Quant 未来会成为非常内卷的职业吗？
要说它未来会不会“内卷”到爆炸，我觉得，很有可能，并且很大程度上已经开始了。
让我跟你掰开了揉碎了聊聊，为什么我会有这个判断。
首先，我们得明白“内卷”这个词到底是什么意思。在咱们这儿，内卷不是说一个人自己埋头苦干，而是说在一个已经高度饱和或者资源有限的领域，大家为了争夺有限的资源（职位、晋升机会、奖金等等），不得不投入远超正常水平的努力，而且这种努力的效果边际收益越来越低。 最要命的是，你付出巨大努力，别人可能付出更大，或者你付出努力是为了不被淘汰，而不是为了突飞猛进。
Quant 这个职业，天生就带有“内卷”的基因。
1. 门槛高，但天花板相对“透明”： Quant 的门槛在哪里？数学、统计学、计算机科学、金融知识，还要有强大的编程能力和对市场的敏感度。这些硬性要求已经刷掉一大批人。但一旦你具备了这些，你就会发现，这个行业其实是很看重你的“能力变现”的。你的模型跑得好不好，能给公司带来多少收益，这是非常直接的衡量标准。不像某些行业，可能还有很多“软实力”或者人脉关系的影响。这种透明的、以能力说话的环境，本身就容易引发激烈的竞争。你写的代码比别人好一点，模型调优比别人精细一点，就能在业绩上拉开差距。
2. 技术驱动，迭代速度快： Quant 的核心是算法和模型。而技术是永远在进步的。新的机器学习算法、深度学习模型层出不穷，计算能力也在不断提升。这意味着，你今天学会的一套东西，可能明天就被更先进的技术淘汰了。为了保持竞争力，Quant 们必须持续学习、不断迭代自己的技能。你不能指望吃老本，昨天跑得通的模型，明天可能就因为市场变化或者对手的进步而失效。这种持续的学习压力和技术更新速度，本身就在催生一种“不学习就会被淘汰”的紧迫感，这不就是内卷的一种表现吗？
3. “聪明人”的聚集地，而且越来越多： Quant 领域吸引了大量顶尖的聪明人。他们很多都有极高的学历背景（名校数学、物理、计算机博士），逻辑思维能力超强。而且，随着量化投资概念的普及，越来越多的金融机构开始重视并投入这个领域，也在从其他行业（比如科技公司）吸引人才。当聪明人越来越多地涌入一个领域，大家都在拼智商、拼效率，竞争自然会异常激烈。你可能需要比别人更早地发现市场机会，更快速地开发出模型，更精准地预测市场波动。
4. “模型即产品”，压力传导： 在很多 Quant 岗位，你开发出来的模型直接关系到公司的交易策略和盈利能力。这就意味着你的工作成果被直接量化，而且与公司的生死存亡息息相关。这种压力是巨大的。为了追求那一点点超额收益，你可能需要花费大量时间和精力去优化参数，去寻找新的数据源，去测试各种假设。你的时间成本、精力成本都在不断被推高。而且，这种压力会层层传导。基金经理看的是业绩，基金经理会给 Quant 压力，Quant 部门的领导会给 Quant 压力，最终压力会落在每一个 Quant 身上。
5. 赛道细分与同质化并存： 量化交易本身也在不断细分，有做高频交易的，有做统计套利的，有做事件驱动的，有做宏观量化的等等。但与此同时，很多主流的量化策略，比如日内趋势跟踪、均值回归等，经过多年的发展，市场上的参与者也越来越多，策略的“阿尔法”收益（即超额收益）在逐渐被侵蚀。这意味着，想要找到尚未被发掘、尚未被过度竞争的“蓝海”策略变得越来越难。当你发现大家都盯着同一个方向去挖掘时，内卷就不可避免了。
那么，这种内卷会是什么样的具体表现？
工作强度与加班： 这行加班是常态，而且不是那种象征性的加班。为了跑数据、调模型、复盘、写报告，晚上十一二点甚至通宵都是有可能的。周末也可能被随叫随到。
持续的压力和不确定性： 市场瞬息万变，模型随时可能失效。这种不确定性带来的心理压力是巨大的。你可能需要不断地证明自己的价值，因为一旦模型表现不佳，你可能就会面临被替换的风险。
对人才的极致要求： 公司在招聘 Quant 时，对学历、学校、实习经历、技术能力、项目经验的要求会非常高。不是名校背景、没有顶尖科技公司或知名量化基金的实习经历，可能连面试的机会都很难拿到。
内部竞争激烈： 即使进入公司，内部的竞争也非常激烈。大家都在争夺有限的资源，争夺能出彩的项目机会，争夺奖金和晋升。谁的模型能带来更高的收益，谁就能获得更多的认可和回报。
“内卷式学习”： 为了跟上技术和市场的变化，Quant 们需要不断地学习新的知识。这种学习不是为了兴趣，而是为了生存和发展。很多人会利用一切碎片时间学习，听讲座、看论文、刷题库。
当然，这并不意味着 Quant 就不能做了。
任何一个有吸引力的行业都会面临内卷。关键在于你如何应对。
找准自己的定位： 行业非常细分，你可以选择自己擅长并且相对不那么拥挤的细分领域。例如，如果你对某个特定的市场（比如商品、期权）有深入理解，或者对某种特定技术（比如另类数据分析、强化学习在金融中的应用）有独到见解，你就有可能找到属于自己的空间。
持续深化专业能力： 内卷的本质是同质化竞争。要想破局，就要不断深化自己的专业能力，形成自己的核心竞争力。这可能意味着要成为某个特定领域的专家，或者在某项技术上达到极致。
拥抱变化，主动创新： 量化本身就是创新的产物。在这个领域，只有不断创新，才能不被淘汰。关注前沿技术，尝试新的数据源和建模方法，才能找到新的机会。
提升“软实力”： 除了硬核的技术能力，沟通、协作、风险管理、对业务的理解等软实力也非常重要。一个能和团队有效沟通、理解业务需求的 Quant，往往比只埋头写代码的 Quant 更有优势。
总而言之，Quant 这个职业，确实已经走在“内卷”的道路上，而且这种趋势在未来很可能还会加剧。但就像任何一个高回报的行业一样，它也需要顶尖的人才付出超常的努力。如果你对这个领域充满热情，并且有足够的能力和毅力去应对这种高压和快速变化的环境，那么它依然是一个充满机遇的职业。只是，你得做好心理准备，这趟“内卷”的列车，一旦上车，恐怕就很难轻松下来了。
网友意见
已经卷得非常魔幻啦。
面试时，坐在你对面的mit普林harvard phd们会问你：
Leetcode上的medium/hard，design pattern，从vba/sql/python到C++，各种花样的regression/distribution/stochastic/probability/optimization，各种machine learning，各种奇怪的衍生品(全街只有3个desk做的那种，都凑不够一桌麻将)，各种小众vendor的api，各种具体产品的黑话/行规/交割细节，最后再拿brain teaser恶心一下你。。。
找不到合适的人？没关系，前台的岗位有时候招个人能招一年，宁缺毋滥。
。。。
你觉得能答出这些题的人，一年怎么也得赚个$2mm吧？神马，时薪还不如FB entry level多？
面试造火箭，工作算mean，standard deviation，画scatter plot。
曾经问过一个老quant，为嘛工作就是算个mean，面试却这么为难别人？他说，"哪有为难，要是不会测度论你怎么算mean!?"
说完他就去研究"回"字的第四种，哦不对，VaR的第8种算法了。
就这么卷，还别不乐意，每年大把大把的名校phd甚至教授(我面过3个so far)排着队来，搞不懂。
编程与处理数据的门槛越来越低，以至于trader们都可以把大部分quant的工作做了，对传统意义的desk quant的需求其实是越来越少的。
而码工们则在各个winners take all的大厂里享受着天然垄断带来的高福利以及work-life-balance。
看着Quant组里的老IMO和前国家集训队曾经的天才们天天折腾pivot table，真是美人迟暮英雄白头暴殄天物啊。
至于还没入行的学霸们，你们的头脑是全人类的宝贵财富，快去SpaceX星辰大海吧，求求别去扎堆算mean和standard deviation了。
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