—— 写给不是天选之子、没有超强背景、没有完美开局，却依然想变强的你

量化行业永远在讲天才：

奥赛金牌、藤校博士、HRT/Jane Street/Jump、百万年薪开局……

但真实世界里，99.9% 的量化研究员都不是这种背景。

大家的起点往往是：

  • 二三梯队私募
  • 脏数据、烂系统
  • 项目方向混乱、资源不足
  • 有时甚至半研究半运维

如果你不是天才，那你的路该怎么走？怎么在不完美的环境里找到能让你赢的路径？

今天我想试着分享一些我的观察，讲讲我对量化研究员职业发展的三个小思考：

1）普通研究员如何做“现实最优解”？

2）“熬碰蹭抢”：普通人的 Alpha 从哪里来？

3）为什么“脏活累活、农村市场”反而更能成为你的护城河？

一、职业选择：普通研究员如何做“现实最优解”

很多研究员喜欢问：“我是不是一定要去头部公司才算成功？”

这也是我之前一直在思考的问题，我现在得出的结论是：

头部平台本身不一定更适合普通研究员，适合你的，往往是那个能让你“成长速度最快”的位置。

因为不同阶段，研究员需要的东西不一样：

1）刚入行：需要“让你明白你在干什么”的地方

这个阶段最容易出现两个极端：

自信心爆棚：觉得自己随时能进头部、做出策略、拿到 PnL。

信心不足：觉得自己啥也不行，身边人都比自己强，就自己纯菜鸡。

但现实往往介于两者之间。

我觉得入行第一年，最重要的不是证明“你是不是天才”。

而是：

  • 你有没有持续在做事情
  • 你有没有真正理解自己在做什么
  • 你的代码是否越来越干净工整
  • 你是否开始有自己的判断和审美

我见过很多第一年就想跳头部的同学，但我总觉得其实他们更需要的是：

一个可靠的 mentor、一个真实能接触实盘的环境、一个可以犯错但能修正的空间。

第一年不是“做出成绩”，而是“形成，成长速度”。

2）职业中期：需要“能产生真正成果”的地方

这个阶段研究员的分化是最大的，很多 Quant 在这个阶段开始真正成型。

但也有人陷入一种危险状态：做了一些东西，但没有“真正能够证明自己的成果”。

这个阶段我分析有几个常见的问题：

  • 技术不错，但没有体系：写代码可以，但策略碎片化。
  • 做过项目，但无法解释项目：重复别人的框架，但没有自己的理解。
  • 可以复现，但缺乏创新性：在“不断过拟合”，不是解决“真实问题”。

我觉得这时候关键不是跳槽、不是涨薪，而是能不能找一个地方，让你：

  • 把一个方向打穿打透
  • 形成一套自己的工作方法
  • 对一个项目从头到尾负责

如果没有做到这些，单纯的跳槽薪资上浮30%，我觉得并不是最优解，因为这不会让你本质变更强，但却会让你越来越浮躁和焦虑。

3）对顶尖公司的理解：这不是“好地方”，而是“需要准备好才能去的地方”

因为越是头部：审核越严格、失败成本越高、专业分工越细、压力越大、容错率越低、资源和权限分配也越谨慎。

它不是“成长的地方”，它是“成熟的人去贡献价值，然后变现的地方”。

职业路径最终不是看你进哪家公司，而是你能不能在某个地方积累出属于自己的“不可替代性”。

我觉得普通研究员的职业选择逻辑： 不能只盯着“最光鲜的地方”，而是选择 “能让你产生复利的位置”。

二、“熬碰蹭抢”才是现实世界的 Alpha 生成模型

天才靠天赋跑赢，普通人要靠策略跑赢。“熬碰蹭抢”不是功利取巧，它是一个真实可执行的职业算法。

1）熬：你能不能在一个方向上形成复利

咱熬的不是熬时间，而是：

  • 你的判断能力能不能复利？
  • 你的经验和知识库能不能复利？
  • 你的策略直觉能不能复利？

很多人看着很努力，但其实每天在做的都是完全不可复用的事：

改需求、跑流程、救火……仔细想想，三年下来其实什么都没留下。

熬的关键不是坚持，而是积累沉淀，把经验转变为个人资产。

2）碰：你要主动走到“信息密度更高的人”附近

量化行业里差距最大的差距，我觉得不是竞赛经历、学历背景、全职起点，而是：你有没有在正确的人身边学过东西？

和行业里真正做策略的大佬接触十分钟，可能胜过你读十篇论文和做一堆回测。

你遇见谁，和谁一起合作，这会改变你未来的轨迹。

所以没事碰一碰，这不是赌运气，而是你让自己尽可能出现“在正确的投研场景里”。

3）蹭：进入圈子之前，你不可能拥有圈子

蹭，是一种很奇特的策略，它确实只专属一些特定的E人。这种职业策略可以让自己出现在机会和信息流动的地方。

  • 技术和 Quant 群
  • 行业 coffee chat
  • 量化研究员聚会
  • 小范围内部讨论

你不在这些地方，就拿不到这么多元的信息，信息越多，你可以用来综合判断产出职场 alpha 的稳定性就越高。

之前听过一句话，普通人的进阶路径，从来不是天才的复制，而是：“站在哪个圈子，就看到哪个世界”。

4）抢：资源稀缺，不争取就是放弃

量化里最稀缺的东西是什么？

不是工资，不是名头，这些只是核心事件的外显表现，真正稀缺的是：

  • 实盘权
  • 数据权限
  • 策略归因
  • 项目所有权
  • 一次能证明自己的机会

你如果不争取，这些机会都很难随机轮到你。

“抢”也不是要去算计别人，而是当机会出现时，你要敢于说：

这个我来做。

这就是普通研究员能拿到的 Alpha。

三、脏活累活才是好活

现在各家中小私募的实习和应届招聘宣传话术，都不断在向外资和头部私募看齐，说我们这没有 Dirty work，这甚至这都成了研究员入行时候，判断一个岗位要不要去的重要标准。

我有时候真的很摸不到头脑，外资和头部私募百千号人，数据、开发、部署、交易、策略岗位分工细致，所以他们招 QR 确实可以说没有 Dirty work，因为这些早就被分出去了，这很合理。

但是，其他私募是怎么做到没有脏活的呢？如果没有这些，大家靠什么去产出呢？靠那些高屋建瓴的论文复现和新潮模型吗？

很多量化研究员会抱怨：“我做的事情很杂，很苦，很脏，没有价值。”

但是不是实际上恰恰相反：

脏活累活，才是普通研究员的 Alpha 来源呢？

因为脏活累活：

  • 别人做不深
  • 别人看不上
  • 别人做不了

但这些东西在真实交易和让你理解市场与行业，可能是非常重要的。

就像是：

  • 高频数据能不能洗明白
  • 风控逻辑到底为什么这样设计
  • 异常监控和实盘执行怎么做最好

这些完全是策略能不能赚钱的基石，你把这些做透了，你的职业壁垒没准比在任何中小私募做一些 fancy 模型都要高。

四、超额都在农村

量化世界里：

城市＝热门大票、沪深300

农村＝中小票、冷门资产、长尾机会

城市里的价格非常有效，你难以靠聪明获得便宜。

但“农村”反而：

  • 噪声多、竞争少
  • 错误定价更多
  • 机器比散户强
  • 系统优势发挥得更好

量化在“农村”更能降维打击。

那一套逻辑平移下来，在量化私募里有没有早期的“农村”呢？

普通研究员最初在“农村赛道”，是不是也能形成降维打击。

长期看，农村的冷门 Alpha，恰恰是普通研究员的成长跳板，而且那还几乎没有竞业。

这才是普通研究员真正能建立“不可替代性”的地方。

五、普通人的 Alpha，是一种路径，而不是一种天赋

天才的 Alpha 在天上，普通人的 Alpha 在地下：

  • 在真实问题里
  • 在脏活累活里
  • 在冷门方向里
  • 在执行力和细节里
  • 在你愿不愿意把一件小事情做到极致里

你不是天才没关系，你没有完美开局也没关系。

你手上的牌不是决定你能走多远。

而是你怎么打？才决定你能不能赢。

  • 熬，积累底层能力；

  • 碰，遇见信息密度更高的人；

  • 蹭，让自己进入资源信息流动的地方；

  • 抢，争取能证明自己的机会；

用脏活累活，积累底层壁垒；

找农村市场，实现职场前期超额收益。

这可能是我见到的普通量化研究员，职业前期最现实和可执行的 Alpha 路径。说到最后，顶尖公司永远存在，只要你不断积累结果，有独特竞争力，顶尖公司的大门随时向你敞开。

这些是我目前的一些小思考，供大家参考，之后有新的想法我随时更新。