在创立超级量化猎头公司之前，我做过三家量化私募的HR，我见过非名校的intern成长为PM，也见过王炸开局归国后泯然众人。我经常会思考，都是顶尖背景，为什么有的研究员事业蒸蒸日上，有的却夕阳西下？如果跳过专业技能，回归常识，我们如何快速判断哪类量化研究员未来能做出成绩？
今天，我想试着聊聊对量化研究员“核心能力”的一些观察与常识思考。
我觉得，一个量化研究员最终能不能做出成绩，往往不取决于他高考多少分，是 CMO 还是 NOI，还是之前掌握多少技术，这些只是事物的表现而已。
真正的核心取决于他是怎么思考这个世界。
量化投研，看上去是关于“预测”的游戏，但其实更像一场“理解复杂系统”的修行。 我观察下来，大家谈到的，策略、算法、模型、代码，这些也都只是载体，如果穿透表象，本质是这个人背后的那套思维习惯和认知行为。
因为，创造alpha这件事，只是这个人思维习惯和认知行为在“量化职场”维度下的一种投射，我们不能只观察投射后的形态，而是要思考构成投射的本体是什么？
我觉得有四种能力至关重要：
- 信息收集能力：你看到的世界有多宽
- 复杂判断能力：在模糊和噪音中，谁能看得更清楚
- 决策谋划能力：怎么把复杂问题拆解得有条不紊
- 落地执行能力：把天马行空的想法变成兜里真正的钱
一叶落而知天下秋，很多事情都是通的。
总有人以为量化是个纯技术行业，但其实，技术只是思维的通道，我们完全可以试着从一个研究员的工作选择、策略风格、甚至是日常沟通中，看出他内在的思维习惯。
因为策略是人做的，因子模型也是人想的，而世界的逻辑和真实收到的结果，是不会骗人的。
一、信息收集能力
你看到的世界有多宽？能否收集比别人更多、更快、更准确的信息，这是不当“睁眼瞎”的能力。 在量化里，这往往体现为一个研究员“从哪里获取信号”。
有的Quant天天翻论文、读别人写的研报；有的人会去关注上市公司财报，理解经济数据；还有人会观察市场里那些微小行为，比如成交簿里的异常延迟、交易对手的下单节奏……
很多时候，成功都源于他们看到的是别人看不到的细节，所以做出了更准确的判断。
这类研究员一般在生活中也有共性：好奇心强，不容易被表象糊弄，愿意为了达成目标，搜集和检索更多信息。
这些在生活和工作上，很容易看到思考方式的投射：
他在过往校园经历中，在一些核心重大事件上，有没有远超竞争对手一个数量级以上的信息获取量？ 他在量化从业中，对同类型公司的了解程度，对组内其他人工作的理解程度，这些有没有远超同级别者一个数量级以上的信息获取量。
确实，大家会用信息保密当做获取信息少的挡箭牌，但事实是，越是在信息稀缺的情况下，获取真实信息数据越多，越代表了能力和未来成功概率。
二、复杂判断能力
在模糊和噪音中，谁能看得更清楚，面对相同信息，谁能得出更精准的结论。
各式各样的量化策略，本质上都是在“预测一个概率世界”。
现实生活中也是这样，充斥着垃圾信息、谎言和噪音，我们会发现判断能力强的人，不是那些能掐会算的天才，而是能在不确定里找到方向的人。
因为唯有逻辑，才能够对抗噪音。
这类研究员身上通常有一种冷静的“怀疑精神”，他们不轻信，不盲从。你在问他们很多选择背后动机和利弊判断的时候，总可以听到一些硬逻辑。
就像下棋时，高手不会被眼前一两步的得失绊住，而是会看五步之外。
我们通过回看他过往的抉择，也可以推测这种思考方式在未来的重演：
- 当时这么多offer下，你为什么会选择这家呢？你现在进来后，你期待的达成了吗，真的和你在公司外的观察判断一样吗？
- 这么多同业和领导，你是怎么判断听谁的，不听谁的呢？你怎么分辨谁说的是黄金，谁是想用狗屎骗你呢？
三、决策谋划能力
怎么把复杂问题拆解得有条不紊，聪明是能把复杂问题讲简单，愚蠢是能把简单问题讲复杂。
量化研究员每天都要面对成千上万个变量，能否在混乱中建立秩序，我觉得其实考验的是“谋划能力”。
比如，有的研究员每天的工作就是一股脑儿往模型里塞各种因子，最后越调越乱。而有的人，会先搭一个清晰的逻辑树，最后像搭积木一样，层层递进。
生活里，这类研究员通常对自己行为规划也有很强的逻辑感，他们知道自己想成为什么样的人，知道自己为什么进这家公司、做这方向。
这是一种“自上而下”的思维方式——能把未来拆成一连串当下的能力。
在一些具体事件上，我们也可以观察这种思考方式：
- 观察他一些特别想做的事情，最后办砸了的案例。这个我觉得非常有效，因为只有特别想办+办砸了，才可以展示，他在处理超过能力的复杂事务中的极限拆解能力。
- 观察他工作中被别人拜托的次数，或者是被请教复杂问题的次数。因为大部分的人不愿意思考和拆解复杂问题，但是大家求助问题时一般都知道谁更靠谱。
四、落地执行能力
把想法变成兜里真正的钱，聪明不是核心竞争力，转化聪明才是。
量化里最常见的陷阱是“脑子里的策略回测全是大钱，银行卡里却没见到体现”。
比如，能不能把模型工程化，让回测能跑得稳；能不能盯住异常再持续深耕；能不能在压力下保持一致性，不乱改代码，不乱上线。
这些细节，决定了一个研究员是“idea man”还是“P&L maker”，这拼的就是执行能力。
现实中，这类人往往办事有章法，而且总有阶段性成果，不乱换方向，知道什么时候该交付，什么时候该停下来，也更知道行动比幻想更重要。
这种思考方式的投射，可能比较粗糙和直接:
- 你就看他目前挣多少钱？薪资每年是否有提升。
- 不需要别的指标了，到手的钱是最直接的投票器。
五、策略与选择的共性
大部分国内研究员的主要做的是截面上的因子挖掘，也就是说不是去预测 “市场整体明天会涨还是跌”，而是不断在同一时间点把几千只股票排个队，研究“哪只更值得买，哪只值得卖”。
这个游戏的核心，可能很直白——比较与选择。
截面研究，靠的是一种稳健的、持续的“比谁更懂得选”的能力，你要能在海量信息里辨别真信号、在同类变量里挑出更可靠的那条线，在微小的排序差异里找到长期的边际收益。
换句话说，量化策略是把“判断力 + 执行力”的复利化。
我们观察持续高质量产出的研究员，会发现他在其他关键事情的判断上，一定不糊涂。
人的思考惯性和认知能力，在生活中，会落地为关键事情的结果，在量化策略上，这玩意就会放大成钱。
一个研究员的策略风格，其实就是他认知风格的投影。一个人的择业路径，其实就是他世界观的表现，你不用问太多，只需要观察他如何在日常中做选择，也由此推论他是否能在量化市场上比别人多分一杯羹。