这个行业怎么说呢？黑猫白猫，能抓到耗子，就是好猫。
放在量化猎头这个行业里，其实也成立——别扯那么多，先赚到钱。
结果导向在这个行业里从来都没错。
但我自己的体会是，如果我们只盯着“赚钱”和“不赚钱”这两个结果，确实很容易得到结论，但很难找到方向。
因为结果本身，并不会自动告诉你：哪些事情是可复用的，哪些只是运气和随机事件。赚钱了，不一定知道自己是哪里做对了，没赚钱，也不一定知道问题出在哪里。
结论是清晰的，但路径是模糊的。
我目前认为解决这个问题的突破点，在于把注意力从结果往前挪一挪，“看看中间到底发生了什么”。我们到底在做什么判断？依据是什么？哪些判断是在积累复利，哪些只是一次性的消耗？
很多时候，大家并不是不努力，也不是不上进，而是缺少一套能指引下一步行动的思考框架。
如果不只用“赚没赚钱”来衡量一个猎头的成长，我们还能用什么来判断自己是不是在变得更专业？我今天试图分享一些我的粗浅思考，这是我在做量化猎头过程中，一些阶段性的理解和尝试，希望能和大家一起交流，共同成长。
一：认知是唯一的护城河
张一鸣有一个非常深刻的思考，他说：“我最近越来越觉得，其实对事情的认知是最关键的。你对事情的理解就是你在这件事情上的竞争力。因为理论上，基本上所有生产要素都可以构建的：要拿多少钱，拿谁的钱，要招什么样的人，这个人在哪里，他有什么特质等等，你对这个业务本身的认知越深刻，你就越有竞争力。”
这句话更像是量化行业的标准答案。在这个由算法、数据和顶尖大脑构成的行业里，资金、人员、服务器、办公场地等生产要素，理论上都是可以通过资本构建的。唯独对市场的认知、对策略的理解、以及对人才本质的洞察，是无法简单复制的。
作为一个量化行业的猎头/HR，我曾经会陷入一个漩涡，往往误以为自己的竞争力来源于手里的简历库，或者微信里加了多少个大佬、PM。但实际上，如果我们对量化业务的底层逻辑缺乏深刻的认知，那么我们手中的资源仅仅是“信息”，而不是“能力”。
认知的深度，决定了我们职业生涯的厚度。
二、 警惕“十年工龄，一年经验”的停滞陷阱
在行业里，我们经常观察到一个残酷的现象：许多从业者虽然拥有光鲜的“十年工龄”，但剥开来看，或许只是将“第一年的经验”重复使用了十年。
这种现象在业内称之为“经验停滞陷阱”。
许多人日复一日地进行着简历搬运、关键词匹配和简单的沟通协调。
这种工作模式本质上是“交易型”的。
其业务的本质依赖于信息不对称和高频次的低效试错。
这就像是一个纯粹执行性的交易员，只知道不断地听指令买入卖出，却从来没有复盘过自己的策略为什么盈利、为什么亏损。随着时间的推移，这种重复性劳动的边际收益会迅速递减。当年龄增长，精力下降，如果真正的技能没有被迭代，所谓的“资深”往往会变成一种负担，而不是壁垒。这样的话，只是在“做事情”，却很少思考如何“把事情做对”，更别提去想什么是“对的事情”。
三、解决问题的关键在于“定义问题”
那么，如何打破这种循环，真正地“增厚我的认知和经验”呢？
我认为最关键的一步，在于如何定义关键问题。
在学术研究中有一个共识：“提出一个好问题，往往比解决十个普通问题更重要。” 优秀的 Quant 之所以能产出Alpha，就是因为他们具备敏锐的目光，能从纷繁的噪音中捕捉到市场的本质矛盾。
同样的，如何才能成为一个专业的量化猎头/HR？要做的不应该只是职位的“执行者”，而应是业务的“思考者”。就比如说，我们不应该只是问“哪里有C++开发？”，而应该问“现在的策略在实盘中为什么会有延迟？这个行业里其他家是这样吗？这是一家的问题，还是每家共有的问题？别家是怎么解决的呢，谁家解决的好呢？”。
当我们开始从定义核心问题出发，并在这些问题上不断迭代我们的认知时，我们的每一次沟通、每一次寻访，就不再是简单的重复，而是一次对行业底层逻辑的拼图完善。
四、以核心问题为框架迭代知识库
“Develop a company as a product”，我之前看一些字节管理方法论的书，挺受启发。他们认为公司本身的运作方式也应像产品一样不断迭代和优化。公司和组织，本质上是由一连串事件和需要被解决的问题构成的，人和资源只是为了更好的去解决问题而产生的配置，也要随着解决问题的过程做迭代升级。
量化私募招聘本质上和馒头铺招人没有区别，都是在核心问题上找最优解和迭代。
馒头店的核心问题：
在馒头店中，招聘一位面点师也有他们需要解决的核心问题，可能是想解决：
- 如何让馒头蒸得松软：精准控制火候、蒸汽量？还是控制面粉的湿度、发酵时间？
- 如何提升和面效率：面团的揉捏方法，酵母的比例，甚至是和面温度都会直接影响和面的效率和质量？
- 如何保证面粉和蒸笼最大程度被使用：过多过少都会影响馒头的口感与蓬松度？
同样，在量化招聘中，我们并不是单纯地去找一个“会做策略”的人，而是需要深入了解量化团队实际的核心问题。就像馒头店需要解决的每个环节的问题一样，每家量化团队也面临着一系列不同的具体挑战。
我们就可以思考：招聘这个角色是解决什么问题？遇到什么问题场景？谁家是成功案例？可以对标谁，可以模仿谁?目前公司内部怎么解决的？行业中解决的水位线是什么？自己公司的定位，和行业的比较？
久而久之，我就可以依靠行业待解决的关键问题来构建我们的知识库。此外，知识库的构建，并非仅仅是收集信息。它是一个动态更新的过程，每一个关键问题的解答，都成为知识库中的一个模块。这些模块会随着市场环境的变化、技术发展的进步，以及我们积累的经验不断演化和丰富。
就比如，随着量化领域的不断创新和技术迭代，我们会遇到新的问题和新的挑战。这时候，我们会根据新的问题，调整原有的招聘框架，拓展和更新我们的知识库。
这种知识库，不仅仅包括对候选人简历的筛选和职位匹配，更涉及到：
- 对市场趋势的洞察：哪些因子在不同市场环境下有效？哪些策略在高频市场中优于低频策略？
- 对技术工具的掌握：不同基金在执行时使用的核心技术有哪些？各家对哪那些前沿技术有铺设？
这样我们就可以通过知识库的迭代，来进行行业认知深度的提升，这样就算是八卦，也是个自上而下有关联图谱的八卦。
我的理想情况是，对每个关键问题都有三个水位：
- 目标公司内部水位；
- 行业同赛道水位；
- 候选人业绩水位。
这样就可以把复杂的候选人画像问题梳理出一个比较的坐标系，根据具体的需求进行真实的定位，而不是凭借模糊的印象。
五、从Alpha工厂模式来优化寻访结构
传统的招聘流程是“自下而上”的：
收到职位描述 -> 搜索关键词 -> 寻访关键人选 ->推荐候选人。
但这种模式的弊端在于，招聘者往往并不理解职位背后的真实业务逻辑，导致推荐的精准度极低，而且无法为客户提供咨询价值，同质化严重。
我觉得量化投研的工作模式，非常值得借鉴学习。
我们可以想象，量化基金本质上是一个生产Alpha的工厂，这个工厂的运作依赖于三个核心要素的协同：数据（原料）、算力与基础设施（机器）、因子、策略与模型（工艺）。
我不成熟的认为，招聘过程本身就是某种研究过程。我们可以模仿量化研究员构建策略模型一样，构建招聘模型：
- 输入端： 不是杂乱的简历，而是结构化的市场数据和人才图谱。
- 处理端： 并非简单的关键词匹配，而是基于我们对Alpha生成机制和行业需求深刻理解的假设检验。
- 输出端： 去掉简历轰炸，取而代之的是对市场趋势的洞察和人才标准的迭代。
可以把这几个部分再拆分的细一些，然后每个环节进行优化和迭代，就可以形成一个规范化可深耕的知识体系了，我们也都可以通过推荐简历的匹配度和成交量，来通过数据反推我们在处理端的理解是不是在迭代和进步。
六、用 CIO 视角做自我检视
前面说了这么多知识库、核心问题等等，但是在执行的过程中也会遇到迷茫，那就是：“我是不是真的懂？这些东西是不是真的有用？"
我后来慢慢意识到一个问题：
认知这件事，如果不能被检验，其实很容易变成自我安慰。
很多时候，我会觉得自己“已经很懂这个候选人了”“这个方向我很熟”，但一旦让你解释清楚他为什么好，好在哪？你真的可以再说自己很懂这句话吗？
如果回答不出来，那大概率只是“信息多”，而不是“认知深”。
对我来说，一个非常有效的自检方法，是想象自己用 CIO 的视角，完整审视一次简历推荐。方法论不难，但是因为我不是真的懂，所以做的过程非常难。
你就别站在猎头“促成交易”的角度，而是假设：我是CIO，这人就是我来拍板，我要为三年后的结果负责，我要回答什么问题。
我觉得从投研端需要回答四个问题：
- 他在量化体系中，试图解决的是哪些核心问题？
我认为这是最重要、也是最容易被忽略的一步。
不再先看他“做过什么模型”“用过什么技术”，而是先问，他当时面对的，到底是什么问题？
是 Alpha 衰减？挖更多非同质化因子？是实盘和回测偏差太大？还是执行、交易成本优化？
得出这个问题的答案，也就得出了“他为什么会出现在这里”。
- 他采用的手段是否合理？价值在哪里？
他用了什么方法处理了前公司的问题？解决了吗，解决的怎么样？真正创造的价值是什么？在同阶段中，他的解决方案效果排名在靠前吗？
- 他的成果，放在行业对比下，处在什么水位？
这个就是前面写的，在三层对比框架里看：
公司内部水位：他在原团队里，是 top、平均，还是补位水平？同赛道行业水位：同样方向、同样周期，行业里大概是什么水平？可迁移水位：这些成果，换一个平台、换一套约束，还能不能成立？
这个确实是非常非常有难度的，但当开始强迫自己做这种对比时，就会倒逼我不断更新自己的行业知识库，否则根本没法判断。
- 这个候选人，真正适合做什么，不适合做什么？
其实最后一步就是自己说清楚两件事：他最适合放在什么样的环境里？他在哪些场景下，大概率会失败？
比如：适合研究型组织，不适合强 PnL 导向的 Pod；适合做因子和模型，不适合承担更多短期绩效责任；适合高频博弈环境不合适大锅饭权限限制。
七、最后的关键还是好问题
写到最后，我觉得不管是做量化研究，还是做量化招聘，真正拉开长期差距的，不是掌握了多少“方法”“简历”和“因子”，而是你习惯问什么样的问题。
我目前认为，好问题通常有三个共同特征。
第一：指向本质，而不是表象
把“这个策略最近赚不赚钱”，换成“这个策略的 Alpha 假设，在当前市场环境下是否还成立”； 把“这个人背景好不好”，换成“他过去成功所依赖的条件，在这里是否还能复现”。
第二：能把复杂问题往前推一层
把“要不要再招一个研究员”，换成“问题究竟出在研究、执行，还是风险约束”； 把对“这个人行不行”的问题，思考为“如果他一年后失败，最可能失败在什么地方”。
第三：可以被反复使用，不是一次性消耗
一个好问题，不是用来得出一个答案就结束的，而是可以随着环境变化，被一遍遍重新审视、不断修正。这类问题，才是真正能沉淀进认知、进入知识库、产生复利的东西。
最后，我现在理解的专业的量化猎头，也不是比别人知道更多名词，认识更多人。而是在面对纷繁复杂的信息时，能更早地意识到：哪些问题值得花时间，哪些不值得。