为什么国内顶尖的量化团队都不喜欢国外那些大机构做衍生品定价、信贷、风控建模方面的海归人才？
这个问题挺有意思的，国内顶尖的量化团队对海归人才在衍生品定价、信贷、风控建模这些领域，确实存在一些“看不上”或者说“不那么青睐”的倾向，这背后原因挺复杂的，并非简单的“排外”。我们可以从几个层面来掰扯掰扯。
一、 本土化需求与国内市场特性
首先，得明白国内的量化交易，尤其是顶尖团队，对人才的需求是高度本土化的。这意味着他们更看重一个人对中国市场的理解和实操能力，而不是单纯的理论知识或在国外成熟市场上的经验。
市场差异巨大： 咱们中国股市、债市、期货市场，和欧美成熟市场在制度设计、交易习惯、监管环境、市场参与者结构上都有天壤之别。
衍生品： 咱们的股指期货、国债期货、期权等等，虽然在发展，但相较于成熟市场，其流动性、参与深度、波动性特征都不同。国外机构的定价模型可能基于非常深厚的历史数据和成熟的波动率表面构建，这些在A股市场可能需要大量的调整和本土化验证。更别提很多海外模型基于的欧式期权定价，和国内一些更偏向亚洲式期权、甚至一些有中国特色的奇异期权，在定价逻辑和技术实现上就有很多细微差别。
信贷风控： 国内的信贷市场，尤其是消费信贷、小微企业信贷，其数据质量、违约模式、信用评级体系都与发达国家有很大不同。国外海归可能习惯了成熟的信用评分卡模型、多元化的违约预测方法，但在国内，很多时候需要处理大量非结构化数据、更复杂的客户画像，甚至要考虑一些“人情”因素和地方性风险。国内团队更需要能适应这些“接地气”的挑战的人才。
风控建模： 国内的风险敞口，比如流动性风险、交易对手风险、监管风险等，其表现形式和对策都需要在中国具体的监管框架和市场环境下进行设计。一个在国外对冲基金做风险建模的海归，可能对 VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk) 等方法非常熟悉，但未必能立刻上手国内复杂的流动性压力测试、模型验证以及监管报送要求。
数据可用性与质量： 国外机构通常能获得更干净、更系统、更长久的高频数据和基础数据库。国内数据，尤其是早期数据，可能存在缺失、噪音大、口径不一等问题。一个优秀的国内量化人才，往往是能从“脏”数据中提炼出“净”信息，并且知道如何去清洗、补充和修复数据。海归在这方面可能需要一个适应过程。
监管环境和合规要求： 国内的金融监管政策变化快，而且非常注重合规和风险控制。在衍生品交易和风险管理方面，需要深刻理解国内监管部门的各项规定和操作细则。一个对国内监管体系不熟悉的模型师，即使模型再漂亮，也可能无法落地。
二、 实际能力与“水土不服”
理论知识的扎实是基础，但量化交易尤其强调实操能力和解决实际问题的能力。很多时候，顶尖量化团队招聘的是“能打仗”的人。
模型落地能力： 一个模型在纸面上再优美，如果无法在交易系统中稳定运行、无法在实盘中产生稳定的超额收益，那就是纸上谈兵。国内的量化团队更看重的是候选人能否将模型从研究阶段顺利过渡到交易执行，包括模型部署、回测优化、交易策略的参数调优、实盘监控和风险管理等全流程。海归可能在模型理论上有优势，但在实际工程化和交易落地方面可能需要时间学习。
工程化与代码能力： 量化交易是技术驱动的，顶尖团队对候选人的编程能力、数据处理能力、系统稳定性要求非常高。很多海归在国外接受的教育可能更侧重于纯粹的数学、统计或金融理论，而对软件工程、分布式计算、数据库管理等实操性强的技能有所欠缺。国内的量化团队通常会更早、更深入地考察这方面的能力。
解决问题的能力和创新性： 国内市场变化快，新问题层出不穷。顶尖量化团队更希望找到的是能够独立思考、解决别人没遇到过的问题、甚至创造性地提出新想法和新策略的人。有时候，过于依赖国外成熟的框架和方法，反而可能限制了国内量化人才的创新思维。
团队合作与沟通： 量化研究往往是团队协作的成果。在国内的团队里，更需要能够与国内同事顺畅沟通、理解团队的整体目标、并且乐于分享和协作的人。海外成长背景的人，在沟通方式和工作习惯上可能与国内团队存在一些差异。
三、 招聘流程与评估标准
招聘过程本身也会影响海归人才的吸引力。
招聘周期和效率： 国内的量化团队，尤其是头部私募和券商的自营部门，招聘节奏可能比较快，尤其是在市场机会出现的时候。对于海归来说，跨国招聘可能涉及到签证、面试安排等，流程相对复杂且耗时。如果国内有同样优秀但流程更快的候选人，团队可能会优先考虑。
面试形式的偏好： 国内的面试，尤其是对于量化岗位，往往会包含大量的编程题、算法题、概率统计题和金融数学题，并且非常注重 Candidates 对中文的理解和表达能力。一些海归可能更擅长英文的学术交流，但未必能在短时间内适应中文的、带有本土市场特色的面试风格。
试错成本： 量化交易的成功与否很大程度上取决于团队的研发和执行能力。引入一个不合适的人才，不仅会浪费时间、薪资成本，更可能影响团队的整体研发效率和策略表现。因此，团队在招聘时会更加谨慎，倾向于招聘那些已经被验证过能够适应国内市场环境的人。
四、 并非绝对，也有例外
当然，这并不意味着所有海归都不被青睐。如果一个海归：
拥有国内顶尖院校的研究背景，并且有在国内头部机构实习或工作的经历。
其研究领域与国内市场需求高度契合，并且能展现出对中国市场的深刻洞察。
在国外机构的岗位和职责与国内量化研究非常相似，并且能清晰地阐述其在其中的贡献和价值。
编程能力和工程化能力非常突出，能够证明其快速适应和落地的潜力。
有在中国市场成功交易或风控的实盘经验。
那么，这样的海归人才，国内顶尖的量化团队是极其渴求的。他们能带来新的思路、国际化的视野和前沿的研究方法，对于团队的长期发展非常宝贵。
总结来说，国内顶尖量化团队“不那么喜欢”某些海归，并非是因为歧视海归，而是因为他们对人才有着非常实际和本土化的需求。他们更看重的是候选人能否在瞬息万变的中国市场中，用扎实的理论知识和过硬的实操能力，直接“解决问题”和“创造价值”。如果海归能够清晰地展现出这一点，那么他们依旧是国内量化团队争抢的对象。
这更多的是一种“匹配度”的问题，而不是简单的“海归”或“土著”的标签化判断。当国内市场足够成熟，并且中外市场规则和数据差距缩小到一定程度时，这种偏好或许会发生变化。但就目前而言，本土化能力依然是硬道理。
一、 本土化需求与国内市场特性
首先，得明白国内的量化交易，尤其是顶尖团队，对人才的需求是高度本土化的。这意味着他们更看重一个人对中国市场的理解和实操能力，而不是单纯的理论知识或在国外成熟市场上的经验。
市场差异巨大： 咱们中国股市、债市、期货市场，和欧美成熟市场在制度设计、交易习惯、监管环境、市场参与者结构上都有天壤之别。
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信贷风控： 国内的信贷市场，尤其是消费信贷、小微企业信贷，其数据质量、违约模式、信用评级体系都与发达国家有很大不同。国外海归可能习惯了成熟的信用评分卡模型、多元化的违约预测方法，但在国内，很多时候需要处理大量非结构化数据、更复杂的客户画像，甚至要考虑一些“人情”因素和地方性风险。国内团队更需要能适应这些“接地气”的挑战的人才。
风控建模： 国内的风险敞口，比如流动性风险、交易对手风险、监管风险等，其表现形式和对策都需要在中国具体的监管框架和市场环境下进行设计。一个在国外对冲基金做风险建模的海归，可能对 VaR (Value at Risk)、CVaR (Conditional Value at Risk) 等方法非常熟悉，但未必能立刻上手国内复杂的流动性压力测试、模型验证以及监管报送要求。
数据可用性与质量： 国外机构通常能获得更干净、更系统、更长久的高频数据和基础数据库。国内数据，尤其是早期数据，可能存在缺失、噪音大、口径不一等问题。一个优秀的国内量化人才，往往是能从“脏”数据中提炼出“净”信息，并且知道如何去清洗、补充和修复数据。海归在这方面可能需要一个适应过程。
监管环境和合规要求： 国内的金融监管政策变化快，而且非常注重合规和风险控制。在衍生品交易和风险管理方面，需要深刻理解国内监管部门的各项规定和操作细则。一个对国内监管体系不熟悉的模型师，即使模型再漂亮，也可能无法落地。
二、 实际能力与“水土不服”
理论知识的扎实是基础，但量化交易尤其强调实操能力和解决实际问题的能力。很多时候，顶尖量化团队招聘的是“能打仗”的人。
模型落地能力： 一个模型在纸面上再优美，如果无法在交易系统中稳定运行、无法在实盘中产生稳定的超额收益，那就是纸上谈兵。国内的量化团队更看重的是候选人能否将模型从研究阶段顺利过渡到交易执行，包括模型部署、回测优化、交易策略的参数调优、实盘监控和风险管理等全流程。海归可能在模型理论上有优势，但在实际工程化和交易落地方面可能需要时间学习。
工程化与代码能力： 量化交易是技术驱动的，顶尖团队对候选人的编程能力、数据处理能力、系统稳定性要求非常高。很多海归在国外接受的教育可能更侧重于纯粹的数学、统计或金融理论，而对软件工程、分布式计算、数据库管理等实操性强的技能有所欠缺。国内的量化团队通常会更早、更深入地考察这方面的能力。
解决问题的能力和创新性： 国内市场变化快，新问题层出不穷。顶尖量化团队更希望找到的是能够独立思考、解决别人没遇到过的问题、甚至创造性地提出新想法和新策略的人。有时候，过于依赖国外成熟的框架和方法，反而可能限制了国内量化人才的创新思维。
团队合作与沟通： 量化研究往往是团队协作的成果。在国内的团队里，更需要能够与国内同事顺畅沟通、理解团队的整体目标、并且乐于分享和协作的人。海外成长背景的人，在沟通方式和工作习惯上可能与国内团队存在一些差异。
三、 招聘流程与评估标准
招聘过程本身也会影响海归人才的吸引力。
招聘周期和效率： 国内的量化团队，尤其是头部私募和券商的自营部门，招聘节奏可能比较快，尤其是在市场机会出现的时候。对于海归来说，跨国招聘可能涉及到签证、面试安排等，流程相对复杂且耗时。如果国内有同样优秀但流程更快的候选人，团队可能会优先考虑。
面试形式的偏好： 国内的面试，尤其是对于量化岗位，往往会包含大量的编程题、算法题、概率统计题和金融数学题，并且非常注重 Candidates 对中文的理解和表达能力。一些海归可能更擅长英文的学术交流，但未必能在短时间内适应中文的、带有本土市场特色的面试风格。
试错成本： 量化交易的成功与否很大程度上取决于团队的研发和执行能力。引入一个不合适的人才，不仅会浪费时间、薪资成本，更可能影响团队的整体研发效率和策略表现。因此，团队在招聘时会更加谨慎，倾向于招聘那些已经被验证过能够适应国内市场环境的人。
四、 并非绝对，也有例外
当然，这并不意味着所有海归都不被青睐。如果一个海归：
拥有国内顶尖院校的研究背景，并且有在国内头部机构实习或工作的经历。
其研究领域与国内市场需求高度契合，并且能展现出对中国市场的深刻洞察。
在国外机构的岗位和职责与国内量化研究非常相似，并且能清晰地阐述其在其中的贡献和价值。
编程能力和工程化能力非常突出，能够证明其快速适应和落地的潜力。
有在中国市场成功交易或风控的实盘经验。
那么，这样的海归人才，国内顶尖的量化团队是极其渴求的。他们能带来新的思路、国际化的视野和前沿的研究方法，对于团队的长期发展非常宝贵。
总结来说，国内顶尖量化团队“不那么喜欢”某些海归，并非是因为歧视海归，而是因为他们对人才有着非常实际和本土化的需求。他们更看重的是候选人能否在瞬息万变的中国市场中，用扎实的理论知识和过硬的实操能力，直接“解决问题”和“创造价值”。如果海归能够清晰地展现出这一点，那么他们依旧是国内量化团队争抢的对象。
这更多的是一种“匹配度”的问题，而不是简单的“海归”或“土著”的标签化判断。当国内市场足够成熟，并且中外市场规则和数据差距缩小到一定程度时，这种偏好或许会发生变化。但就目前而言，本土化能力依然是硬道理。
网友意见
个人观点，问题不在这些海归人才，也不在国内的量化团队，毕竟公司是务实且逐利的，大概率只会选择马上对它有实际帮助的人才。
在我看来，这问题之所以会显现，正说明了国内金融市场的单一，以及可以继续发展的潜力。
国内量化的圈子，主要还是股票和delta one。期权产品的陆续推出，可以说还在摸索阶段，我听说有些参与者还想拿玩股票、期货的策略去套期权，这不是开玩笑么。
这样的一个大环境，决定了公司不需要，或者很少需要精通衍生品定价的人才。大家都是瞄着alpha，对通过volatility来赚钱没兴趣，因为即使想做，也几乎没有对手盘，不是么？我是不太清楚国内有没有系统化的资源丰富的otc平台，如果有，希望大家也可以告诉我。
相对的单一市场和产品，又决定了风控不会很复杂，所以也就不需要多么高水平的风控人才。试问，如果一家量化公司同时在股票，商品期货，fixed income的各类业务，数字货币等种类繁多的asset class上都有position，你觉得它不需要水平高的风控人才么？更别说，各类产品可能同时都有各类对风控有不同要求的策略了。至少在我工作过的地方，风控都是senior trader或者是很专业的senior风控人才来做的。不是公司想装逼才这么做，而是不得不这么做。
总而言之，我觉得原因还是咱们的金融市场，和欧美相比，不够发达，很多地方还需要政策的开放和引导，以及有胆识的公司去乘风破浪，汲取海外的经验教训，开启新的业务领域。
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