机会的申请者而言，具有极高的参考价值。