华尔街勇争 Top 1 的战火从未停歇
一篇 Reddit 帖子更是炸出一位神秘大佬：
Jane Street 和 Citadel 在它面前只算 Tier 2 量化公司 ...
再仔细深扒这家公司的招聘要求
更是" 奇葩中的奇葩 "……
拳打简街脚踩 Citadel?
这家对冲基金到底什么来头……
Reddit 完整帖子如下，这位神秘的大佬就是Renaissance Technologies 文艺复兴科技，也叫做 RenTech。
cr.Reddit
题主表示：他跟一位在 RenTech 工作的小伙伴聊天，得知他的基本工资就有约 50 万美元，且每年还有数千万美元的奖金。这位小伙伴认为，像 Jane Street 和 Citadel 这样的公司有着工资结构差、工作时间长等问题，因此他只能把它们排在 Tier 2。（被狠狠凡尔赛到……）
题主在最后问道：RenTech 或类似公司的员工真的能挣那么多钱吗？对比 RenTech，Jane Street 真的是 Tier 2 吗？
Reddit 上也有小伙伴开始好奇RenTech 的招聘标准（毕竟薪资水平摆在这边）。看完评论区的分享，对于这家公司的好奇又增加了 n 倍，因为真的太 " 奇葩 " 了……
不要做过投行的人
最好做过科研，技术实力必须在线
网传从 Rentech 离职就很难再回来了
极其神秘，学术背景的人进来后，就再也不发学术 paper 了……
别急，让我们来深扒一下这家神秘的对冲基金公司到底有多牛，看完你或许就能理解这些奇特的招聘要求了。
Renaissance Technologies 成立于 1982 年，公司约有 300 名员工，平均任职期限超过 14 年，其中有 90 名数学、物理学、计算机科学及相关领域的博士。
公司数十年专精于开发和管理专有量化交易策略的经验，所有基金均采用统一的数据驱动方法。公司拥有一个每天增长超过 40tb 的研究数据库、52,000 个计算机核心、每秒 150 千兆比特的全球连接以支持其交易业务。
RenTech 公司官网
是的没错整个官网只有几页 " 潦草 " 的介绍，神秘度拉满
数学博士，" 量化交易之父 "
提起 RenTech，那就不得不说到其创始人——James Harris Simons。常常有同学会问：纯数学背景也能做金融行业吗？那 Simons 应该是一个非常好的例子。
James Harris Simons cr.google
这位才华横溢的数学家拥有 MIT 的数学学士学位 +UCB 的数学博士学位，曾在冷战期间于美国国家安全局担任密码破译员，也曾任教于 MIT。
尽管没有任何金融背景，但好奇心驱使下，Simons 在 20 世纪 70 年代开始投身华尔街，并在 20 世纪 80 年代开创了量化交易，如今算法驱动的市场。RenTech 的成功激发了一大批专注于数据的基金。
Simons 去世时（2024 年），他的净资产估计为 314 亿美元，是世界第 55 位富豪。他被称为" 华尔街最伟大的交易员 "，更具体地说是" 有史以来最成功的对冲基金经理 "。
平均总回报率 66%，有史以来最赚钱的基金
RenTech 旗下管理着四只基金，其中最著名的就是大奖章基金（Medallion Fund）。
大奖章基金策略
cr.quantifiedstrategies
Medallion Fund 由 Simons 在 1988 年创立。这是一支不对外开放的基金，只有公司内部员工及合伙人可以购入，除了基金经理和所有者之外，没有人知道 Medallion 的具体策略。
据推测，Medallion 可能是有史以来最赚钱的基金。从 1988 年到 2018 年，它的平均总回报率（扣除费用前）达到了 66.1%，为其持有者赚取了超过 1000 亿美元的收益。
这就能解释为什么 RenTech 的薪酬，尤其是奖金部分具有极强竞争力的原因。与 Jane Street 等竞争对手相比，RenTech 给出的底薪并不算高——官网列出的岗位平均起薪在 15 万美元左右，但奖金这块则是上不封顶。（参考前文 WSO 帖主朋友的奖金：数千万美金一年……）
RenTech 给出的员工福利
由科学家创立、由科学家拥有、也由科学家运营
RenTech 区别于其他对冲基金的一大特点在于，它是一家由科学家创立、由科学家拥有、也由科学家运营的量化交易公司。比起华尔街，它们更偏爱非金融背景的人员，例如数学家、统计学家、理论和实验物理学家、天文学家和计算机科学家。
RenTech 员工的院校及专业背景
cr.grainstonelee
RenTech 的现任 CEO Peter Brown 在一期与高盛的播客中分享了公司是如何招聘员工及运营的。
Peter Brown
Brown 希望 RenTech 的工程师和量化分析师具备：" 数学能力、编程能力、对数据的热爱，以及最重要的，有能力并渴望在学院式的公司环境中工作 "。
RenTech 官网展示的所有岗位
如果你能通过 RenTech 前几轮的面试（简历、电话面），下一步你将面临一场不会在其他对冲基金遇到的硬核面试：RenTech 要求候选人发表一次研究演讲，而通过这一轮的幸存者还需要 "在黑板上度过一整天艰苦的解题时间，包括数学、物理、统计学、计算机科学等等 。"
至于为什么进入 RenTech 的员工几乎不会再发 paper，且公司整体离职率非常低，除了上述薪资待遇好等原因外，也因为RenTech 会跟员工签署非常严格的保密协议和竞业协议，这让离职变得更困难。如果你想要寻求短期跳板，那 RenTech 并不是个好的选择。
在对冲基金做 Quant
真的很香
RenTech 对于纯理科背景选手的偏爱并不是个例，如果你想去对冲基金做 Quant，那么纯理科背景反而可能会给你加分。
对冲基金通常会招聘Quant Developer、Quant Researcher 和 Quant Trader这三类细分岗位。
1、Quant Researcher
主要进行量化交易策略的研发，包括开发预测市场走势的模型、挖掘市场数据中的有效信息、研究并复刻学术论文、将机器学习等技术应用于投资组合优化等。
通常要求相关领域的硕士或博士学位。MFE/CS 研究生背景的人才在金融理论和数据分析技术方面有较好的基础，能够更快速地开展量化研究工作，是对冲基金招聘 Quant Researcher 的理想人选。
WST 就有来自 Cambridge 的学员，拿到了全球最大对冲基金公司之一的Marshall Wace London Office 2025 Quantitative Researcher Fulltime，达成一毕业就实现年薪百万的目标。
2、Quant Trader
负责执行量化交易策略，监控市场和策略表现，及时处理交易中的突发状况，根据市场变化调整策略参数以优化收益，同时与投研团队合作，研究新品种和新的交易策略。
本科及以上学历，计算机科学、数学、物理等相关专业均可申请。虽然本科 CS 背景即可申请，但如果有金融相关的课程学习或实习经验会更有优势。对冲基金希望招聘到能够快速理解和执行量化交易策略，并且能够在复杂的市场环境中做出正确决策的人才。
WST 就有 NYU 毕业的理科学霸学员，拿到了顶尖买方 IMC Chicago Office 的 Quantitative Trading Analyst Fulltime，岗位校招全职起薪可达 175,000 USD/ 年。
3、Quant Developer
需熟练掌握 Python、C++ 等编程语言，熟悉数据处理工具如 Numpy 和 Pandas，了解 linux/Unix 基本操作、主流数据库 SQL 语法、算法与代码工程设计知识，对多进程并行编程、分布式架构等有一定了解。具有 MFE/CS 研究生背景的人才会更受青睐，因为他们具备金融知识和计算机技术的综合能力。
全球规模最大的资产管集团BlackRock 的 2025 Quant Developer Summer Intern Offer也被 WST 的优秀学员拿下 ~
那么留学生如何能拿到买方的 Quant Offer？
像 K Means, Binomial, Black-Scholes, Fast Fourier Transform 这些 technical 问题虽然学校不会教，但你都得提前准备到位，因为 Quant 的面试环节一定会问你。
来自摩根大通、巴克莱的 WST Quant 导师 Iris Flanders分享了技术知识准备的三大模块
Quant 需要你同时具备 Stats & Probability 统计学知识、Coding 编程知识、Advanced Finance 金融高阶知识。
Iris 导师把 Quant 准备模块细分为 12 个高阶主题：
想必聪明的同学已经发现，对于商学院本科、纯 CS 专业、纯数学专业的学生，学校里面的知识很难同时准备到这三个大板块。
首先，Fixed Income 固定收益这块，本科商学院或者 MSF 金融硕士基本是不教的，即使 Goizueta、Stern、沃顿、Judge、LSE、Hass 商学院也只是教你基础概念。本科商学院更是仅停留在 " 什么是 Bond? 怎么 price a bond?"。
其次就是金融衍生品，MSF 金硕和本科最多会提到比如 " 什么是 option? 什么是 American option/European option? Call/Put 的图怎么画？" 而你去面试 Quant 的话，很多时候会让你现场解释数学原理，甚至会考你怎么用编程语言呈现。
这也就是为什么很多纯数学、物理、CS 专业，以及金融专业的本硕同学要恶补一下技术面试知识啦！
因此，WST 团队和 Iris 导师以求职为导向，系统地整理出了史上最全的量化 Technical 课程，学校不会教你的技能，这套课程能一网打尽！
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