实际上，相当一部分的量化分析师，交易员和开发人员仅在奔三或者30出头的时候才迎来投资方面的真正改变。在本文中，我将讨论如何实现这一目标。
年龄确实不是金融市场的障碍，从事金融工作最重要的是能力，动力和主动性，当然这三点对于其他行业也可能适用。金融这个行业其实是个非常特殊的行业（无论好坏！），所有年龄段的优秀员工都能够获得丰厚的回报。
在某些其他技术领域（尤其是资产管理（对冲基金）领域）停滞不前之后进入量化金融行业是很常见的，虽然之前从事的岗位比较“高大”，但是从事量化确实是个不错的转型。
如果你正在考虑转向量化金融，那么现在的首要任务是对自身的背景，经验和技能进行坦率的评估。因为大多数形式的量化金融都是高度数学化的，需要在线性代数，微积分，概率论与数理统计方面具有扎实的本科学习基础。
如果你并没有遗忘这些高等数学，或者在数理统计方面本来就有了深度研究，例如取得了MSc（理学硕士课程）学位，那就更好了。因为招聘的时候这些会受到青睐。
编程是量化金融领域中第二重要的技术能力。如今，金融工程师，量化交易员，量化研究人员，量化开发商和风险管理人员等一系列的Quants正在花费越来越多的时间进行编程。
与其他申请定量职位的候选人相比，如果你不懂计算机语言的人将处于严重的劣势。如果您之前没有进行过任何编程，则需要开始尝试使用Python或C ++等语言，毕竟所以量化模型目前都是用计算机构建的。
与前两个领域相比，如果你了解内部和外部的财务概念，那么在求职的时候这可能是个加分项。因为一般而言刚开始的时候，你将申请初级量化职位（除非你能在数学和程序设计方面表现出很高的资历），因此您不需要对金融衍生产品，期权定价或算法交易了解太多。
这些知识可以通过通读或选择一本或两本教科书来获得，一般而言对于国内教材，郑振龙老师的《金融工程》还是比较经典的，可以考虑阅读一下。
进入定量金融的另一种常见途径是回到学校学习金融工程硕士学位（MFE）或获得兼职金融工程证书（这种方式在国外较为常见，类似于国内的在职研究生），其中Paul Wilmott（国际知名的数量金融工程专家）的量化金融证书最为突出。
这些课程是快速掌握必要的数学资料的好方法，否则，需要在业余时间学习这些资料。但是，它的缺点在于相比国内在职研究生它整个课程的价格比较昂贵，但是国内在职研究生录取难度比较大。这些课程都是为了帮助学生成为财务工程师而设计的，其中涉及定价选项和其他衍生工具。
自2008年危机以来，市场有所变化，现在对此类职位的需求减少了，供应增加了（类似课程的盛行加上研究生人数的增加！）。因此，值得考虑的是，您是否真的想成为银行的金融工程师，或者是否更感兴趣于基金的量化交易。
鉴于你可能会迈出重要的职业道路，因此你应该要为学习很多东西做好准备！如果你真想踏入这个职业，在学习的前期你的生活一定会变得非常忙碌。因此你需要诚实地问自己，认真地评估自己，你是否真的热衷于职业发展，因为要成为一个真正合格的量化金融从业员需要进行大量的准备工作。你还将需要成为一个熟练的程序员，并进行一些额外的数学学习。
量化金融的确是个比较有前景的职业，与其他行业相比，量化金融是极具富有挑战性的工作，有时候需要一点“灵感”，因此它提供高于平均水平的薪酬。
选择量化金融作为职业并不是一个轻易的决定，需要你认真评估自身进行考虑，但总的而言选择金融这个大背景作为职业还是挺不错的。
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