“量化交易/算法交易人才”成� 2025 年北京的新“稀缺金礦�
�(fā)布時間:2025-12-09
一、背景:量化交易與金融科技浪潮推動需求暴�
· 最近幾�,國�(nèi)外對量化交易�Quant Trading�、系�(tǒng)交易以及量化對沖策略的熱情快速回升。大量私募/對沖基金、資�(chǎn)管理機構(gòu)/公募基金以及金融科技公司,紛紛將“量化 + AI + �(shù)�(jù)�(qū)動投�”定位為核心競爭力。公開報道顯��2025年多家基金公司在其春招/擴招計劃�,將“量化研究� / 算法交易� /AI + 量化策略人員”列為重點招聘方向�
· 與傳�(tǒng)金融崗位相比,量化交易崗位對編程、數(shù)�(jù)處理、算�、模型構(gòu)建與系統(tǒng)實現(xiàn)的復(fù)合能力要求更高。這種“金融 + 技�(shù) + �(shù)�(jù) + 編碼 + �(fēng)�”�(fù)合型人才目前市場�(yán)重供不應(yīng)�。多個機�(gòu)對資深量化研究員開出“百萬年薪 + 股權(quán) / 激�”的條�,以爭奪有限人才資源�
· 同時�AI 與大�(shù)�(jù)技�(shù)的快速落地(包括機器�(xué)�(xí)、深度學(xué)�(xí)、自動化因子挖掘、異�(gòu)�(shù)�(jù)處理/Alternative Data)正在重塑量化投資邏�。越來越多機�(gòu)�(rèn)�,僅靠傳�(tǒng)金融背景不夠,必須具備算法/工程/數(shù)�(jù)能力。這樣的變化�(jìn)一步放大了對高端量化人才的需求�
�(jié)�:在“科技與金融融� + �(shù)�(jù)�(qū)動投� + 私募/對沖/量化基金擴�”的背景下,量化交易人才供不應(yīng)�,使其成為金融獵頭機�(gòu)與金融機�(gòu)爭奪�“稀缺資�”�
二、哪些量化崗位最緊缺 — 人才畫像 & 能力模型
以下是當(dāng)前與未來 12–24 個月�(nèi),最受歡�、最緊缺的量化/算法交易類崗位/人才類型(尤其在北京金融機構(gòu) / 對沖/量化基金)�
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崗位 / 角色
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核心能力 / 背景要求
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量化研究� / 算法交易員(Quant Research / Quant Trader�
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熟練 Python / C++ / Rust�Go/金融編� + 金融工程/統(tǒng)計學(xué)/數(shù)�(xué)基礎(chǔ) + 因子挖掘/回測/策略�(gòu)建能� + �(fēng)� & �(fēng)險模型能�
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量化策略研發(fā)工程� / �(shù)�(jù)科學(xué) + 量化專家
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�(shù)�(jù)分析/處理能� + ML�AI/深度學(xué)�(xí)�(jīng)� + Alternative Data/非�(jié)�(gòu)化數(shù)�(jù)處理 + 能構(gòu)建自動化量化策略與因子挖掘框�
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高頻/低延遲交易 / �(zhí)行系�(tǒng)工程�
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熟悉交易所連接/訂單簿/高頻交� / 市場微結(jié)�(gòu)/執(zhí)行算� + 系統(tǒng)�(yōu)化/�(wǎng)�(luò)/延遲控� + 實盤�(zhí)行經(jīng)�
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量化策略工程 + �(fēng)控工程師
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�(fēng)險建模/�(fēng)險管� + 回測系統(tǒng) + 多策略組合管� + 交易�(jiān)控/�(fēng)險監(jiān)測系�(tǒng)開發(fā)能力
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量化研究 + 金融工程 + �(chǎn)品設(shè)計綜合人�
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金融工程 + �(shù)�(xué)�(tǒng)� + 編碼 + �(chǎn)品化能力 + 能把量化策略包裝為基金/�(chǎn)品推� + 與合�(guī)/風(fēng)控/�(chǎn)品團隊合作能�
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�(shù)�(jù) + 量化 + AI �(qū)動型研究�
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擁有 AI�ML/深度學(xué)�(xí)背景,能用模型處理結(jié)�(gòu)� + 非結(jié)�(gòu)化數(shù)�(jù) + 自動化因子挖� + 模型�(yōu)化/�(wěn)定化�(jīng)�
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共性特��
· 技�(shù) + 金融 + �(fēng)控/�(tǒng)計復(fù)合背�
· 編碼/工程能� + �(shù)理/�(tǒng)計基�(chǔ) + 金融理解
· 能適�(yīng)高壓、高�、快速迭代的工作節(jié)�
· 對數(shù)�(jù)敏感,有算法研究/策略開�(fā)/實盤執(zhí)行經(jīng)�
這樣的人才,對獵頭/機構(gòu)來說,就�“稀缺且搶手”的對��
�、薪酬水� / 市場議價能力�2025,北京市場參考)
根據(jù)近期市場反饋與行�(yè)公開信息,我們估算并整理了當(dāng)前量� / 算法交易人才的大致薪酬與議價水平 —— 具體�(shù)值會因策�、公司規(guī)�、資金量、崗位職�(zé)等有較大浮動,但以下區(qū)間可作為參考:
· 初級量化研究� /量化工程��1–3年經(jīng)驗,�(xié)助策�、回�、數(shù)�(jù)清洗/分析):年薪� 25–50 � RMB
· 中級量化研究� /策略開發(fā)工程��3–5年經(jīng)驗,有實盤或策略開發(fā)�(jīng)驗):年薪約 50–120 � RMB
· 資深/主策略/量化交易員 /量化研究組負(fù)�(zé)��5–10年經(jīng)驗,有完整策略構(gòu)� + �(fēng)控經(jīng)� + 實盤�(yè)績):年� 150–300 � + 獎金/分紅/股權(quán)(頭部機�(gòu)給出�“百萬年薪 + 股權(quán)/激�”并不少見�
· 高頻/執(zhí)行/系統(tǒng) + 策略合成/研� + �(fēng)� + 系統(tǒng)開發(fā)�(fù)合型人才:高端崗位尤其稀�,年� + 獎金 + 激勵可能遠(yuǎn)� 300 �
議價能力:由于供給嚴(yán)重不�、對機構(gòu)盈利貢獻(xiàn)�,這類人才往往議價能力極強 — 很多機構(gòu)愿意提供�(xiàn)� + 股權(quán)/期�(quán)/長期激勵等總包方式以吸引與留任�
�、為何稱之為“獵頭金礦”�——對獵頭機�(gòu) / 用人單位 的戰(zhàn)略價�
對于專注金融/量化/科技金融獵頭機構(gòu)(如尚賢�(dá))而言,量化交易人才具有以下優(yōu)�,使之成為極具商�(yè)價值的資源池:
1. 供不�(yīng)� + 稀缺高端技� — 很少人同時具備數(shù)�(xué)/統(tǒng)計/編碼/金融/�(fēng)控/系統(tǒng)開發(fā)�(fù)合能�,使得合適候選人的市場極為稀��
2. 高議� + 高留任成� + 長周期回� — 對沖/量化機�(gòu)愿意為好人才支付高薪 + 激�,也更傾向于長期綁定人才,獵頭傭�/服務(wù)費對�(yīng)價值高�
3. 多類型機�(gòu)廣泛需� — 從傳�(tǒng)基金、私�、對沖基�,到 fintech/金融科技平臺,到資產(chǎn)管理/量化基�,人才需求面�,獵頭的客戶群體廣泛�
4. 人才流動性大 + 頻繁招聘 — 隨著策略更新/資金擴張/團隊重組,量化人才流動頻�,對于獵頭來說是持續(xù)�“補位”需求;
5. 高復(fù)購率 + 服務(wù)持續(xù)� — 推薦合適量化人才,不只是一次招聘完�,而是可能伴隨多年合作/人才池維護(hù)/再推薦,形成持�(xù)收益�
因此,把 “量化/算法交易人才” 作為專門人才�/重點服務(wù)方向,是獵頭機構(gòu)極具�(zhàn)略價值的一條線路�
�、尚賢達(dá)對機�(gòu) / 用人單位 /量化人才 的建� — 如何抓住這�“稀缺金�”
? 對量化/金融機構(gòu) / 對沖/基金/資管公司
· 提早鎖定�(fù)合型人才�:不僅看金融背景,也要看�(shù)�(xué)/統(tǒng)計/編程/系�(tǒng)能力�
· �(shè)計有競爭力的總包 + 激勵機�:現(xiàn)� + 分紅/績效 + 股權(quán)/期�(quán)/長期激� + 職業(yè)成長通道,以抵御市場搶人�
· 重視團隊與技�(shù)基礎(chǔ)�(shè)施建�(shè):量化策略、執(zhí)行系�(tǒng)、數(shù)�(jù)平臺、回測系�(tǒng),都需要配合技�(shù)與人才建�(shè)�
· 與獵�/專業(yè)招聘機構(gòu)長期合作:建立量化人才庫、人才甄� + 技�(shù)/背景評估機�,減少盲目招聘與�(fēng)��
? 對獵頭機�(gòu)(如尚賢�(dá)�
· 建設(shè)“量化 + 金融 + 編程 + �(fēng)� + 系統(tǒng)”�(fù)合人才庫,覆蓋研究員、交易員、系�(tǒng)工程�、風(fēng)控工程師�
· 提供�(fù)合評估與背景驗證機制,包括編�/算法測試、回測系�(tǒng)演示、業(yè)績證�、風(fēng)控/合規(guī)背景審核�
· �(gòu)建量化獵頭加速通道,為客戶提供快速獵� + 入職落地 + 績效跟蹤服務(wù),提升履約與成功��
? 對量化/金融科技人才
· 補齊金融 + 編碼/系統(tǒng) + �(fēng)控/�(tǒng)計/�(shù)�(xué)能力,真正做�“金融 + 技�(shù) + 工程�”�
· 積累實盤、回�、策略、項目經(jīng)� —— 哪怕是小規(guī)模策�,也比空白簡歷價值高�
· 在談薪時重視總包與激� + 職業(yè)成長 + 股權(quán)/期權(quán),而不僅僅看基�(chǔ)薪資�
�、總�(jié)
· 2025 ��“量化交易 / 算法交易 /金融科技 + 量化”人才市場火爆,是供給�(yán)重不足但需求極強的�(lǐng)��
· 對沖基金/量化機�(gòu)/資�(chǎn)管理公司/金融科技平臺,對這樣的復(fù)合型人才競相爭奪,使其成為新“稀缺金�”�
· 對于獵頭機構(gòu)來說,量化人才池是高價�、高回報、可持續(xù)�(jīng)營的人才資源�
· 對于候選人來�,具備金� + 技�(shù) + 編碼 + 系統(tǒng)能力,就有機會獲得高� + 高成� + 長期激��
—— 尚賢�(dá)獵頭公司強烈建議,將“量化 / 算法交易 /金融 + 技�(shù)融合�”人才作為 2025–2027 年重點服�(wù)與儲備方��