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クオンツの種類
まず、クオンツにも様々な種類があり、それぞれかなり異なる仕事をしている。
どのクオンツになるかは、就活でどの会社のどのコースで応募し、どの部署に配属されるかによって決まる。
もちろん後から転職で他の種類のクオンツに移ることは可能だが、未経験採用になるので低い待遇からのスタートになる。なりたい種類のクオンツがあるなら新卒就活の段階で狙って入ることをおすすめする。
クオンツの分類の仕方も色々あるが、一例は以下の通り。
- デリバティブクオンツ
- リスククオンツ（キャピタルクオンツ）
- アルゴトレードクオンツ
- アセマネクオンツ
- （セルサイドで分析レポートを発表する）クオンツアナリスト
5. のクオンツアナリストはポストが少なく、新卒でいきなりなれる可能性は低いだろう。
デリバティブクオンツになるには | Quant College
クオンツになるには：6つの観点から
上記の各クオンツになるにはどのような条件を満たす必要があるか。
よく質問されるポイントでいうと、次のような感じだ。
- 大学・学歴
- 専攻
- スキル
- 資格
- 面接対策
- インターンでの成果
大学・学歴
そもそもクオンツのほとんどは大手の金融機関にいる。中堅・中小の会社にはまずいない。ということで、最近の就活でも有名大学の学生からの人気が根強い、大手金融機関のクオンツ採用コースで入らないといけない。
かなり狭き門であることに違いはないため、有名大学でないと受からないといっていいだろう。セルサイドなら東大・京大・東工大が大半で早慶が若干名、というような状態だ。それに比べるとバイサイドは比較的、大学に多様性が見られるほか、経済・経営系の出身も多い。
クオンツの学歴：出身大学で多いのは？大学院の専攻で多いのは？数学科と物理学科ばかり？ | Quant College
専攻
物理、数学、情報が多く、全体的に実験系よりも理論系が多いものの、専攻は直接的にはあまり関係ないはずだ。むしろ数学とプログラミングができる人を採用した結果、物理、数学、情報が多くなるだけ、という面もある。
また、過去に採用されたクオンツ社員に物理や数学が多い結果、似たような専攻の学生が採用されやすくなっているともいえる。実際、物理出身が多い会社、数学出身が多い会社など、会社ごとにクオンツ社員の専攻に偏りが見えることが多い。
スキル
数学とプログラミングのスキルが求められる。プログラミングについては会社に入ってからでもいいという雰囲気はあるが、全くの初心者ではインターンでの課題や、面接で不利になるだろう。数学はマストである。数学は微積と線型はもちろん、その他解析系の分野（フーリエ解析、常微分方程式、偏微分方程式など）はひと通り学んでおきたい。
数学とプログラミングのどちらの能力を伸ばしておくべきか？ | Quant College
資格
就活時も入社後も資格は不要である。しかし業務に関連する資格を学生のうちに取得しておけば、自主的に勉強できることをアピールできる可能性がある。しかし新卒採用はあくまでポテンシャル採用であり、資格の重要性は低い。
ファイナンス知識なら証券アナリスト、確率統計の数学ならアクチュアリー一次の数学、統計検定一級などだろう。最近だと、プログラミングについては競技プログラミング、データサイエンスについてはKaggleでの実績をアピールする人も増えている。
クオンツに必要な資格は？ | Quant College
面接対策
上記のようなハードスキルだけでは採用にたどり着かない。会話のキャッチボールがちゃんとできるか（いわゆるコミュニケーション能力）、専門の研究内容をわかりやすく説明する能力、素直さ・謙虚さも重要である。面接ではこれらソフトスキルのところで大きな差が出てくる。
インターンでの成果
一週間以上の長期インターンを実施している会社ではたいてい、自社のインターンで好印象を与えた学生を優遇する。これは採用する側からすると当たり前といえる。
新卒採用はポテンシャル、伸びしろで採るわけだが、実際はかなり当たり外れがあり、ギャンブル的な側面が多い。しかしインターン経由で採用すると、インターンでの課題のレベルにもよるが、実際の業務遂行能力を見たうえで採用するため、「採ってはみたものの思ったより仕事のパフォーマンスが低い」という失敗をかなり回避できる。
このため、インターンで好印象を与えることができれば明らかに有利だが、逆に、インターンには参加できたが成果がイマイチで悪い印象を与えてしまうと、むしろ不利になるのは避けられないだろう。
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