本文作者 Louis，以下仅代表个人观点

IMC 交易竞赛全球前 0.5%，大二开始系统准备量化面试，大三拿下 Geneva Trading 实习 offer ……

在量化这个汇聚了众多 PhD 和奥赛金牌得主的领域，他作为一名本科生，是如何脱颖而出的？

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打基础之我的量化技能构建之路

哈喽大家好，我是 Louis。在今年这个求职 cycle 已经拿下了 Geneva Trading 2026 Quantitative Trader Summer Intern offer。

Geneva 比较老牌，在衍生品和能源市场方面有很强的优势，它的量化业务强调高速执行和风险管理，和一些传统的做市商很不一样。

据我所知今年他们只招了 5 个实习生，实习生还可以真正参与策略开发和回测，而不是做支持性工作。这家公司 40% 的收入会纳入到你的 bonus，能力强的人在这是真的能挣大钱。

如何用 9 个月的时间上岸量化？

我真正开始认真准备量化求职是在去年 1-2 月，先是花了 3-4 个月把 BrainTeaser 和 Technical Questions 吃透，一方面归功于 WST 的 Nancy 老师教得好，另一方面我自己确实也投入了大量时间。所以 3-4 个月的时间让我从一个听到问题完全反应不过来的状态，到后面也能针对概率论等问题都能发表强见解了。

这里给大家分享一下 WST 发给我的量化必看三本书：

Hull J.C., Options, Futures and Other Derivatives

Mark Joshi, Quant Job Interview Questions & Answers（红皮书）

Xinfeng Zhou, A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews（绿皮书）

6 月后我的准备重心开始转向编程。说实话我觉得刷 LeetCode 长期收益不大，工作中用不太到且容易忘，最好在面试前集中攻克，面试时间短背一些套路性的东西是很有必要的，毕竟就算计算机能力再强，如果没刷够几百道 LeetCode，OA 时也难快速反应。

6 月后还是递交面试的高峰期，这里给大家分享个小 tip：一定要把常见的简历或申请问题记录下来，后续申请换个公司名字就能套用，能节省很多时间。

现在 9 月底，大厂大多已经进入 final round 或技术轮，除了 Geneva 进度较快我已经拿到 offer 外，我目前还在面试 AQR、Millennium 和 Akuna 等一些比较大的厂，10 月底大概能出结果。

不同量化公司，面试有什么不同？

不同公司面试侧重点和申请的职位有关。Geneva Trading 的面试流程是：

在线测评

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技术面

行为面试

在线测评主要是概率和逻辑题，技术面试里会涉及策略逻辑、统计问题和编程实现，BQ 相对较少，但他们会深挖简历里的经历。整体风格偏严谨，和比如 Citadel、Optiver 相比，更注重衍生品逻辑和执行思维。

其实在量化这个行业里面，投四五十封简历拿到一个面试机会已经很不错了，所以你要广撒网，申请的岗位可能是 Quant Trader，可能是 Quant Researcher，也有可能是 Quant Dev。

我 AQR 申请的是 Quant Researcher、Millennium 申请的是 Trader、AKuna 申请的是 Quant Dev，侧重点完全不同：

Quant Dev 对编程能力要求高；

Trader 相对简单，可能不要求编程，但需要反应快、BrainTeaser 要做得好，建议多玩扑克、多思考概率问题能锻炼这方面能力；

Quant Researcher 综合性强，既需要一定编程能力，也要求数学和统计知识储备。

总而言之，Quant Dev 和 QR 技能要求较高，而 Quant Trader 更看重性格、智力游戏、反应速度，核心是看你是否聪明。

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量化求职核心：竞赛社团一个都不能少

我始终认为，如果想去做量化，数学统计是核心，编程是工具，市场理解是加分项。这个排序很重要，很多同学过于追求编程技巧，却忽视了最基础的数学能力。

但如果你想同时获得这些能力，一定少不了早规划和早准备。

我的实习经历可以分成几个阶段：在伦敦时做的是偏半导体的算法研发，更接近科研；到上海私募之后，第一次接触了衍生品定价和机器学习信号生成，体会到了量化交易的节奏和逻辑；再到纽约私募，进入到更实际的美股量化环境。

真正让我下定决心走量化路线的，是参加 IMC Prosperity 交易比赛。

IMC 竞赛是我职业方向的 " 转折点 "

对本科生来说，量化竞赛是性价比最高的经历。我参加的 IMC Prosperity 交易比赛，也是真正让我下决心走量化路线的契机。

这个竞赛全球有 2 万多支队伍参赛，分 5 轮进行，每轮涉及不同金融工具：从股票套利到期权做市，再到期货和 ETF 交易，能学习不同产品的处理方式。

虽然说这个竞赛办的有些混乱，我现在都记得它第一天系统出 bug 漏了交易记录，导致有人利用漏洞分数远超其他人，但我最后还是带队进入了全球排名前 0.5%（24000+ 队伍里排名前 130）。

IMC 只有 Top 15 才能拿到 final round 的机会，从功利角度来说，他对我求职 IMC 帮助不大，但它让我客观了解到了自己和同龄人的差距。

我高中在上海的国际学校读 IB，遗憾就是当时没有参加过 IMO（国际数学奥林匹克竞赛）或者 IPHO（国际物理奥林匹克竞赛），如果从小就有竞赛底子，是可以去参加 Putnam 竞赛（普特南数学竞赛）的。我有个同学当时在 Putnam 竞赛里拿了世界前 50，之前还拿过 IMO 金牌，现在上岸了 Five Rings，这些竞赛的含金量很高，如果想去非常头部的大厂，肯定很有帮助。

除了 IMC 还有一些性质相似的竞赛，比如 Citadel 有自己的 Trading Competition，Two Sigma 有自己的 Trading Invitational Day，可能需要你时不时飞去纽约参加，但很多活动都会包机票，感兴趣都可以去参加，求职时基本都能加分。

如果大家想知道究竟有哪些竞赛有利于量化求职，不知道如何选择对自己有帮助的竞赛，WST 有整理过一份量化工作值得参加的竞赛汇总，也可以找小助理获取 ~

社团：要选能学东西的，不盲目冲高门槛

如果你也在芝加哥大学，我会强推 DGQT（Derivatives Group Quant Trading）和 Maroon Capital 这两个社团，体验完全不同，大家可以根据需求选。

如果非要选一个，我会选 DGQT，我之前认识的一个学长，现在是 DGQT 的负责人。他每周基本上会安排一次讲课，会讲编程、套利方法，能很快带你入门量化投资的基础概念，让你把简单的知识点搞明白。

cr. UChicago

Maroon Capital 相对来说门槛更高一点，想要加入需要经过几轮面试，它的录取率大概是 5%。但其实门槛高也意味着你进去之后能碰到平均水平更高的同学，他们都是非常认真想走量化这条路的人，跟他们交流对你求职帮助很大，比如你能知道最近要做哪些求职准备，能 Stick Schedule，同时你们之间也可以进行类似于 Mock Interview 之类的良性互动。

总之，如果你想以社交为主或者想获得 Networking 机会，那就去 Maroon Capital，但一定要先确认社团里有没有行业前辈，不然不如花时间刷竞赛；如果你真的想学东西，那就选 DGQT。

但话又说回来，如果有你 WST 这么强的资源，这些社团资源其实根本不算什么。

关于求职方向的小 Tips

关于实习，我个人比较建议学弟学妹在大一大二别追求 " 大厂光环 "，先找能接触核心业务的小公司，哪怕做辅助工作，只要能理解 " 量化策略如何落地 "，面试时就能有话可说。

另外，也建议大家早探索并定下方向和目标吧，我其实最终目标是做自己的 AI Startup，或者去 OpenAI 这样的公司。如果你理科好、有热情，想留在美国，还想投身 AI 行业，量化投资是个不错的开始，首先待遇比大多数大厂好很多，其次 AI 工作不稳定，对想拿身份、拿绿卡的人来说，Quant 工作更合适。

我选择做高频交易这方面的好处，一是能和当下的 AI 很好的结合，现在 OpenAI 也挖走了很多做高频交易的人，两者技能重合度很高；二是做量化能认识很多功底强的人，自己也能得到全面锻炼，这对后续自己创业有很大的帮助。

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一些想感谢的人，一些想给大家的建议

量化求职不是天赋竞赛，而是规划 + 执行力的比拼。求职过程中我也失败过很多次，尤其是笔试，有时很沮丧，但总不能一直沮丧下去，我会把错题整理成题库，和同伴做模拟，把每次失败当成迭代训练。

心态上就是接受不确定性，坚持下来。

WST 的帮助让我更强大

很感谢在我整个求职过程中 WST 的陪伴。

我本身不太喜欢参加社团，也不太擅长自己筛选求职信息，总担心漏掉关键节点。WST 最直接的帮助就是帮我提炼重点。

求职季前，他们会明确告诉我当下该做什么：比如哪些量化竞赛值得参加，哪些课程对面试有用，甚至会帮我梳理目标公司的偏好，比如 Geneva Trading 侧重衍生品和能源市场，不用我自己瞎琢磨，跟着他们给的节奏走，效率高了很多。

WST 还会帮我整理量化面试的高频题库，像 Brainteaser 好几次面试都碰到了他们押题型。而且我觉得求职中介一个大家可能忽视优点是，他们有海量学员能资源共享，能拿到不同公司的最新面经，能知道不同公司的题型偏好，你作为学员提前了解到这些，面试时就不会慌。

另外，在职导师的模拟面试特别有用，我的专业导师 Nancy 现在就在 Citadel 工作，她会模拟量化面试的高压节奏，训练我快速答题、清晰讲策略的思路，还会指出我表达里的问题，针对不同岗位模拟的侧重点也不一样，帮我适配不同面试场景。

国际生如何扬长避短？

作为国际生，我们有天然的身份劣势，但也有别人没有的优势，关键是要会扬长避短。

国内体制内教育让我们在概率题、数学题上有优势，BrainTeaser 我们肯定能比美国同学反应快。而且量化公司里其实有不少中国人，我 Geneva 的第一轮就碰到了中国面试官，他会主动提示我解决问题从哪方面入手，但如果是美国面试官就很少给提示了，错了就很难挽回。

关于中国学生的劣势，身份问题是一定避免不了的，投递前一定要确认公司是否 Sponsor，另外大家口语一定要练到 " 听不出是外国人 " 的程度，我每天都看 Youtube 的量化博主视频，模仿他们的表达方式。

最后我想说，求职上岸靠的肯定不是足够聪明，而是知道该把时间花在哪，如果大家想本科就上岸量化，大一大二一定要多修数学和统计课（概率论、随机过程、优化），打好 Python/C++ 基础，多参加竞赛和量化社团，提前建立数理和编程的双重能力。

只要按节奏准备，你也一定能拿到心仪的 offer。

最近也是量化岗位发放 2026 暑期实习面试的时间段，如果大家想要在面试发挥出 100% 实力，可以联系 WST team 进行咨询。

---------- 投稿人：Louis（化名，隐私保护）----------

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