一张图就能了解

现在国内量化私募公司到底是什么 level 了

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国内量化私募 Top tier 公司

这不 WST 马上就开更，为大家科普一下国内量化私募 Top tier 公司。在正式介绍前，我们还是先提前了解一下国内量化私募到底是做什么的。

量化私募主要通过数学建模、统计分析、算法策略等方式进行投资决策和交易的私募基金。核心业务内容包括

量化选股    

统计套利  

高频交易

CTA/ 趋势跟踪    

期权定价与套利  

风险管理与仓位控制

总结：量化私募就是一群数学和计算机高手，拿着模型和代码，在金融市场里 " 抓钱 " 的公司。

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中国的 Two Sigma

幻方量化成立于 2015 年，是国内最早尝试将人工智能（尤其是深度学习）应用于量化交易的公司之一，喜提 " 中国版 Two Sigma" 之称。

幻方量化以机器学习 + 大数据为核心，专注于股票、期货、加密货币等多资产交易。

幻方量化创始人之一梁文锋用了 6 年时间让公司资金管理规模突破千亿，成为量化私募领域的 " 四大天王 " 之一。而这位低调的大佬还有一个 " 瞩目的 title"：DeepSeek 创始人。

2023 年，梁文锋创立 " 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 "（DeepSeek）。他带领团队研发的 DeepSeek-V3 以 1/10 的成本实现了对 GPT - 4o 的全面对标，被美国科技圈称为 " 来自东方的神秘力量 "。2025 年 1 月 DeepSeek 用户增长达 1.25 亿，实现了 7 天完成 1 亿用户增长，发展速度惊人。

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拥有最强大脑团队的老牌头部机构

有这样一家老牌量化私募（资产管理规模在 600-700 亿），团队 90% 毕业于清华、北大和常青藤等国内外知名院校。核心骨干既有来自美国知名对冲基金的专业人士，也有出自 Google、阿里等互联网巨头的人才。

它就是量化四大天王之一的九坤投资。

九坤投资创始人王琛，获得清华大学数学物理学士学位和理论计算机博士学位，师从图灵奖唯一华人得主姚期智院士。毕业后就职于华尔街顶级对冲基金千禧年，拥有 14 年以上量化投资经验。

而九坤的投研总监姚齐聪，也同样在千禧年工作过。后来他与王琛一同回国创业，是九坤投资的联合创始人之一，主要负责九坤投资投研搭建及策略开发方面的工作。

九坤投资设有海外办公室，在美国、新加坡等地均有投研人员部署。

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真正的新生代黑马，来了

衍复投资成立于 2019 年，由前锐天投资核心成员高亢出走后创立。别看这家公司很 " 年轻 "，它可是迅速跻身一线量化私募行列。

衍复投资专注于从海量数据中提取高质量 Alpha 因子，擅长高频交易。核心团队来自 MIT、Stanford、清华、北大等顶尖高校。

衍复的技术栈非常前沿，甚至引入了 NLP 用于舆情情绪分析，尝试用强化学习进行仓位管理。其代码库被业内称为 " 量化界的 GitHub 宝藏 "。

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华尔街学术派空降上海

明汯投资成立于 2014 年，以统计套利、因子选股等策略为主，风格稳健，主要服务对象为银行、券商、信托、保险等大型金融机构，而非个人散户。

明汯投资曾是国内第一家突破千亿规模的量化私募。这家公司拥有严格的风控机制，强调风险收益比最大化。

而如标题所描述的那样，明汯投资可是拥有多位高学历学霸。比如创始人裘慧明就是宾大的物理学博士，曾任职于国外顶级对冲基金 HAP capital 担任高级投资经理，在 Millennium 担任投资经理（管理账户规模超 11 亿美金） ，还曾在德银和瑞信的自营量化交易部门担任投资经理。

另外，明汯投资合伙人解环宇曾就职于全球知名量化对冲基金 Citadel LLC，担任量化研究员，擅长日内交易和统计套利，具备丰富的量化交易和投研体系开发经验。

明汯投资的纽约办公室有近 20 人的投研团队，其中不少是资深量化从业者。

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高频交易的 " 闪电侠 "

灵均投资是国内领先的量化对冲基金之一，成立于 2014 年，管理资产规模位居行业前列。

灵均投资专注于中高频交易，A 股市场活跃得像只永不停歇的仓鼠，每天都在抢最优价格。这家公司拥有超低延迟的订单系统，行情处理能力一流。

灵均投资的董事长蔡枚杰，毕业于浙江大学经济管理学硕士，曾就职于中金公司、鹏华基金、浙商基金。首席投资官为马志宇，他是斯坦福大学金融数学与电子工程专业双硕士，曾供职于美国著名对冲基金千禧年基金旗下世坤投资。

灵均投资的业务也开始走向国际化，2021 年，灵均投资香港公司获得香港证监会第 9 号牌照。2022 年设立新加坡公司，发行首支美元基金。

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量化界的 " 逻辑控 "

诚奇资产成立于 2013 年 9 月，这家量化巨头不喜欢黑箱模型，偏爱逻辑清晰、可解释性强的因子模型。客户群体横跨阶层：既有上市公司高管、家族办公室、企业主等高净值个人客户，也有专业理财机构等大型机构客户。诚奇资产既看宏观大趋势，也盯微观细节，策略库堪比金融界的 " 知识图谱 "

诚奇资产创始人、董事长兼总经理何文奇为清华大学学士、东京工业大学硕士，曾就职于美国量化机构千禧年基金，是中国量化行业的早期开拓者。

诚奇资产也是偏爱留学生的，公司投研核心成员多毕业于清华大学、北京大学、中科大、MIT、牛津等国内外一流名校，具备深厚数理背景，且有国际一线对冲基金背景和长期国内量化投资实践经验。

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留学生如何上岸国内 Quant？

除了前面提到的私募量化，留学生在国内做量化还可以选择券商和公募基金量化方向，这两者的实习名额都非常少，一般不超过 5 个。

券商量化：券商有自己的证券投资部和金融创新部。前者主要是做股票 eft 标的，后者做期权期货。这两个部门都有各自的量化岗位。我在申万的那一段实习，其实相当于证券投资部下的做市交易团队，做的是 market maker 的角色。

公募基金量化：公募基金的投资决策主要由基金经理主导，他们的操作更多依赖传统经验和主观判断，对量化技术的重视程度不足。我在广发基金实习，部门只有我的带教懂量化。从个人成长层面而言，这在一定程度上限制了我的技术提升，也不利于我在量化领域后续职业发展路径的拓展。

私募基金量化：感觉更流水线一些。只知道自己做的策略、挖因子、搭框架。对团队其他成员的工作内容了解甚少。

Quant 岗位的面试逻辑清晰但要求严格，通常会经历以下 5 个核心环节，每个环节都有明确的考察重点。

1）简历筛选

HR 会重点关注你的学术背景（数学、统计、计算机等相关专业加分）、技能匹配度（Python/C++ 熟练度、数学基础等）以及相关经历（量化项目、科研经历或技术实习）。

简历中要突出与岗位相关的硬技能，避免堆砌无关内容，比如申请量化研究员岗时，重点写建模和回测经验；申请算法开发岗则强调编程和系统开发经历。

2）笔试

不少公司会在简历通过后安排在线笔试，题型集中在三大类

数学题：概率论（如概率计算、期望方差）、统计学（假设检验、回归分析）、线性代数（矩阵运算、特征值）是高频考点；

编程题：考察 Python/C++ 的基础语法、数据结构（链表、树、哈希表）和算法逻辑（排序、动态规划、贪心算法）；

逻辑推理题：通过图表分析、数字规律题检验你的逻辑思维能力。

笔试难度偏基础但覆盖面广，需要提前刷题巩固知识点。

3） 技术面试

技术面是淘汰率较高的环节，面试官会通过三类题目深度考察你的专业能力

算法题：现场手写代码解决实际问题。

e.g.：如何优化策略回测的效率；用代码实现一个简单的均线策略。

概率统计题：结合金融场景出题。

e.g.：计算某只股票在 N 天内上涨 K 次的概率；解释正态分布在风险建模中的应用。

编程细节题：考察技术功底。

e.g.：Python 的 GIL 锁对多线程性能有什么影响；C++ 中如何实现低延迟的订单处理逻辑。

回答时不仅要给出答案，更要讲清思路，体现逻辑拆解能力。

坚实的 technical skill，可以靠反复刷题可以做到。推荐大家多刷这两本书

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

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

当然，真题也是非常好的辅助工具，来自量化大厂的面试真题能够让你最直接地感受到量化面试的难度与形式，高质量刷题掌握核心逻辑才能以不变应万变。

来自摩根大通、巴克莱的 WST Quant 导师 Iris Flanders分享了技术知识准备的三大模块

Quant 需要你同时具备 Stats & Probability 统计学知识、Coding 编程知识、Advanced Finance 金融高阶知识。

Iris 导师把 Quant 准备模块细分为 12 个高阶主题：

想必聪明的同学已经发现，对于商学院本科、纯 CS 专业、纯数学专业的学生，学校里面的知识很难同时准备到这三个大板块。

首先，Fixed Income 固定收益这块，本科商学院或者 MSF 金融硕士基本是不教的，即使 Goizueta、Stern、沃顿、Judge、LSE、Hass 商学院也只是教你基础概念。本科商学院更是仅停留在 " 什么是 Bond? 怎么 price a bond?"。

其次就是金融衍生品，MSF 金硕和本科最多会提到比如 " 什么是 option? 什么是 American option/European option? Call/Put 的图怎么画？" 而你去面试 Quant 的话，很多时候会让你现场解释数学原理，甚至会考你怎么用编程语言呈现。

这也就是为什么很多纯数学、物理、CS 专业，以及金融专业的本硕同学要恶补一下技术面试知识啦！

因此，WST 团队和 Iris 导师以求职为导向，系统地整理出了史上最全的量化 Technical 课程，学校不会教你的技能，这套课程能一网打尽！

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4）行为面试

别以为 Quant 岗只看硬技能，行为面试会重点考察你的沟通能力和团队协作精神。面试官常问的问题包括

描述一次团队合作中遇到的分歧，你是如何解决的？"

如果你的策略回测结果不理想，会如何与团队沟通并调整？"

5）终面

终面通常由公司高管或资深员工主导，不再局限于具体技术问题，而是考察你的职业匹配度和发展潜力。可能会问

为什么选择 Quant 这个方向？对我们公司的策略有什么了解？

未来 3-5 年的职业规划是什么？如何平衡技术深耕与业务理解？

回答时要展现对行业的热情和对公司的了解，同时体现清晰的自我认知，让面试官看到你的成长可能性。

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