作为英国最大量化研究机构，G-Research 薪资区间高达 £180k–£320k+。其核心优势在于长期深耕机器学习、宏观预测模型与统计套利，公司文化堪比 “科研院所”—— 数学、物理、工程 PhD 占比extremely high，技术栈围绕 Python、C++ 与深度学习框架搭建。对 STEM 毕业生而言，它是 “想进但最难进” 的量化殿堂之一。
隶属全球老牌基金公司 Man Group，Man AHL 是欧洲最早布局趋势跟踪与系统化策略的团队之一，薪资 £160k–£280k+。它以严谨的风险管理、模型稳定性和跨市场组合构建著称，团队氛围偏学术，青睐有扎实数学基础、能将复杂问题结构化拆解的研究型人才。
由量化行业元老创立，Aspect Capital 以趋势跟踪、多因子模型和全球资产配置闻名，薪资 £140k–£220k+。其 “小而精” 的团队模式是最大特色 —— 规模不大，但模型质量与研究深度极具竞争力，尤其重视统计建模、编程严谨性与长期可复制 Alpha 的挖掘。
虽为美国公司，AQR 的伦敦团队是其最重要的海外研究与投资中心，薪资 £120k–£190k+。团队学术流派浓厚，聚焦资产定价、因子研究、组合构建与量化风险模型，适合热衷论文阅读、热爱理论推导、偏向长期量化研究的求职者。
作为英国最大多策略对冲基金之一，Marshall Wace 薪资 £200k–£350k+，核心策略是系统化选股（其 “Alpha Capture” 平台颇具知名度）。伦敦团队融合传统基本面与系统化模型，强调数据工程、大规模数据管道与统计建模能力，偏好能把数据 “转化为洞察” 的工程型 Quant。
由传奇量化交易员 David Harding 创立，Winton 以科学哲学、数据严谨性和长期趋势模型著称，薪资 £110k–£180k+。其策略覆盖大宗商品、股票、利率与宏观预测，十分重视跨学科研究（物理 / 气候 / 宏观等），适合对研究深度、实验设计、模型可解释性有执着追求的人才。
想进入英国量化圈，首先要理解这些企业的共性标签：
- 招聘门槛高，团队小而精：不同于传统金融机构的大规模招聘，量化名企团队规模有限，每一个岗位都要求候选人具备TOP能力。
- 数学 / 编程要求极强：Python、C++、统计学是硬通货，算法与模型开发能力是核心竞争力。
- 技术密度大，策略研究深：企业投入大量资源在策略迭代与技术研发上，对人才的研究深度与创新能力要求extremely high。
- 薪资天花板extremely high：新人总包可达 £180k–£300k+，成熟 Quant 的收入更是 “上不封顶”。
若想敲开这些名企的大门，需打磨以下核心能力：
- 金融工程与技术融合能力：金工（金融工程）、因子研究、机器学习（ML）的应用能力是基础，需能将技术工具与金融场景结合。
- 强编程能力：Python 是必备技能，C++ 等语言可作为加分项，需能独立完成策略开发、数据处理、模型回测等工作。
- 量化项目 / 回测经验：拥有完整的量化项目经历（如搭建过策略回测系统、优化过因子模型）是简历的 “硬通货”。
- 技术面试能力：需熟练掌握统计学、机器学习、编程等领域的面试考点，能应对算法题、模型推导、场景分析等挑战。
若想在竞争中脱颖而出，还需针对性补充以下短板：
- 强化量化项目完整度：从特征工程、因子构建到策略回测，打造 “从 0 到 1” 的项目经历，突出自己的逻辑闭环与实战能力。
- 技术题专项训练：针对 Python、C++、机器学习、概率统计等领域的高频面试题进行刻意练习，提升解题速度与准确率。
- 明确岗位选择策略：理解买方（Buy-side，如对冲基金）与卖方（Sell-side，如投行量化部门）的岗位差异，结合自身优势选择赛道。
- 优化简历呈现方式：将量化成果 “量化表达”，如用 “提升策略夏普比率 X%”“降低模型回撤 Y%” 等数据化语言展现价值。
英国量化金融圈是技术与金融碰撞的前沿阵地，机遇与挑战并存。无论是想进入 G-Research 这样的 “科研型” 机构，还是 Marshall Wace 这类 “工程型” 基金，核心都是打磨 “技术 + 金融” 的复合能力，在模型与数据的世界中找到自己的一席之地。希望本文能为你的量化职业之路提供清晰指引，助你在伦敦的量化江湖中乘风破浪。
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