本科毕业于北京大学数学科学学院的刘泽楠，享受在数学推理中思维碰撞的乐趣，更向往将数学智慧融入金融实践。于她而言，从数学转型金融不仅是一场知识的跨界旅行，也是一种追求人生“目标函数”最大化的过程。

在就读高金MF金融科技方向的两年时光里，她确定了内心真正热爱的赛道——量化研究，也结识了更多同向而行的伙伴。

本期“Ta@SAIF”毕业季特别企划，上海高级金融学院2024届金融硕士MF项目毕业生刘泽楠与你分享她的毕业故事。

01

用开放的心态

定义自己的人生路径

从小学二年级接触奥数开始，数学就成为刘泽楠热爱、擅长而又坚持不懈的选择。

她喜欢逻辑推理时思维碰撞的乐趣，也享受学会新知识和解决数学问题时的成就感。甚至在日常生活点滴中，她也习惯借助数学思维找到解决路径。

“小到如何把旅游的必需品塞进行李箱，这是数学中的立体几何问题。大到如何做出人生中大大小小的选择，这是数学中的优化问题。我会把自己的人生愿望看作是一个目标函数，在一定约束条件下，努力把这个目标函数最大化。”

一路目标清晰、过关斩将，高中时的刘泽楠摘得了CMO（中国数学奥林匹克）银牌和CGMO（中国女子数学奥林匹克）金牌，并顺利考入了北大数学科学学院。

北大极富包容性的校园文化让她意识到：对优秀的定义可以很多元，而并非只有统一标准。当她发现比起北大数院的主流路径做科研，自己更喜欢研究数学的实际应用时，果断选择了金融数学这一细分赛道，也为自己日后转型金融打下了伏笔。

大三时，刘泽楠开始对量化投资研究产生浓厚兴趣，着手寻找符合自己期待的深造平台。高金金融硕士MF成为她几经思考后的必然选择。

“国内的金融硕士项目很多都是偏传统金融的，像高金MF这样设置金融科技方向，拥有这么多硬核的课程非常难得，对想在量化研究方向发展的我来说能更好地建立起稳固的知识网络。而且高金的职发服务会贯穿我们从大四到研二整个过程中的每一步，毕业生的就业数据也很亮眼，这些都是项目非常吸引我的地方。”

02

在专业课程与

业界实践中沉淀磨练

刘泽楠的高金课堂之旅其实从预录取后的大四学期就开始了。

“我虽然本科学的是金融数学，但终究不是金融背景出身，还是面临不小的挑战和压力。好在从大四开始就学习了高金安排的线上课程，帮助我们顺利完成转型过渡。”

随着课程的深入，刘泽楠也越来越欣喜地感受到教学内容安排的前沿和广泛。

“MF-FinTech关于金融、数学、计算机技术三个方面的课程十分全面地覆盖了卖方和买方quant相关岗位所需知识。老师在讲授课程知识的同时，带给我们很多不同角度看待问题的方式，对我们理解和运用知识有很大启发，同时这些课程也在笔试面试过程中多次涉及。”

让刘泽楠觉得最有亮点的是三门机器学习系列课程。李祥林教授、林一青教授以及很多业界最前沿的实践者从机器学习要求的数学基础知识，到统计学习，再到深度学习和机器学习的最新发展以及在金融中的应用都作了深度讲授，带来了全球金融科技领域最新鲜的知识与视野。这对想要从事对冲基金量化研究工作的刘泽楠来说是不可或缺的资源和能力。

在课堂学习之余，高金的实践体验学习中心（Live Learning Center）组织的企业合作课程的实践机会让刘泽楠积累了更多与工作相关的经验和对金融市场的直觉。

凭借专业能力的长期积累和在实习申请季的合理规划，刘泽楠在高金读书期间，一口气拿到了佳期投资、JP Morgen和UBS三个名企的暑期实习offer，她最终选择了佳期投资的offer，并最终顺利入职量化研究员岗位。

回顾忙碌而紧张的求职季，刘泽楠觉得她从高金职业发展中心（CDC）获得的帮助是至关重要的。

“CDC老师会在申请季实时分享相关公司进度和资料，组织mock和workshop，并且提供与相似方向学长学姐进行交流的机会。方向相似的同学们也会一起交流申请进度，互相mock，共同努力。CDC老师的每次一对一沟通都会根据个人性格、近期实习体会、目前机会等，提供专业的分析、耐心的帮助和合理的建议。这些规划、指导、交流对于我们从容度过申请季很有帮助。”

03

量化私募是理性

而又坚定的选择

选择做对冲基金的量化研究员，是刘泽楠在尝试了卖方quant、卖方trading、买方quant等七段实习后，最终做出的理性而又坚定的选择，也是她愿意一直保持纯粹与专注的事。

“这份工作的本质是研究，与在校内和老师做项目做科研有共通之处。路径的不确定性和灵感的偶然性都会给研究带来挑战。而这个研究过程，从最初的数据、产生关于这个项目想法的动念，到一步一步严谨合理、有经济含义的逻辑推理，得到令人信服的研究结果，直到最终可以通过在市场上交易得到关于研究成果的即时反馈，每天都可以有关于市场的更加深入的了解，这个过程即吸引我，又充满挑战。”

在刘泽楠看来，中国的量化行业正处成长期，虽不成熟却充满潜力与机遇。从业者需具备持续学习的热情，紧跟学术与业界前沿，同时保有对未知事物的好奇心与强大的逻辑推理能力。

刚开启崭新职业生涯的她，已为自己立下新的阶段目标：“未来三年内，具备持续产出策略的研究能力，深入量化研究的某一环节，成为对这一环节足够熟悉的小专家。”