01

什么是目标学校？

对于前台职位，国内投行通常都有自己的目标院校名单。 比较认可的有英国排名前30的学院&排名前20的文科大学/牛津+G5+LBS/香港排名前三的大学/国外排名前4的（法国和瑞士的高中我不太了解，但据说有少部分朋友收到了offer）。 日本投行的前台职位基本上只对大学生开放，一些二级市场相关职位（金融工程等量化职位）也会考虑研究生。 一些来自非目标学校的同事也有机会像忍者一样通过网络进入。 HK对专科和硕士一视同仁。 （这里附上一位大师的科普帖子，关于日本香港投资银行硕士的目标学校：）

这个列表可能不是绝对的。 我认识很多很有能力的专家，但他们都不是上述中学毕业的。 如果你对自己的高中是否是目标学校有疑问，最好的办法是在LinkedIn上搜索该公司，查看员工毕业生的背景和院校。 虽然公司只是找几个聪明、能干、听话的孩子，但是闭着眼睛选中学笔试，别考得太差。 最终，你们都会一样。 所以，作为非目标学校高中生，如果想在台湾或者伦敦国内投行做前台，还是去美国读金融工程顶级硕士比较靠谱。 如今连本地投行都挤满了海归，有家族关系的都得去海外拿文凭，更何况是普通家庭。 如果你有足够的钱，可以转学到美国读大专。 很多贸易公司只招专科生。 下一步是客观评估你的学术能力。 普通人不应该轻易攻读博士学位。 你越早开始这个领域越好。 多做实习才是王道。

进不了TargetSchool投行怎么办？ 没关系，伦敦乃至日本各种规模的基金总有机会。 如果你确实有投资银行背景，你可以申请三年的买方经验作为经验丰富的雇员。 其实，只要你留在这个行业，不忘磨练自己的技能，机会总是有的。 虽然有时我会在街上观察富裕的中国人，但他们中的很多人都不是来自大型投资银行。 虽然大投资银行只会让人变得超级疯狂毕业生求职简历怎么写，但我认为你不应该对这种声誉感到太沮丧。 小基金可能会有更多的机会。

02

投行专业有没有限制？ 进入投资银行业需要什么条件？

学业成绩和相关实习比专业更重要。 如果笔试考官觉得你对金融领域有很好的了解，并且对这份工作感兴趣（通过人脉和实习），他们可能会给你参加笔试的机会。 投资银行不涉及火箭科学（Quant除外），因此测试申请人是否优秀的标准是成绩和实习经历。 GPA 越高越好。 一般专业3.7/4.0比较好毕业生求职简历怎么写，数学相关专业3.5/4.0比较好。

这里我想重点谈谈成绩的作用。 中国的中学生通常非常重视成绩，花费大量的时间和精力来提高他们的GPA。 我个人觉得过了分数线后继续4.0努力的边际效益不是很高。我也见过

所以一般来说，用targetschool+高GPA+1-2个相关实习通过简历测试是没有问题的。

03

进入投资银行行业是否需要参加CFA考试？

是的，但没有必要。 CFA Level 1几乎涵盖了金融行业的所有方面。 完成考试后，您将对行业有一个全面的了解。 但这并不会直接为应届毕业生在国内投行求职加分。 CFA更重要的作用是增强对行业的了解。 不过想要应聘股票研究、资产管理等职位的朋友可以考虑报考，因为日本的CFA几乎是投资组合经理的标配。 虽然最终还是要看个人的时间分配。 我的建议是，非金融专业的朋友首先要重点关注准备笔试的相关知识。 在大四年初收到回报后，他们可以参加一级测试，以增强对行业的了解。 这样可以节省一定的时间和成本。 对于金融专业的朋友来说拿到证书会比较容易，但是我个人觉得如果专科生已经学过金融的话，拿到证书的边际效益并不是很大。

简历简历

咱们岔开话题，聊聊金融行业的简历写作。

首先要注意的是格式

记住金融行业的简历不要超过一页，而且格式一定要工整。 许多人容易忽视的一件事是，简历中的字数越多越好。 必须有适当的空白。 一定不能有错别字（分析师很看重这一点，equityresearch最看重这一点），所以一定要反复改。 如有必要，可以请专业人士帮忙检测。 简单列出一些具体的格式要求：

下面是我个人很喜欢的一个IB同学（已经通过隐私处理）提供的模板。 是国内投行比较认可的一种格式：

其次，内容和材料

通常的步骤是从职位描述开始，梳理该职位所关注的经历和特点，然后选择与你所申请的职位最相关的经历（越多不一定越好）。 因此，更安全的方法是选择 3-4 个行业特定且最相关的工作经历，每个写下 3-4 个要点。 熟悉的STAR（情况、任务、行动、结果）原则也适用于简历写作。 以下是一些需要注意的地方：

接下来看看如何润色你的简历

虽然一个好的办法是在几所知名商学院的官方网站上搜索简历样本，多学习别人的单词和句型。 以下是我自己的提升经验的一些提示：

如何让你的简历脱颖而出

尽管每个申请者似乎都有出色的学业成绩和丰富的经验，但在这些情况下，你需要将自己与其他人区分开来。 投行不喜欢招聘书呆子，所以紧急招聘的一个非常重要的初步标准就是应聘者是否是一个有趣的人。 虽然他们笔试的目的是为了将来录用一起工作的人，但讨人喜欢就显得尤为重要。 这部分需要致力于你经常忽视的兴趣和课外活动。 据说TradingDesk通常只需要几秒钟就可以浏览简历：1.高中2.爱好。 由此可见其重要性。

对于这一部分，您可以首先考虑如何才能在众所周知的机场测试和电梯测试中生存下来。 关于具体内容，我个人认为欧洲中学生的一些共同兴趣最好不要去管，除非他们有特别的成就（虽然我自己也写过关于吉他的，哈哈）。 一些加分包括：学校杂志的日记和摄影师、品酒（一位同事在与医学博士讨论啤酒半小时后被录取）以及社区服务/志愿服务。 公开演讲/辩论、时尚博主/视频设计/视频博客和体育比赛（如果能够展示团队合作能力则更好）。 按照具体仓位来划分，像德州扑克和极限运动这样的操盘手，以及销售通常看重第二英语和多国出差经验。

最后要注意的是，简历是以员工为中心的，所以不要吹嘘自己，也不要有自我贬低。

求职信求职信

接下来让我们看看CoverLetter 部分。

中俄在这方面存在很大差异。 由于台湾申请者太多，实际上可能不会一一进行初审。 不过，日本更注重求职信。 浏览材料的顺序通常是先阅读求职信，然后再阅读简历。 因此，有必要在上面声明背景和偏好，并根据您要申请的职位的技能组合列出一些相应的要点。 虽然Coverletter分为三类：perspectivecoverletter、applicationcoverletter、networkcoverletter，但这里我们重点关注第二类。 格式如下：

一般来说，需要写四段，总共20+行。 有几条线路可以灵活更改，以便适应各种公司。 具体内容如下：

个人信息

日期

名字和姓氏

街道地址

邮政编码

电话

电子邮件

第一部分（段落）

格式：我对xxx非常感兴趣。你如何适应这份工作？你从谁那里得到信息？

反例

第二部分（两段）

格式：为什么你对这份工作感兴趣？你的具体技能是什么？为什么这项技能与你申请的职位相关？

GS 不仅要求您为您申请的不同职位编写一份技能组合匹配，而且其他公司通常会为每个职位单独提交一份技能组合匹配。 以下是不同职位的一些示例：

IBD指出了团队合作和技术技能等：

反例

“我拥有的技术技能包括彭博社和 Capital IQ，它们使我能够维护所有客户沟通和所需的任何图表，以及设计有效的演示文稿。我先进的多任务处理技能使我能够轻松地同时处理多个项目，我知道这对于像您这样的快节奏组织来说至关重要。

作为一名敬业的团队成员，我愿意并且能够超越截止日期，确保我的团队和公司的目标得以实现。此外，我强大的沟通技巧确保我将帮助您的客户和潜在客户创造最好的印象。

我不断寻求提高个人对团队的贡献，以及在需要时发挥领导作用的能力。我帮助分析师完成日常工作，与团队成员和项目合作者建立信任，调解纠纷并激励其他人采取行动。”

ER指出报告写作、注重细节、分析能力等：

反例

“我培养了批判性分析技术和工业领域的工业现实以及股票和债券表现的能力。

通过仔细考虑财务项目和商业模式，我为前辈准备了报告，并就如何进行投资者融资提出了建议。

“我利用我的分析能力来确定各行业公司商业计划的充分性。”

Sales/PWM：指出以客户为导向（沟通）等：

反例

“我在与客户合作方面积累了丰富的经验，包括收集数据以确定他们的需求、构思和研究创意解决方案、销售和维护这些解决方案，最后在实施过程中领导和与不同的团队合作，同时管理客户的期望。 此外，我拥有扎实的多任务处理、组织领导和决策能力，可以立即为贵公司做出贡献。”

闭幕式

格式：谢谢您的宝贵时间。 请接受采访。 如果你有任何问题随时问。

反例

“我期待进一步讨论我的资格，这些资格在我所附的结果中得到了充分体现，并展示我如何成为投资银行暑期分析师职位和贵公司的完美人选。真诚地感谢您的时间和考虑。我期待期待尽快收到您的回复。”

最后，我列出了一些我认为不好的求职信功能，大家可以自己检查一下：

读者问答

问：我想了解一下作者假期自学的定量方法。 我想知道他用什么教材，听哪些网课，每天投入多少时间，如何检验他的学习成果。 谢谢！

A：我自学用的教材是Ludwig的，在Coursera上也学了随机微积分、数值方法、常微分方程（因为我大专的时候没有时间上这么比较高级的物理课程）学生）。 我大学学的是python，但是如果你是做量化交易，特别是高频交易，我还是推荐C++。 所以我也在Baruchcollege选修了一门叫做金融工程C++编程的课程，并获得了证书。 虽然价格不低，但还是推荐给初学者。

虽然还需要多练习来检验学习的效果。 在实习期间，我写了一篇研究论文并实现了一些简单的交易策略，然后进行了回测。 我觉得如果我有机会完整走一遍收集数据、清理数据、实施策略后回测的过程，我应该能够对量化有一个大概的了解。 但我从来没有准备从事这方面的工作，所以这个答案仅供参考。