想进量化私募公司做quant和it，选什么专业好？

在量化私募领域，数学、统计、计算机科学、金融工程/金融数学是最核心和最具竞争力的专业选择。不过，具体选择哪个专业以及如何规划，需要结合你的兴趣、能力和职业目标(偏Quant还是量化开发)来决定。

CS专业能扎实掌握编程语言(C++、Python是核心)、数据结构、算法、操作系统、分布式系统、数据库等核心技能。这是直接通向Quant Developer角色最顺畅的专业。无论是核心的Quant Dev还是需要编程的研究岗，对顶尖CS人才的需求都非常旺盛。

数学优势： 提供最坚实的数学基础(概率论、统计学、随机过程、微积分、线性代数、优化理论、偏微分方程)。这是理解、建模、开发和验证量化策略的核心。培养强大的抽象思维、逻辑推理和问题建模能力，这是设计创新策略的关键。是传统意义上Quant Researcher(尤其是策略研究、定价)最经典的专业背景。

物理优势：拥有极强的数学建模能力、复杂问题解决能力和计算能力。物理学背景在量化领域非常受尊重。需要补充金融知识和更实用的编程技能。

量化投资的核心就是从海量数据中寻找统计规律(Alpha)。统计学专业精通概率论、统计推断、回归分析、时间序列分析、机器学习/深度学习、贝叶斯方法等。在数据驱动的Alpha研究中，统计技能(特别是机器学习应用)至关重要。

直接对口，这些专业是专门为培养Quant人才设计的，课程设置通常融合了数学、统计、编程和金融知识(资产定价、衍生品、风险管理)。提供金融市场的实务知识(交易机制、产品结构、风险因子)，缩短进入行业的学习曲线。

注意：本科阶段纯粹的金融工程专业较少，通常作为硕士专业。本科阶段可以选择数学、统计、CS打下基础，再申请金工金数硕士。

你更喜欢建模、研究市场规律、寻找Alpha信号? -> 优先考虑数学、统计、金融工程。

你更喜欢编程、构建高性能交易系统、优化基础设施、处理大数据? -> 优先考虑计算机科学。

你想两者兼备? -> CS + Math/Stat 双学位，或者本科CS/Math + 金工金数硕士是最强组合。

本科-打好坚实基础是关键。数学、CS、统计是最稳妥、适应性最强的本科专业选择。金融工程本科项目较少且质量参差不齐，需谨慎选择。在本科期间就要开始学习编程(Python是必须，C++是重要加分项)和金融知识。

硕士-对于非顶尖本科背景或想转换方向的人来说，顶尖的金融工程/金融数学/计算金融硕士项目是进入行业的黄金跳板。CS硕士(尤其是偏系统或AI方向)也非常有竞争力。

博士-对于核心策略研究(特别是非常创新的领域)或顶级对冲基金的研究岗，数学、物理、统计、CS等领域的博士学位是常见要求，但不是绝对必须。博士证明了极强的研究能力和深度。

项目：做个人或团队的量化项目(如选股策略、简单CTA策略)。从数据获取、清洗、研究、建模、回测到(模拟)交易的全流程。将项目代码放到GitHub。

竞赛：参加Kaggle金融相关竞赛、Quantopian (已转型但精神仍在)、国内高校或机构举办的量化比赛。获奖经历很有说服力。

实习：至关重要!争取在量化私募、券商/基金自营/量化部门、金融科技公司的实习机会。即使是IT岗实习，在量化公司的经历也极具价值。

开源贡献：参与金融相关的开源项目(如TA-Lib, Zipline, Backtrader等)是很好的加分项。

量化私募，尤其是顶级机构，对学校背景(国内外顶尖名校)和成绩(GPA)非常看重。这是筛选的第一道门槛。努力争取高GPA，特别是在核心数学、统计、CS课程上。

最终，专业名称只是起点。在这个领域，真正决定你成败的是你在数学、编程、金融这三根支柱上构建的能力大厦有多稳固，以及你解决实际问题的能力有多强。

从大一开始就动手写策略、参与比赛，哪怕只是模拟交易，也比纸上谈兵强百倍。凌晨两点还在调优策略回测的经历，会成为你面试时最有力的谈资。

国内量化私募的竞争比较激烈，但真正兼具数理深度和工程能力的人才依然稀缺，期待你成为下一个搅动市场的力量!