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现在高考出分了，很多小伙伴要报高考志愿了。一些小粉丝跟我说以后想搞量化，问我报什么志愿比较好，我这俩简单谈一下。
从美国量化的经验看，统计最为吃香，没有之一，不接受反驳。
比如像哈佛、斯坦福的统计博士，要进Two Sigma难度不会很大，一般认为Two Sigma量化的平均水平也比不上这些顶级学校的统计博士。比如面试问一些问题，面试官分分钟发现对方比自己还牛逼，就不好意思继续问了，自讨没趣；反过来，正由于这些公司招了越来越多的统计博士，他们也喜欢问只有统计专业的人能回答的问题，比如统计博士资格考试的题目，于是形成了一定程度的“自我强化”现象，说实话其它专业的去面试真不好答。
另外，跟统计相近的数学、计算数学等的博士生，很多也会修统计博士的课，所以去面试也应该可以的。特别是数学博士会上实分析，学了这些去上统计博士的课并不困难，因此去面试还是没什么问题的。
计算机博士的问题在于“重研究、轻课程”，而此类量化面试的题目来源于各种各样的课程范畴。跟计算机博士的研究领域并不是很重叠。除非是背景特别光鲜的计算机博士，或者自身数理基础无比扎实的，不是说本科那些扎实，而是要统计博士基础课程也扎实那种，或许问题不大。否则其实面试官未必了解你太特定的一个研究领域。
很多小本毕业也能去这些公司的，不排除他们本科就修了很多博士级别的课程，比如一位哈佛小哥去Tower Research的，简历显示本科就修了统计博士的课。
所以不要听有人说小本也能做量化就大意了，人家那小本可能修了博士的课。你读个金融工程硕士未必有人家强。
上面是从面试的角度，而且是北美面试的角度，国内面试一般没那么夸张，因为面试官不会问自己也不懂的领域。
如果是从需要运用的具体技能出发，那其实是比较庞杂的。可能我觉得打好基础保持一定的学习能力更为重要。
比如知乎有人反编译了期货交易所的接口，从汇编语言上看里面有故意的冗余部分，比如寄存器使用方面可以交换来交换去，或者也可能编译指令没加-O3优化等等，有人会反编译之后自己仿照着些然后重新编译成.dll/.so文件，这样可以更快一些。如果做高频的话可能需要这些技能。不过这些更多是一次性的，因为你把人家的文件重新弄一遍之后，速度确实可以提高，但你也没啥用了，可以裁了，毕竟这API又不是经常改。
有一些公司还特别黑的，自家用的.dll不让你拿到其它家，否则可能会告你。不过他们取证也不是很容易。反正这些都是要注意的。我都身经百战了，见得多了。
总之，我的意思是说得懂编译原理这些，一般数学系也会学的，计算数学肯定会学，但本科统计未必会学。如果学校没学，你也可以上斯坦福之类的Compiler公开课来学学，反正想学的话现在还是有很多资源。所以这计算机专业有点鸡肋，因为可以自学的资源太多；数学类的可以自学的资源少很多，特别是博士生级别的数学课就更没啥资源了，人家弄这些资源的也要吃饭，没啥需求弄来干啥？
还有一些统计和机器学习方面，其实最后都是求解一个优化模型，优化模型本质上需要用到计算数学、数值优化的方法求解，比如现在热门的ADMM求解LASSO等。统计系的人可能懂lasso但未必懂得背后的求解算法，更不会用ADMM去求解。当然有一些数值优化基础的人去读这些东西也不难，直接读源代码或者拿下来自己改改用也不会很难，反正只要有一定基础就行。
像现在数字货币使用REST、Websocket接口，这个涉及到互联网通信方面的，比如你用个网页也可以使用的，只不过人家可以用python、C++、Java写程序来实现。这些接口也不会很难，并不需要专门的计算机背景的也能做。总之计算机背景可能会比较鸡肋，关键地方在于自己擅长的别人学起来不难，但别人擅长的自己很难找地方去学，比如高等概率统计那些。
不喜欢统计的话，其实我觉得本科读数学将来博士读个计算数学也不错的。像西蒙斯说文艺复兴有招物理的有招数学的但做的东西不大一样。物理的更多是分析数据找规律建模型，数学的更多是弄mathematcial optimization求解模型。所以读个相关的数学类的博士也不错。就算将来转量化失败，传统行业就业也不错，比如华为招的8个博士，最高200万年薪，其中3个计算机类，3个数学类，2个自动化类，所以数学博士也不错的。
因此，小本的话，可能很多学校特别是美国没有统计本科，那就读个数学吧，将来读数学、统计、计算数学、运筹的博士都是可以的。如果本科读了计算机，那么博士可能也只能申请计算机，现在申请计算机比较激烈，都靠论文，但美国量化面试不看论文，只看做题，因此这些论文帮助不大。像阿里的几何金牌小哥伯克利数学博士进citadel的，人家有论文嘛？没有！为啥能进Citadel?做题高手啊，阿里数学竞赛金牌，肯定高手啊，知乎数学第一网红刘宇航也只有优秀奖，所以这金牌还是挺牛逼的。如果读了计算机本科，可能刷leetcode题可以，但那类数学统计题估计就不大行了。
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