每年都有很多MBA备考生在纠结，面授课和网课应该如何选择？哪种更有效果？其实，针对不同类型的备考生，是有所不同的，应该选择更适合自己的辅导形式。具体有什么不同？今天，华章君就跟大家分析一波。

难！MBA考生在职备考的居多，都有工作忙碌、毕业多年、备考时间有限的特点，MBA考试内容涉及高中数学、英语、逻辑推理、论证有效性分析和论说文写作，简直就是高考+英语四六级考试+公务员考试集合体，这对毕业多年的考生来说，备考有一定的难度。

在没有任何备考学习的情况下，直接扔一套试题给小白测一下，那肯定是毁灭性的打击，十有八九无从下手。所以，考MBA一定要有充足的时间备考，知识点至少要全部过一遍，掌握必考点做题技巧，才能基本过线。

备考MBA有没有捷径？

有！MBA备考分为笔试和面试2个环节，面试又分为提前批和正常批。专业的机构可以针对考生个人特点提供个性化服务，帮考生选定适合的目标院校，在提前批环节顺利拿下院校offer,降低笔试门槛，再进行笔试的弱项精准提升。好的备考规划可以大大缩短备考时间，提高录取几率。因此，工作忙碌、规划能力弱的在职研考生，选一个可靠的机构辅导，是非常重要的。

大家都知道，面授课的平均通过率是远高于网课的，在有时间、有预算的情况下，建议大家首选面授课程。

面授课为什么比网课贵呢？一般，其实面对面服务都是比较贵的，就像上述提到的，考生备考机构提供的是一个完整的服务链条，有很强的的个性化需求，专业的辅导老师会根据考生自身实际情况，在最大的把握下带你做选择和给你精准的辅导。例如，申请材料和面试每所院校即使大同小异但也有所区别，面试材料准备繁杂且有很多细节要注意，这份“敲门砖”没做好，很有可能一开始就与心仪院校失之交臂。而面试，辅导老师都会根据你报考的学校通过多次仿真模拟考试，让你提前练习和适应考场的高压环境。

再说笔试，对已离开课堂多年和脱离应试已久的在职考生们来说，无论是哪一门科目都赋有很大的挑战性。比如，华章面授课的老师都是多年从事管理类联考的专业名师，对于考试命题规律和解题技巧都有深刻的把握，老师们将考试的重点和精华都浓缩在每节课中，考生就不需盲目上网搜罗资料、迷茫复习。再者，面授课提供的是一个浓厚的学习环境氛围，除了专业的老师，还有带班班主任、学习小组一起督促、带动你学习。

在课余之外，还能收获一班志同道合的MBA考友，提前感受MBA学习带来的“人脉资源”，因此，面授辅导班又被称为“MBA学前班”，很多在辅导机构认识的小伙伴是考研过程中一起拼搏过的战友，感情甚至比入学后的MBA同学还深。

网课的确比面授课便宜，个性化服务需求恰巧就是网课无法满足的。网课适合什么类型的考生呢？基础好、备考时间充足，学习能力和自觉性极强的考生，对于这类考生来说，选择这种学习形式也是没问题的。网课不管是直播课还是录播课，长时间看电子屏幕是非常疲劳的，专注力也很难集中。说到底，线上课程其实就是靠自己，无论是知识点学习、做题等都需要通过自律来完成。

为什么选择南京华章教育？

华章20年来，一直主打名师面授辅导，就是基于大部分MBA考生的实际需求，不只是课程，而是提供个性化完整的录取解决方案。每年各校录取状元多出自于华章，报读面授课程的学生平均录取率也远高于线上课程的学员，这也是这么多年来实践数据的结果。

Quant的工作就是设计并实现金融的数学模型(主要采用计算机编程)，包括衍生物定价，风险估价或预测市场行为等。

所以Quant更多可看为工程师，按中国的习惯性分类方法就是理工类人才，而不是文科人才，这个和金融有一定的区别(当然金融也有很多理工的内容)。

开发直接被交易员使用的价格模型，优势是接近交易中所遇到的Money和机会，劣势是压力很大.

独立开发价格模型，不过是为了确定Desk Quant开发的模型的正确性，优势是更轻松，压力比较小，劣势是这种小组会比较没有作为而且远离Money

尝试发明新的价格公式和模型，有时还会执行Blue-Sky Research(不太清楚是什么) 优势是比较有趣(对喜欢这些人来说)，而且你学到很多东西。劣势是有时会比较难证明有你这个人存在(跟科学家一样，没有什么大的成果就没人注意你)

其实就是名字被美化的程序员，但收入很不错而且很容易找到工作。这种工作变化很大，它可能是一直在写代码，或者调试其他人的大型系统。

在数据中寻找自动交易系统的模式(就是套利系统)，这种技术比起衍生物定价的技术有很大的不同，它主要用在对冲基金里.而且这种位置的回报是极不稳定的

建立银行的信用和资本模型，相比衍生物定价相关的工作，它没有那么吸引人，但是随着巴塞尔II银行协议的到来，它变的越来越重要。

你会得到不错的收入(但不会很多)，更少的压力和更少的工作时间。人们投资金融行业就是为了赚钱，如果你想获得更多的收入，你就要更靠近那些钱的"生产"的地方。

这会产生一种接近钱的看不起那些离得比较远的人的现象，作为一个基本原则, 靠近钱比远离钱要来得容易。

FX就是外汇交易的简写，合同趋向于短期，大量的金额和简单的规定，所以重点在于很快速度的建立模型

Equities的意思是股票和指数的期权，技术偏向于偏微分方程(PDE)，它并不是一个特别大的市场

Fixed Income的意思是基于利息的衍生物，这从市值上来说可能是的市场，他用到的数学会更加复杂因为从根本上来说他是多维的，技术上的技巧会用的很多，他的收入比较高

Credit Derivatives是建立在那些公司债务还清上的衍生产品，他发展的非常快并有大量需求，所以也有很高的收入，尽管如此，他表明了一些当前经济的泡沫因素

Commodities因为近几年生活用品价格的普遍涨价，也成为一个发展迅速的领域

Hybrids是多于一个市场的衍生物市场，典型情况是利息率加上一些其它东西，它主要的优势在于可以学到多种领域的知识，这也是当前非常流行的领域。

04、Quant一般在哪些公司工作?

商业银行对你要求少，也给的少，工作会比较稳定

投行需要大量的工作时间，工资很高但不是很稳定。总的来说，美国的银行收入比欧洲银行高，但工作时间更长。

对冲基金需要大量的工作时间和内容，他们也处在高速发展同时不稳定的情况中，你可能会得到大量的回报，也可能几个月后就被开除。

大型会计公司会有自己的顾问quant团队，有些还会送他们的员工去Oxford读Master。主要的劣势在于你远离具体的行为和决策，而且厉害的人更愿意去银行，所以你比较难找到高人请教。

外包quant模型变得越来越流行，所以你去软件公司也是一个选择，劣势和会计公司比较类似。

05、成为一个Quant需要看哪些书?

现在有非常多的关于Quant的书，基础书籍包括：

● 《C++ Design Patterns and Derivatives Pricing》这本书是为了告诉大家如何使用C++来做Quant的工作。随机微积分虽然在第一眼看上去不是很重要，但的确非常有用的。我建议大家先看一些基本理论的书，类似Chung’s books. 一些这方面我推荐的书:

06、成为Quant，我需要知道一些什么?

根据你想工作的地方不同，你需要学习的知识变化很大，很多人错误的把学习这些知识看作仅仅看书而已。

你要做的是真正的学习，就像你在准备参加一个基于这些书内容的考试，如果你对能在这个考试里拿A都没有信心的话，就不要去面试任何的工作。

面试官更在乎你对基本知识的了解是否透彻，而不是你懂得多少东西，展示你对这个领域的兴趣也很重要。

你需要经常阅读Economist, FT 和Wall Street Journal，面试会问到一些基本微积分或分析的问题，例如Logx的积分是什么，问到类似Black-Scholes公式怎么得出的问题也是很正常的，他们也会问到你的论文相关的问题。

面试同样也是让你选择公司的一个机会，他们喜欢什么样的人，他们关心的是什么之类的答案可以从他们的问题中得出。

如果问了很多关于C++语法的问题，那么要小心选择除非那是你想做的工作。一般来说， 一个PhD对得到Quant的Offer是必需的。

有一个金融数学的Master学位会让你在银行风险或交易支持方面却不是直接Quant方面的工作，银行业变得越来越需要数学知识，所以那些东西在银行的很多领域都有帮助。

在美国，读了一个PhD之后再读一个Master变得越来越普遍。在UK这依然比较少见。

07、一般哪些专业对口Quant?

据观察，Quant一般的专业会是数学，物理，金融工程(金融数学)。其实虽然不是特别多，但是还是有一些投行招手Master金工的Quant，一般几个好的FE专业都有去做Quant的硕士生。

所有类型的Quant都在编程方面花费大量时间(多于一半)。尽管如此，开发新的模型本身也是很有趣的一件事，标准的实现方法是用C++。

一个想成为quant的人需要学习C++，有些其他地方使用Matlab所以也是一个很有用的技能，但没C++那么重要。

VBA也用的很多，但你可以在工作中掌握它。

一个Quant能赚多少?一个没有经验的Quant每年大概会挣到税前60k-100k美元。

奖金的话不会太高，但是如果行情好的话，也非常的客观，一般我听说的话，刚入职第一年一般可以拿到一两万刀的奖金。

不过像08年就别想了。如果你的工资超出这个范围，你要问自己Why?收入会迅速的增长，奖金也是总收入中一个很大的组成部分，不要太在乎开始的工资是多少，而是看重这个工作的发展机会和学习的机会。

主要涵盖了量化投资领域的必备知识，包括：基本面分析、技术分析、数量分析、固定收益、资产组合管理、权益、另类投资等内容。

2、《Python语言编程基础》

包含了Python环境搭建、基础语法、变量类型、基本函数、基本语句、第三方库、金融财务实例等内容。旨在为金融财经人提供最需要的编程方法。

3、《基于Python的经典量化投资策略》

包含了最富盛名，最基本的量化交易思想和交易策略。例如：海龟交易模型、Logistics模型、配对交易模型、波动扩张模型、Alpha模型、机器学习(随机森林模型、主成分分析)、深度学习(人工神经网络)等内容。

4、《量化交易系统设计》

旨在学习量化交易系统的具体知识，包括过滤器，进入信号，退出信号，仓位管理等详细内容，并指导学员设计涵盖个人交易哲学的量化交易系统。

旨在为解决实际量化交易策略搭建过程中的一些问题提供最优解决方案。

掌握Python及量化投资技能，我们能做什么?

1、熟悉中国主要金融市场及交易产品的交易机制;

2、熟知国内外期货交易、股市交易的异同点和内在运行机制;

3、掌握经典量化交易策略细节及其背后的交易哲学;

4、掌握金融、编程和建模知识基础，拥有量化交易实盘操作能力;

5、具备独立自主地研发新量化交易策略的能力;

6、掌握量化交易模型设计的基本框架，以及风险管理和资产组合理论的实际运用;

7、掌握从策略思想——策略编写——策略实现饿完整量化投资决策过程;具备量化投资实战交易能力。

AQF量化金融分析师实训项目学习大纲

1.1.1. 第一部分：前导及课程介绍

1.1.2. 第二部分：量化投资基础

1.1.4. 第四部分：量化交易策略模块

1.1.5. 第五部分：面向对象和实盘交易

1.1.6. 第六部分 实盘模拟交易

1.1.7. 第七部分：基于优矿的进阶学习

微信公众号：量化金融分析师

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(如果没收到资料，可以)

17岁乐队，19岁出唱片，21岁走红，22岁进军演艺圈成为男主。

他主演的经典极多，《独立日》、《黑衣人》，《当来敲门》以及《我是传奇》等等。

所以这个货没时间读书。

虽然不读书，年年。史密斯主演的片子经典，每届奥斯卡饭局，都叫上他。

今年，他又夺得奥斯卡最佳男猪奖。

美国，颁奖者一定要说几句谐趣幽默话，满足观众期待。

但克里斯好像不懂什么叫幽默，他拿轻佻当风趣，拿史密斯妻子的秃头开玩笑，观众听得捧腹大笑。

他冲上台，轮圆手臂，给了克里斯一个大嘴巴。

这一嘴巴打下去，麻烦就大了。

奥斯卡官方——美国电影艺术与院（艺术咱懂，就拍个电影咋还科学了呢？）——禁止史密斯出席奥斯卡十年。

史密斯今年54岁，在他64岁之前，不得靠近奥斯卡一步。

这是件湮没于疫情时代无尽焦虑中的琐事。

被“禁奥斯卡”十年，我的想法是：

发布禁令的这个“美国电影艺术与科学学院”靠谱吗？其禁令有吗？

——在这十年内，如果哪天奥斯卡颁奖，史密斯自己呼哧呼哧来了，要不要把他打出去？

如果史密斯赖着不走，要不要暴揍一顿？

如果打了史密斯，“美国电影艺术与科学学院”要不要承担？

如果打了史密斯却不承担，那么美国的警局是不是可以撤消？以后就由“美国电影艺术与科学学院”负责美国治安？

如果“美国电影艺术与科学学院”不能打史密斯，敢打就要吃牢饭，那这条禁令有个屁用？

当然我也知道，只要奥斯卡晚会不给史密斯发，门口保安不让他进去就OK，但我还是对这个拿自家鸡毛当令箭的“美国电影艺术与科学学院”做法感到好奇。

但我这些想法，可以说毫无营养毫无——只是想弄清一个人或一家机构，其所发布的指令与的效果。

同样是史密斯打件，有位智慧老师，却给孩子们上了一堂生动的课：

资讯，这是位小学老师，他在课堂上，把和克的，做了六步解析：

老师先讲，奥斯卡颁奖晚会，主持人克里斯拿史密斯老婆的秃头取笑，把史密斯惹炸毛，上台狠抽了克里斯一个耳光。

然后老师让同学们表态：你是否支持史密斯揍克里斯？

约有40%的小朋友举手，支持史密斯暴削克里斯，支持率未过半。

老师播放现场影像，着重向学生们表明：史密斯的妻子头秃秃，是因为这个妹子患了很重的疾病。

妹子因病脱发，却被主持人嘲讽。

这难道不是把自己的快乐，建立在别人的痛苦之上吗？

于是众多小朋友纷纷举手，支持史密斯狂削克里斯，支持率接近90%。

老师慷慨激昂的告诉学生：嘲讽固然不妥，但打人却是更严重的暴力。难道我们被人嘲笑了，就一定要打回去吗？难道除了暴力，就没有更好的解决问题的吗？

更何况，克里斯事后也说了，他根本不知道史密斯的老婆，是因病秃头的。而史密斯丝毫也不给对方道歉的机会，上来就揍，这妥当吗？

这一次，支持的比率，又从90%，回落到40%。

老师含泪（可能并没有，是我加戏）说：铜鞋们，威尔史密斯，他是个妥妥的家暴受害者啊，打小，就看到妈妈被爸爸打到满地乱爬，长大后他矢志守护家人。他的妻子患病秃头，因而抑郁自闭，幸亏女儿的不断鼓励，史密斯妻子才鼓足勇气面对生活，可史密斯妻子刚刚要走出阴影，就遭受了主持人克的无情嘲讽，史密斯能怎么办？他当然要选择保护家人了。

听了这番话，已经放下手的孩子，纷纷再把手举起来。

支持史密斯暴打克里斯的比率，又从40%飙回80%。

老师告诉学生们：铜鞋们，奥斯卡已经举办了94届，这是有史以来头一次发生暴力事件。画面传输出去，上亿人目睹，所以奥斯卡主办方非常的被动，一定会严惩史密斯。

被打的克里斯，如果他不肯罢休，就此事的话，史密斯少说也要坐6个月的大牢，还要赔人家克里斯10万。

了解到这些情况，支持史密斯打人的，又从80%回落到50%。

老师说：这是本课最重要的问题：

——我让同学们举手5次，每次都因为获得资讯的不同，而支持率发生变化。

那么现在我请问，从头到尾自始至终，你的完全没有改变过——不管你是支持打人，还是相反，你5次都没有因为资讯的获取而改变态度，始终是支持史密斯或不支持，这样的同学有多少？

这样的同学，不到25%。

最后老师说：铜鞋们，这堂课的内容，就是让你们学会独立思考。

智慧老师的课堂实验，到底告诉我们了什么？

——这个世界上，至少存在着三种类型的人：

第一种：有思想，有主见，会独立思考的人。

这些人能够精确的把握事件本质。在他们看来，克嘲讽威尔史密斯的妻子秃头，是不妥当的，是个有失水准的低劣玩笑。但史密斯打人却是个更严重的错误，前者只是水平、或道德问题，后者则是个问题。

所谓独立思考，就是把事情中的个人过滤出去。

如老师叙述威尔史密斯的，孩提时代亲睹父亲暴打母亲——但这些陈芝麻烂谷子，跟威尔史密斯打人没有半点关系。

谁也不是在蜜罐中长大，所有人都在幼年受过一些委屈。难道我小时候目睹了成年人打架，长大之后就可以到处打人了吗？

孩子可以任性，但成年人有自己情绪的义务，都54岁了，还控制不住自己，所以不靠谱的“美国电影艺术与院”，这次就要做点靠谱的事儿，十年内严禁史密斯参加奥斯卡，就是为了表明一个，成年人要为自己的不负承担责任的。

第二种人，无思想无主见，脑子不清楚的类型。

如老师实验所见，这类人占到总人数的四分之三。

这类人脑子错乱，他们甚至会把史密斯小时候目睹父亲家暴母亲，关联为史密斯可以在颁奖场合动手打人的理由。在他们眼里，史密斯长达54年的业界耕耘与事业，都等于吃屎，等同于不存在，一切都在史密斯目睹爸爸打妈妈时注定了——如果是这样，成长的意义与又在哪里？

尽管这些人严重不靠谱，但他们却左右着世界。

因为他们是“大多数”。

——所以我们知道，很多时候政客说话，或是制定策令，并不是为了做成某件事儿，而是忽悠这些数量庞大但没脑子的可怕怪。

孔夫子曰过：唯上智与下愚，不移也。

最聪明的和最愚蠢的，这两类人，任何时候都不会改变他的观点。

最聪明的人不改变观点，是因为他们根本没观点，或者说他们的观点只是客观事实。

最愚蠢的人不改变观点，也是因为他们根本没观点，或者说他们的观点只是个人的，根本不关心事实。

所以这个人类，是个纺锤：

一端是大概12.5%最聪明的人，他们只看客观事实，不带情绪。

另一端是大概12.5%最愚蠢的人，他们泥陷在自己的情绪中，不理会事实。

75%的大多数居于中间，他们不蠢，知道客观事实很重要。但他们也不聪明，无法把情绪从事实中切割出来。

所谓，就是努力把75%半傻不精的、和12.5%傻透了的孩子，向着能够客观事实的方向推动。

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