《福布斯》美国400富豪榜发布。
最富有的十位对冲基金经理总财富达到 1740亿美元，相比去年增加200亿。
其中，Citadel创始人 Ken Griffin 一枝独秀，个人财富增长超过70亿，总身家约504亿；而Tepper、Cohen、Englander三位重量级人物，同期平均仅增加30亿。
短短一年，差距已经被进一步拉大。利润从不均衡分配，风险与回报的背后，始终是信息差、认知差与策略差的长期博弈。
对于本科生来说，如果想要毕业进入买方机构，Hedge Fund难度非常大，最值得冲刺的岗位其实是——Quant。
在一般顶级买方机构中，Quant岗共有四个细分方向，分别是Quant Research、Quant Trader、Quant Developer和ML Quant。
其中Quant Research更偏学术研究，对本科生几乎不开放；ML Quant则倾向于招收有机器学习落地经验的硕博人才。本科生真正有机会切入的，是Quant Trader和Quant Developer两个方向。
如果目标是在本科毕业时直接进入买方的 Quant 岗，那么准备的时间必须以年为单位来计算。很多同学等到大三秋招才开始意识到机会的重要性，但买方的筛选早在大二暑期就已接近收尾。
对美本留学生来说，本科四年是一条递进式的训练曲线，从第一堂数学课到最后一次交易策略优化，每一步都在为面试和实盘积累筹码。
大一：打基础
这个阶段的重心，是把数学、统计和编程打到足够扎实的程度——微积分、线性代数、概率论必须稳定在 A 以上，Python 则是必修语言，熟练掌握 numpy、pandas、matplotlib，不仅要会写，还要能用它们完成数据清洗、可视化和基础回测。
在学业之外，大一也是第一次接触行业的窗口期，可以通过加入校园里的金融或量化俱乐部、联系在职学长、学姐、参加Early Insight Program来建立对行业的感性认识。暑假如果能争取到一个和数据分析、研究相关的科研或项目，即便不直接涉及交易，也能成为简历上第一块金融科技相关的拼图。
大二：强化技能
数学和统计的内容要推进到数理统计和随机过程，编程则要在 Python 的基础上补充 C ，因为高性能计算和低延迟交易是很多买方 Quant 的核心技术。与此同时，开始系统学习金融知识：市场微观结构、衍生品定价基础、交易执行逻辑等，最好能通过课程或自主阅读打通数据与市场的关联。
这个阶段也是第一次进入小规模的策略实战，可以在Quant Club里和同学一起构建一个简单的回测框架，或者用 Kaggle 的金融数据集去尝试建模。大二的暑期，最好争取进入和金融数据、交易相关的岗位实习，哪怕是在卖方 Quant 或者科技公司数据科学团队，也是进入买方的跳板。
更重要的是，美国的招聘往往会提前整整一年开启，也就是说大二暑假就已经进入了大三暑期实习的投递期。很多顶级买方和交易公司会在这个时间段完成大部分招聘，一旦错过，就可能要等到下一年才能再投。因此，大二暑假不仅是积累经验的时间，更是冲击下一阶段核心实习的“起跑线”，这也是为什么顶尖候选人会在此时同步准备简历、刷面试题、联系内推，把自己提前放进招聘名单里。
大三：冲刺期
硬技能上要把统计建模推到更高层次，掌握时间序列分析、GARCH 模型、因子分析等金融场景下常用的方法，并开始使用 XGBoost、随机森林等机器学习算法优化策略；同时，SQL、Hadoop/Spark 等大数据处理工具也要能熟练使用，因为很多买方策略依赖超大规模的历史数据。
提前锻炼自己的硬技能与软技能，让它们在大三暑期实习中真正转化为亮眼的表现。因为暑假实习是决定能否直接转正的关键，表现好就意味着可以免去大四再找工作的压力。
在整个规划中，Enlight VIP黑钻线服务团队会为学员量身定制全方位的职业技能提升计划——由战略规划导师、行业导师、私人学员顾问等组成团队，不仅会在每个学期精准提示学员需要补强的硬技能与软技能，还会结合招聘时间线制定倒推式准备表，确保学员在关键申请节点前就已具备足够竞争力，把握住每一次通往顶级买方的机会。
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