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はじめに
本記事では、クオンツの就活や転職に関してよくある質問100個に回答する。
以下３つのブロックに分け、Q&A形式で書いていく。
- 新卒採用・就活
- 内定後：業務内容、異動、待遇
- 中途採用・転職
回答内容はあくまで個人的な見解であり、大いに主観・偏見の混ざったものであることに注意して頂きたい。
新卒採用・就活
Q1：セルサイドとバイサイドでどちらのクオンツにすべきか？
長く続けるには自分の興味で選ぶとよい。
長期的視点で見るとバイサイドに行く方が仕事は潤沢にあると思う。
Q2：文系でもクオンツになれるか？
人数は少ないが、なれる。しかし文系とはいっても計量経済系や金融工学系の専攻の人しかいないだろう。バイサイドには文系出身のクオンツがちょくちょくいるようだ。
以下の記事も参照。
文系でもクオンツになれるのか？ | Quant College
Q3：学部卒でもクオンツになれるか？
かなりまれであり、ほとんど見かけない。
クオンツのコース別採用はたいてい修士卒が応募要件になっている。
しかし第一生命以外のバイサイドは明示的にクオンツコースを設けていなかったはずなので、学部卒で潜り込み、場合によっては異動を繰り返して、クオンツチームに移れる可能性はゼロではない。
また、セルサイドでも、マーケットコースであればマーケット部門に配属されるので、その後の異動でクオンツチームに移れる可能性がある。
しかし、いずれも配属リスクが大きく、他に理系院卒のクオンツ志望の同期がいるとさらに可能性は低くなるだろう。
Q4：大学院入試で学歴ロンダリングをすべきか？
しない理由があまり見当たらない。学部が東大京大東工大以外ならこれらの大学にロンダリングしたほうがクオンツ内定率はかなり上がる。
Q5：新卒採用で数学とプログラミングとコミュ力以外に何を見られるか？
それらがメインだが、全般的に入社後の伸びしろを見られる。
以下の記事を参照。
クオンツの採用担当はどこを見ているのか？（新卒採用の場合） | Quant College
Q6：アルゴトレードクオンツになるにはどのコースに申し込めばいいか？
会社によっては専用のコースを設けている。専用のコースがない場合は配属リスクがある。証券会社もしくは銀行のクオンツコースで入り、マーケットのフロント部署でアルゴをやりたい、と希望を伝え続けるしかない。
Q7：選考において大学院での研究内容が重視されるのか？
ほとんど重視されない。数学とプログラミングの基礎が身に付いていることが書類選考時に伝われば問題なし。
以下の記事を参照。
クオンツの学歴：どの大学・専攻が多いのか | Quant College
Q8：大学院での専攻が数学や理論物理や計算機科学 (CS) ではない工学系だが大丈夫か？
問題なし。ただし数学やプログラミングから長年遠ざかっているような場合は筆記試験や面接試験で不利になる。
以下の記事も参照。
クオンツの学歴：どの大学・専攻が多いのか | Quant College
Q9：資産運用のクオンツになりたいがアセマネ、信託、生保、損保のどれがいいか？
アセマネ会社はそれを専門にやってるわけなので専門性・技術力を伸ばしたいならアセマネ。
Q10：競技プログラミングは就活で役立つか？
上手くアピールできれば有利になる。スキルはどれもそうだが、結局はアピールが上手いかどうかの問題。ただしインターン経由で内定をもらう場合は実際に簡単な業務をやるので、アピール下手な人でも能力を見せることができるだろう。
以下の記事も参照。
競技プログラミング経験はクオンツ就活で有利になるか | Quant College
Q11：就職留年したいが大丈夫か？
面接など就活は運要素が大きいので、留年して再チャレンジすればうまくいくかもしれない。１留くらいならもっともらしい理由を説明できれば不利にならないだろう。ただし、
・本人に強い覚悟がある
・留年中に正しく準備する
という条件付きである。
Q12：クオンツコースの中には最初しばらくは支店配属などでクオンツ業務ができないコースがあるが、どう思うか？
ほとんどの場合は時間の浪費になる可能性が高いのでおすすめはしない。ただし支店配属などの現場研修の期間が短く、その後の配属リスクがないならそれほど深刻に考える必要はない。
Q13：面接を突破するコツは？
管理人は必ずしも面接が得意な方ではないが、ポイントは以下のあたり。
- 選考が早い会社に申し込んで、とにかく場数を踏む
- 相手の反応に応じて話す内容や深さをその場で臨機応変に変える、ということが自然にできるようになるまで、滑り止めの会社の面接で練習する
- 研究内容の説明は、正確さは気にしなくてよいので、枝葉をそぎ落として簡潔に話すことを意識する（学会発表と就職面接は全く異なる世界線であることに注意）
- 答える際、聞かれたことに対して冒頭で端的に（短文で）答えるようにする（延々と長く話したあげく面接官の質問に対する答えになっていない、という失敗例が多い）
- 日系であれば、「私すごいでしょアピール」をしすぎると嫌がられやすいので、「配属後は先輩を見習いながら現場で求められている能力を伸ばしていく」という姿勢（素直さ・謙虚さ）を伝えることを意識する
Q14：クオンツコースと、クオンツエンジニア（クオンツシステム）コースが分かれている場合もあるが、何が違うのか？
一般的にはクオンツエンジニアはかなりIT寄りの仕事で、学生がクオンツと聞いて思い浮かべる仕事はあまり担当しないと思っておけばよい。ただし職種名の定義は会社によって大きく異なり得るので、どれくらいIT寄りの職種なのかは会社に確認すべき。
- クオンツはモデルなど計算ロジックの調査・開発・検証を担当
- クオンツエンジニアはクオンツが作った計算ロジックを呼び出すアプリ部分の開発・保守運用を担当
Q15：理系院生だが、金融の知識もなく、プログラミングもあまりやっていないが、どういう優先順位で準備すればいいか？
金融の知識や高度なプログラミングスキルは新卒に求められていない。
選考を突破するという意味では、以下の点が重要と思われる。
１．微積、線型、確率統計の計算問題を復習
２．どうすれば研究内容を易しく説明できるか考えて、身近な人に説明して練習
３．なぜ金融に興味をもったか（志望動機）
プログラミングについては時間があれば、「データ構造とアルゴリズム」のコーディング面接問題をPythonなどで解けるように練習しておくと、なおよいだろう。
Q16：OB訪問したほうがいいか？
ほぼ必要ない。いくら一生懸命OB訪問したところで、落ちる人は落ちる。昔は業界によっては実質的に必須と言われている業界もあったと思うが、最近の事情については内定者などに聞いてみよう。
Q17：金融に関する時事問題とかの対策は必要か？
クオンツの場合はそこまで決定的なポイントではないが、やっておいた方がいいだろう。金融に全く興味ない人は長続きしないと思われてしまう。
Q18：「リーダーシップ」のアピールは必要か？
ないよりはあった方がいいだろうが、そこまで重要ではない。クオンツにおいては一般的なガクチカよりも、まず初めに、本分である学業について深く突っ込みを入れて、候補者をふるいにかけることが多い。
Q19：理系で金融・ファイナンスの知識がほとんどないが大丈夫か？
問題ない。採用側としては、そもそもクオンツコースの新卒に金融・ファイナンスの知識・経験は期待していない。気になるなら少額でいいので投資を初めてみれば、必要な知識は勝手に自分で調べるようになる。
Q20：金融工学を学ぶには測度論・ルベーグ積分論が必要と聞いたが本当に必要か？
リサーチクオンツなどの一部を除いて必須ではない。ただしデリバティブ評価の基礎理論を積み上げ式できちんと理解するには必要である。
Q21：金融工学専攻ではないがクオンツになれるか？
なれる。というかクオンツの中で金融工学専攻の出身者はかなり少ない。
Q22：データサイエンティストとクオンツエンジニアの違いは？
データサイエンティストというとおそらくコンサルなどビジネスサイド寄りなので、比較するなら機械学習エンジニアと比べた方がよいだろう。
- 機械学習エンジニアは金融に限らず幅広いデータを扱う可能性があり、分析手法には当然、機械学習を使う案件が多い
- クオンツエンジニアは金融に特化したエンジニアで、分析手法も機械学習に限定されない
Q23：入社先をどのように選ぶべきか。重視すべき点は？
本人のキャリアプランによる。
待遇は全員が重視するはずなので除外すると、確認ポイントは以下のような感じだろうか。
- 同じ会社で長く働きたい人：
社風やカルチャーが肌に合うか - 転職を視野にスペシャリストになりたい人：
流行りのスキル、モダンなスキルを通常業務で磨けそうか - ほどほどに働いて自分の時間（家族、趣味、投資、副業等の時間）を確保したい人：
残業時間、休みの取りやすさ - ストレスの少ない環境で働きたい人：
顧客と直接やり取りする業務か否か
Q24：セルサイドとバイサイドのクオンツ業務の違いは？
セルサイドの方が、理論で使う数学や自前実装するライブラリが複雑になる傾向がある。バイサイドの方が比較的まったりしているほか、今後の将来性、流行りの機械学習との親和性が良さそう。
以下の記事も参照。
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Q25：金融機関のクオンツとシステムベンダーのクオンツの違いは？
金融機関だと社内向けの開発、ベンダーは顧客向けの開発になる。
システムベンダーだとデリバティブかリスク管理の分野に限定されると思われる。エンジニアとは別にクオンツの枠で取っていたりするので、その場合は金融機関と同様、モデルなどのロジック面を深堀りできるかもしれない。
一方、ベンダーは社内向けではなく顧客向けのシステム開発になるので、顧客サポートや客先に常駐したりコンサルしたり、顧客との接点が多くなる点に注意。
Q26：取らないといけない資格はあるか？証券アナリストやCFAはどうか？
クオンツになるために取らないといけない資格はない。（金融機関なら入社前に証券外務員試験に受けさせられる）
周囲からは特にすすめられないが、自主的に証券アナリストを取る人は多い。熱心な人はCFAの勉強もしている。
以下の記事も参照。
Q27：クオンツとアクチュアリーでどちらに行くか迷っているが、どのような違いがあるか？
以下の記事を参照。
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Q28：クオンツに受かりやすい人とアクチュアリーに受かりやすい人の違いは？
わからない。クオンツ採用は研究内容をかなり詰められるが、アクチュアリー採用の方がそれ以外にも幅広く地頭チェックやコミュ力などで総合的に判断されるのではと思う。まずは銀行・証券と保険でどちらに興味があるかで考えるといいのでは。
以下の記事も参照。
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Q29：文系の学生で、クオンツになりたいが、数学や金融工学をどのレベルまで学んでおけばいいか？
単にクオンツコースに採用されるのが目標か、採用後に活躍するのが目標かで異なってくる。採用されることが目標なら、書類選考、筆記試験、面接試験の内容が企業ごとに異なるので、ネットで調べるか先輩のツテを頼って最新の情報を仕入れるのが先決。筆記試験はたいてい微積、線型、確率・統計、の計算問題と、平均分散ポートフォリオ最適化、BS式や二項ツリーによるバニラオプション評価など、金融工学の入門的な内容が多いと思われる。
以下の記事も参照。
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Q30：クオンツコースのすべり止めには、どのような会社・職種を受けておけばよいか？
これも個人のキャリアプラン次第なのであまり他人に聞くような質問ではないが、アクチュアリー、データサイエンティスト・機械学習エンジニア、銀行・証券のマーケットコース（クオンツコースではなく配属リスクあり）、アセマネ・生保・信託などバイサイド（クオンツコースではなく配属リスクあり）のあたりだろうか。
Q31：クオンツ就活で持っていると有利な資格はあるか？
ない。有名大学の理系院生という肩書きが必要。知識があることを客観的に示せるという意味では、アクチュアリー試験１次の数学、統計検定１級、CMA、CFAあたりか。競技プログラミングは選考する担当者が事情を詳しく知らない可能性もあるが、コードを素早く書けることの証明にはなるかも。
以下の記事も参照。
Q32：学生時代は数学とプログラミングのどちらに力を入れればよいか？
数学の方が習得に時間がかかるので学部教養レベルの数学はきちんとマスターしておきたい。プログラミングについては何かしら1つの言語を使いこなせるようになっておくとよい。しかしもっと重要なのは、各言語固有の知識ではなく、どの言語でも役立つコンピュータサイエンスの基礎知識である。特にデータ構造とアルゴリズムは就活の選考でも頻出であり、就職後も必須の内容なので時間のある学生のうちにマスターしておきたい。
以下の記事も参照。
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Q33：最近のクオンツ業務では数学よりもITのイメージが強いが、数学よりもプログラミングに力を入れた方がいいか？
概ね認識としては正しいと思う。発展的な数学の重要性が昔に比べると下がってきている気がする。一方で、データサイエンスや機械学習など、データありきの力技で関数近似をする分野が重要になってきている。それに伴ってプログラミング以外にも、データベースやクラウドなどのITスキルの重要性が増している。
以下の記事を参照。
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
Q34：クオンツアナリストとエコノミストの違いは？
クオンツアナリストは個別企業の株価を定量的手法で分析する人達。
エコノミストは経済指標、金利や為替の見通しを立てて予測する人達で、必ずしも定量的手法による予測とは限らず、地政学リスクなども踏まえ定性的に予想することも多い。
Q35：クオンツアナリストのセルサイドとバイサイドでの違いは？
まず、クオンツアナリストは世間でいうところの「クオンツ」の一種であり、クオンツはクオンツアナリスト以外にも様々な職種を含んだ総称であることに注意。
セルサイドのクオンツアナリストは、顧客や世の中に向けて分析結果を個人名で発信し、顧客のもとへ往訪したりと営業的な側面もある。しかしセルサイドのクオンツアナリストはひと昔前に比べるとかなり人数が減った気がする。
バイサイドのクオンツアナリストは、社内のファンドマネージャー向けに分析結果を共有する仕事であり、顧客に直接、あるいは世の中に対して発信するという側面はほぼないといっていいだろう。
Q36：クオンツコースで採用されるにはインターン参加はどれくらい重要か。インターン採用で落ちると本採用で不利になるか？
インターンに参加せずとも採用される人は多いと思われる。しかしインターンでの印象が良ければ本採用で有利になるのは当然である。逆にインターンでの印象が悪ければ逆効果になるだろう。
インターン組をどれくらい本採用で優遇するかは会社によって異なる。採用方針は毎年変わり得るので、最新の事情は身の回りの内定者に聞くか、説明会で若手クオンツに聞いた方がよい。
Q37：新卒採用の面接ではどういった所を見られるか？
以下の記事を参照。
クオンツの採用担当はどこを見ているのか？（新卒採用の場合） | Quant College
Q38：理系院生でも実験系の専攻だと不利になるか？
書類選考の段階でそれほど不利になることはないはず。
むしろ、数値計算でそれなりに大規模なプログラム開発に携わった経験などがあれば有利になるのでは。
Q39：一浪一留や二浪は不利になるか？
遅れが二年までなら大きく不利になることはないはず。
年齢は悩んだところで直せるものではないので、悩んでも何もいいことはない。
今後自分で直せる（コントロールできる）部分にフォーカスして考え、準備すべき。
Q40：地方旧帝大からだと不利になるか？
不利である。ただし京大は例外。地方旧帝よりは早慶の方が受かる可能性がある。金融機関はどこも本部が東京にあるので、得られる情報量、クオンツとして働いている先輩の数、採用担当者目線での知名度や信頼性、などの点で在京の大学が圧倒的に有利なのが実情。中途採用、または、景気が良かった時期の新卒採用では、阪大名大東北大あたりは合格実績があると思われる。
Q41：金融工学関連で有名な先生の研究室だと就活で有利になるか？
それほど有利ではないと思われる。むしろ面接担当者（クオンツ）のハードルが上がって難しい質問をされて不利になる可能性もある。確かに、現場のクオンツが選考を担当するフェーズでは、知っている先生のところの学生だと安心感や親近感があるかもしれないが、コミュ力など含め総合的に判断されるのであまり関係ないように思う。
Q42：外資のクオンツになるには？
外資の場合、東京はクオンツのポストがそもそも少ない。というのも、アジアであればシンガポールや香港に超優秀な中国人クオンツが潤沢にいることが一因。東京にも、デスククオンツなど調査開発ではない現場仕事のポストならある程度存在する。しかし管理人の知っている限りでも、外資の東京オフィスで調査開発に近いクオンツ業務を経験し、日系証券やシステムベンダーに移られた方などがいる。いずれもPh.Dホルダーだが。
Q43：金融工学を専攻したいがどの大学院がよいか？
以下の記事を参照。
金融工学を学べる大学・大学院は？ | Quant College
金融工学の研究分野は８つある：必要な数学と、関連する就職先は？ | Quant College
Q44：金融工学に入門したいがどの本を読めばいいか？
以下の記事を参照。
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Q45：クオンツ志望者にとって金融工学はどの本を読めばいいか？
以下の記事を参照。
【随時更新】金融工学を勉強するのにおすすめの本：クオンツ志望者向けの６冊 | Quant College
Q46：クオンツとして採用されるにはどの程度の学歴が必要か？
東大、京大、東工大。たまに早慶。
以下の記事も参照。
クオンツの学歴：どの大学・専攻が多いのか | Quant College
Q47：アセマネ会社以外のバイサイドでもクオンツアナリスト、クオンツFMになれるか？
大手生保や農中などもモデルを使った分析を行うので、そのようなポストは存在するはず。しかし生保や信託も採用がコース別で細かく分かれていなかったりするので、運用フロント、さらにその中でもクオンツ運用のチームに配属されるとは限らないので注意。
Q48：応募者にはどのような素養を期待するか？
・数学とプログラミングのスキル
・新しい技術を自分で調べて学んでいく自走力
・理論にこだわりすぎず、チームの課題解決を優先する柔軟性
・クオンツ以外の人に複雑なことを易しく説明する力
・チーム開発になじめる最低限の協調性
以下の記事も参照。
クオンツに必要なスキル・素養は？ | Quant College
Q49：経済系の院生で統計学を結構使う専攻で、RやMatlabは少し使ったことあるがC++もPythonもVBAも書けない。クオンツになれるか？
可能性はある。アセマネのクオンツであれば文系もある程度採用されている。しかしプログラミングはRやMatlabではなくPythonを早めに習得しておいた方がよい。
以下の記事も参照。
文系でもクオンツになれるのか？ | Quant College
クオンツ業務で必要なプログラミング言語は？ | Quant College
Q50：専攻は理論物理で修士に進むのは決まっているが、できればPh.Dを取得したい。博士より修士で就活した方が有利か？
受け入れ先が多いという意味で、修士の方が有利。
しかし日系でもPh.Dホルダー向けに門戸を開いている会社はあるはず（たしか野村AM、MTEC、みずほ第一FTなど）なので、博士でも就職できる可能性は大いにある。
Q51：プログラミングスキルは就活でどのようにアピールすればいいか？
例えば
・どういう目的で
・どの言語の
・どういうライブラリを使って
・どういう設計で
・どういうことに気を付けて
・どれくらいの規模の
・どういうアプリ／ツールを作ったか
を説明すればよい。
他には、競技プログラミングでこういう実績があると説明するなど。
注意としては、決して資格とかでアピールしないこと。
インターンに受かれば、何かしらプログラミングする必要が出てくるだろうからそこでアピールできる。
インターンや就活の選考準備で非常に重要なのは、「データ構造とアルゴリズム」に関する有名な問題を対策本で復習しておくことである。
以下の記事も参照。
【随時更新】クオンツ就活の筆記・面接試験対策でおすすめの本：６冊 | Quant College
Q52：デリバティブクオンツになるには？
セルサイドのクオンツコースで入社し、デリバティブの部署（エクイティとそれ以外のアセットクラスで別部署になっていることが多い）に配属されるか、リスク管理部に配属されるとなれる。どの部署・チームになるかについては配属リスクがある。
以下の記事を参照。
デリバティブクオンツになるには | Quant College
Q53：リスククオンツ／キャピタルクオンツになるには？
セルサイドのクオンツコースで入社し、リスク管理部署に配属されるとなれる。どの部署・チームになるかについては配属リスクがある。
Q54：アルゴトレードクオンツになるには？
セルサイドのクオンツコースで入社し、アルゴトレードのチームに配属されるとなれる。どの部署・チームになるかについては配属リスクがある。会社によってはアルゴトレード関連のチームに配属されることが決まっているコースもあるようだ。
Q55：アセマネのクオンツアナリストになるには？
アセマネ会社に入社し、クオンツ運用チームまたはクオンツ運用のための調査開発チームに配属されるとなれる。アセマネ会社の多くは細かくコース分けがなされていないと思われるので、クオンツ業務ができるかについては配属リスクがあるだろう。
Q56：クオンツコースに全落ちした人はどういった所に就職しているか？
例えば
- アクチュアリー
- マーケット部門に配属されるコースでトレーダーを目指す
- アセマネなどバイサイド（コース別ではないルート）で運用フロントを目指す
- データサイエンティスト
Q57：面接で「あなたは動物に例えるなら何？」と聞かれたが、どう答えればよかったのか？
いまどきそんな質問で学生を選別するのはろくでもない会社なので、そんなことは忘れて他社の選考に集中すべき。
内定後：業務内容、異動、待遇
Q58：リスク管理などのミドルからフロントへの異動はあるか。逆にフロントからミドルへの異動はあるか？
フロントからミドルへの異動はたまにあるが、ミドルからフロントへの異動はあまり聞かない。
Q59：クオンツに英語力はどれくらい必要か？
以下の記事を参照。
クオンツ業務で英語力はどれくらい必要か？ | Quant College
Q60：クオンツの将来性についてどう思うか？
以下の記事を参照。
【2020年3月現在】クオンツという職業の将来性は？ | Quant College
Q61：クオンツは日々どのようなチャネルで情報収集しているか？
以下の記事を参照。
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Q62：クオンツの激務度合い、残業時間はどれくらいか？
クオンツの種類や会社・チームによって大きく異なるほか、プロジェクトの状況やイレギュラー対応がどれくらい発生したかによるので、一概に言えない。最近は働き方改革で残業時間は減少傾向にあり、月に20時間～30時間のあたりが多いのでは。アクチュアリーに比べると激務で辛いという声はあまり聞こえてこない気がする。
Q63：入社前と入社後でギャップに感じたことはあるか？
これも人によるので一概に言えないが、
・想像以上に高度なプログラミングスキルが求められる
・高度な数学を習得していなくてもこなせるタスクは多い
・データ加工やその自動化、数値挙動の原因調査など、泥臭い仕事も多い
・職場での評価は技術力も確かに重要な一方で、クオンツ以外の同僚に易しく説明できるといったコミュ力が非常に重要
・自分は日本語不可の同僚がいたので英語でのコミュ力も大事
Q64：必要な数学の分野はどのあたりか？
微積、線型、確率・統計、数値解析は必須。
セルサイドなら加えて偏微分方程式、確率解析。
代数や幾何の分野は発展的な内容はほぼ使わない。
以下の記事を参照。
クオンツ業務で必要な数学は？ | Quant College
Q65：クオンツ業務の良いところはどういうところか？
- 頭を使って考え、ライブラリやツールなどを作り込んでいく楽しさ
- 顧客との接点はほぼないが、社内の人に頼りにされたり感謝されると承認欲求が満たせる
- 文献調査などで知的好奇心が満たせる
- 地方転勤等がないので異動時期でも精神の安定が保てる、人生設計しやすい
Q66：クオンツの方が普通の総合職よりも高給なのか？
各企業の給与規定に依存するが、多くの場合、違いはない。
証券会社では技術職として別途手当が出るケースもある。
デスククオンツなど収益を生み出している現場に近いほど、業績連動で大きなボーナスがもらえる可能性はある。
待遇というよりは、知的好奇心を満たせる業務内容や、地方転勤がないことなどを理由に志望する人が多いと思われる。
以下の記事も参照。
クオンツとアクチュアリーの違い：就職難易度や年収は？ | Quant College
クオンツの年収：日系と外資系の違い | Quant College
Q67：外資系は普通にクビになるのか？
外銀の東京オフィスでデスククオンツ的な仕事をしていた知り合いは、東京のクオンツチームごと閉鎖になりクビになっていたが、割増退職金や失業保険を受け取った後、何事もなかったかのように日系に転職していた気がする。そもそも入るのが難しいので、実際に入れる人にとっては心配無用のはず。入った後のことを心配する前に、そもそも自分がそこに入れるかどうかを心配した方がよい。
Q68：上司が文系で説明に困る場面はあるか？
役員・部長クラスだと上司が文系というのは日常茶飯事で、確かに説明の仕方を工夫する必要がある。クオンツチームのヘッドは多くの場合、理系でかつクオンツ出身なのであまり心配はいらないだろう。しかし理系出身でも技術のアップデートに全く追いつけていない人は多いので注意。上司ガチャは避けようがないので最終的には運次第。
Q69：証券会社と銀行でクオンツ業務に違いはあるか？
あくまでイメージだが、証券の方が銀行より
・転職組が多い
・ジョブローテーション（異動）の範囲がせまい
・スペシャリスト志向
・モデルやライブラリやシステムが自社オリジナル
・エクイティ商品やクレジット商品も扱っている
Q70：年収は何年目でどれくらいか？
会社による。年収は「何ができるか」ではなく「どこにいるか」でほとんど決まる。日系でも証券ならボーナス次第だが3年目から5年目で1,000万円程度では。銀行ならボーナスの変動が小さくベースの月給やボーナスも少なめなので、7年目から10年目で1,000万円程度では。
Q71：セルサイドで、クオンツからトレーダーになる人は多いか？
けっこういる。たいていエキゾトレーダーかオプショントレーダー。
Q72：リモートワークさせてもらえそうか？
社会情勢にもよるが、日系金融機関でもコロナ後は在宅勤務の割合が増えている印象。クオンツは業務の性質上、在宅にしてしまっても大きな問題は起こりにくいため、特段の理由がなければ在宅、といったケースもある。
しかしデスククオンツなどはトレーダーと密に連携をとるため在宅の割合は下がるかもしれない。アルゴリズムトレードのチームも同様。
特に新卒採用の場合、初めのうちは出社してOJTを受けた方が圧倒的に業務に慣れやすいため、新卒採用でいきなりリモートは望ましくないだろう。
Q73：新入社員は当初どのような仕事をするのか？
職場によるが、例えば以下のあたり。
- トレーダーやクオンツが使っているExcelツールの改修
- 先輩が修正したライブラリのテストコードを書く
- 計算エンジンを呼び出して数値が想定通りの挙動をするかチェックし、結果を文書にまとめる
- 開発や分析に必要なデータを収集、加工、整理する、自動化ツールを作る
Q74：学生時代の研究はどれくらい業務に役立っているか？
数学、数値計算法、プログラミングなど、全般的に役立っている。特に基礎的な部分は習得に時間がかかるので学生のうちに頭に詰め込んでおいた方がよい。微積や線型などの基礎数学、データ構造とアルゴリズム、オブジェクト指向プログラミングなど。
Q75：クオンツ業務で必要なプログラミング言語は？
PythonやVBAなど。デリバティブクオンツならC++が必要。
以下の記事を参照。
クオンツ業務で必要なプログラミング言語は？ | Quant College
Q76：クオンツコースの内定者時代にやっておいた方がいいことは？
必須なのはプログラミング。自分で手を動かしてオブジェクト指向プログラミングを習得しておきたい。定評のある書籍で基本的なファイナンス理論を学んでおく。学習すべき分野はクオンツの種類による。証券アナリスト（CMA）の試験範囲は教養として学んでおくといいかも。あとは、証券外務員試験を受けさせられるはず。
Q77：数値計算のアルゴリズムはどのあたりを勉強しておけばよいか？
以下の記事を参照。
クオンツ業務で必要な数値解法は？ | Quant College
Q78：クオンツは通常業務で何をやっているのか？
クオンツの種類によって異なる。
デリバティブクオンツはデリバティブ評価のライブラリやツールの開発、
リスククオンツはVaR, ESなどのリスク量計算や規制対応、
アルゴトレードクオンツは短期トレーディング戦略の開発、
アセマネのクオンツはより長期の投資戦略の開発。
Q79：業務上どのような人達と密接に関わるのか？
クオンツの種類によって異なる。
デリバティブクオンツはフロントのトレーダーと、
リスククオンツはフロント部署の他、財務やコンプラなどの間接部門と、
アルゴトレードクオンツはIT部門と、
アセマネのクオンツはファンドマネージャーと、
密接に関わる。
Q80：管理職にならずに手を動かし続けても待遇が上がるキャリアパスはあるか？
存在するが、少ないのではと思う。ただし手を動かしながら管理職的な業務もする、というポストは多く、待遇も上がっていくはず。
Q81：AIの発展でクオンツの仕事はなくなるか？
むしろ金融周りのAIを作って管理する側なので、むしろ新しい業務が発生して忙しくなるかもしれない。議事録作成とかですらいまだに人間がやっているわけなので、高度なITスキルが必要な職業がなくなるのは、だいぶ先の未来だと思われる。業務内容が時代の変化に応じてかなり変わっていき、それに応じて近い将来にクオンツという名前がなくなることは普通にあり得る。
Q82：日系だと海外駐在にどれくらい行きやすいか？
たいていロンドンなど主要なフィナンシャルセンターに駐在できる可能性はあるが、枠は少ない。証券会社であれば駐在先でもクオンツ業務がメインになるだろうが、銀行とかだと駐在先ではクオンツ以外のマーケット関連業務（セールス、トレーディング、企画、現地スタッフの管理、東京本社と現地スタッフの翻訳係・情報伝達係など）をさせられる可能性もあるだろう。
Q83：社会人大学院に通ってPh.Dを取得する同僚はいるか？
けっこうな頻度で見かける。
Ph.D取得後、大学のポストが見つかったら退職する人も多い。
Q84：クオンツとデータサイエンティストでどちらの方が給料がいいか？
データサイエンティストの給与事情は知らない。会社によるとしかいえない。業界でいうと、クオンツは大手金融に限定されるが、データサイエンティストは業界も様々、企業規模も大手からベンチャーまで様々、なので分散が大きいだろう。
Q85：有給はどれくらい消化できるか？
これも職場ごとに大きく異なる。最低限xx日は消化しないといけない、といったルールがあることが多い。それを超える日数についてどれくらい消化できるかは職場による。好きなだけ消化して問題ないという職場であっても、休めるだけ休みまくる人もいれば、必要最低限しか休まない人もいる。
Q86：飲み会は多いか？
これも職場ごとに大きく異なるし上司次第だが、クオンツチームは比較的少なめで落ち着いた飲み方になるケースが多いと思われる。この辺は完全に部署ガチャ・チームガチャ・上司ガチャの話になってくる。
中途採用・転職
Q87：クオンツで日系から外資に転職する人はいるか？
いるが非常に少ない。
東京にクオンツのポジション自体が非常に少ないがあるにはある。
Q88：セルサイドからバイサイドに転職するクオンツは多いか？
それほど多くないが、いることはいる。
Q89：バイサイドからセルサイドに転職するクオンツはいるか？
知る範囲では聞いたことがない。
Q90：セルサイドクオンツのキャリアパスは？
同業他社、大学に戻る、トレーダー、機械学習エンジニア、バイサイド、など。
以下の記事を参照。
クオンツのキャリアパス：転職先・異動先は？ | Quant College
クオンツでよくあるキャリアパス６選 | Quant College
Q91：理系院卒だが就労経験ありでクオンツに未経験転職できるか？
年齢と学歴次第だが、転職はできる。メーカーの研究所でプログラミング（C++）やってた人が転職してくるとかは普通にある。まだ若くて数学とプログラミングの素養をアピールすれば十分に可能性はあるだろう。
Q92：ヘッジファンドへの転職はどれくらいあるか、どのようなスキルの人だったか？
ヘッジファンドへの転職はほとんど聞かない。
あるとすれば、セルサイドからであれば、海外駐在でアルゴトレードクオンツとして働き、現地で転職する、という感じだろうか。
バイサイドからであれば、こちらもクオンツとしての転職のハードルが高いのは同じと思われ、ジャッジメンタルのFMとして成果を出してからヘッジファンドというケースはあるだろう。
クオンツとしてヘッジファンドに行くには英語力は言うまでもないが、欧米のトップスクールで数学、理論物理、CSの博士号など、募集要件がかなり厳しい印象。
Q93：大学教員からクオンツに転職、またはその逆でクオンツから大学教員になるケースは多いか？
大学教員→クオンツ、
は日本の場合あまり聞かない。
逆に、
クオンツ→大学教員あるいは博士課程、
はよく聞く。
大学教員とクオンツだとかなり業務内容が異なるので注意。クオンツにはリサーチクオンツのように論文を書くのが仕事、という職種も含まれるが、たいていのクオンツはリサーチクオンツではないため、学術的な成果よりもトレーディングや運用の現場で役立つインフラ整備が仕事、という色彩が強い。
Q94：中途採用の面接ではどういった所を見られるか？
以下の記事を参照。
クオンツの採用担当はどこを見ているのか？（転職の場合） | Quant College
Q95：メーカー研究職など金融と関係ない職種から、クオンツに未経験転職できる年齢は何歳までか？
明確に何歳までというのはないが、20代でないと厳しい気がする。
ひとつの方法としてあり得るのは、金融知識よりもITスキルが重視されそうなIT寄りのクオンツチーム（いわゆるクオンツエンジニア）に申し込む、というのがあるが、いずれにせよ年齢が若いほど有利である。
Q96：副業あるいは専業で自己資金のbot運用をしているが、その経験を生かしてバイサイドのクオンツ運用チームに入れるか？
年齢次第な気がするが、厳しいけれども20代なら可能性はゼロではないだろう。運用実績、運用に用いているロジックの理解、プログラミングスキル、マーケットの知識、などを総合的に上手くアピールする必要がある。ただし晴れて入社できたら今度は自己資金での積極運用にはかなり厳しい制限がかかってしまうだろう。
Q97：クオンツからGAFAのエンジニアに転職する人はいるか？
知る限りでは聞いたことがない。
日系メガベンチャーの機械学習エンジニアとかなら結構いる。
Q98：ヘッジファンドに転職するならどの職種になるのがいいか？（クオンツ、トレーダー、エクイティリサーチなど）
ヘッジファンドに転職したケース自体が少ないが、トレーダーが最も多いと思われる。クオンツの場合はアルゴトレードクオンツなら可能性があるかも。
Q99：アクチュアリーからクオンツへの転職はあるか？
知る限りでは聞いたことがない。新卒採用では並行して募集するケースが多いが、実際には全く異なる職業なので、必ずしもアクチュアリーの経験がクオンツで生きるというわけではない。アクチュアリー１次の数学や損保あたりに受かっていると、ある程度の確率・統計（・確率過程）の知識があると思ってもらえるだろうが。
Q100：クオンツからアクチュアリーへの転職はあるか？
知る限りでは聞いたことがない。業務内容が大きく異なるので、未経験転職と同じような扱いをされるだろう。