實習生月薪高達 64 萬台幣？
根據Levels.fyi的實習生月薪數據，Jane Street 給實習生的月薪竟然高達64萬台幣! 這個薪水實在高到誇張，不禁令人好奇：究竟 Jane Street 是一間什麼樣的公司？這篇文章就帶你揭開這間頂尖量化交易公司的神秘面紗🔎
Jane Street 是做什麼的?
Jane Street Logo
Jane Street 成立於 2000 年，總部位於紐約，是全球知名的量化交易公司，同時也是全球最大的ETF造市商之一。辦公室遍布紐約、倫敦、阿姆斯特丹、香港與新加坡，並在債券、期權、加密貨幣等市場都有活躍的交易業務。
量化交易 (Quantitative Trading) 是指利用數據、數學模型和統計方法來分析市場，從中找出某種規律，藉此建構交易策略獲利，常見的策略包含但不限於:
- 統計套利 (Statistical Arbitrage): 利用資產間價格的關聯性尋找套利機會的
- 事件驅動(Event Driven): 透過市場上發生特定事件(如財報、併購)建立交易策略
造市商的角色與獲利方式
Jane Street 主要的業務是當金融市場的造市商 (Market Maker) 。
造市商在市場扮演流動性提供者，以ETF為例，ETF造市機制可以確保市場上有足夠的掛單量使投資人能夠進行買賣，造市商會在市場上持續報價（買進與賣出）提供流動性，讓投資人能夠順利成交，不僅可以促進市場效率，也使 ETF 的價格更貼近淨值。
造市商的利潤來源主要來自「買賣價差（bid-ask spread）」。簡單舉個例子:
假設市場上有兩個投資人:
- A 想用 50.1 元買進 1 張 0050
- B 想用 50 元賣出 1 張 0050
這時候市場上的買賣價格沒有交集，交易無法自動撮合，這時候造市商就會介入市場: 先以 50 元 向 B 買進，再以 50.1 元 賣出給 A，從中賺取其中0.1元的利潤。
這是一個簡化過的例子，實際上市場上的交易速度非常快，對造市商而言，能最快且穩定成交是關鍵，於是造市商會透過高頻交易來賺取微小的買賣價差，透過大量成交來獲取利潤，高頻交易對於程式和硬體設備的需求非常高，甚至有公司會將伺服器設在靠近交易所的地方，只為了縮短網路傳輸的時間，想更了解高頻交易的讀者可以閱讀《快閃大對決》這本書~ 事實上不只硬體設備，寫得好的模型與程式碼都可能有所影響。
一間天才雲集的公司
說到數理背景出身的高薪出路，許多人第一時間會聯想到 Apple、Amazon、Tesla 或 Meta 等外商科技巨頭，畢竟這些公司不但知名度高，待遇也相當優渥。但實際上，在全球頂尖理工人才眼中，真正能開出最頂級薪資的，其實是量化金融公司，例如 Jane Street、Two Sigma、Point72 等（未來也會陸續介紹這些公司！）。
回到 Jane Street —— 這間公司究竟招募什麼樣的人才呢？
簡而言之，能在 Jane Street 擔任量化交易員的人，是天才中的天才。
這不是誇飾，而是現實。Jane Street 的交易員背景，不少都來自在數學奧林匹亞（IMO）、資訊奧林匹亞（IOI）等國際賽事中得獎的選手，或是頂尖名校CS、數學、物理等科系的學生，這些人對於數學、邏輯、推理的能力超乎常人，這些能力正是量化交易所需要的。
以台灣來說，擁有這樣的背景，且想從事量化交易領域的人屈指可數，真的是一隻手數得出來的少。那麼這間公司有什麼有名的人嗎? 聲名狼藉的 FTX 創辦人 Sam Bankman-Fried（SBF）在創業前，便曾於 Jane Street 擔任交易員。
值得一提的是，在Jane Street 並非像多數公司使用 Python 、JAVA、 C++ 等主流語言，而是選擇了 OCaml。這是一個函數導向的語言，寫起來比較嚴謹，但也因此更能幫助開發出複雜又穩定的系統。Jane Street 幾乎整個交易系統都是用 OCaml 寫的，連他們自己開發的工具也是。他們不只是使用者，還是 OCaml 社群的重要推手，顯示出他們對技術品質的高度重視。
想要更認識Jane Street嗎?
如果大家對於Jane Street 有興趣，或是想更了解他們到底想找什麼樣的人，筆者整理了幾個資源:
1. 🧩 每月一題 Puzzle
量化交易本質很像資訊與機率的解謎遊戲，據說Jane Street 的員工訓練會是玩一連串的遊戲，測試你的思考能力跟反應，也透過遊戲讓你認識到他們認為交易和造市的本質。Jane Street 每個月都會在官網釋出一道精心設計的數學或邏輯謎題，讓應試者與對數理有興趣的人挑戰。難度不低，大家不妨可以測測智商 (?)
2. 🧠 模擬面試影片
對於這些量化交易公司而言，金融背景並非必要條件，相較之下，真正重要的是數理邏輯能力與推理技巧。以 Jane Street 為例，交易員必須具備紮實的機率與統計知識，這些對於修過統計學的人來說可能不陌生，但能否靈活運用、快速計算並說清楚推理過程，才是區分程度的關鍵。
以下是交易員的模擬面試影片，可以感受到 Jane Street對於交易員的期待：反應快、邏輯清晰，並能在壓力下有條理地思考與表達。整個過程好像腦力挑戰，簡直比魔鬼的計謀還燒腦... 我想這部影片很好地展現了這家公司的選才哲學。
3. Kaggle Challenge
Kaggle 是 Google 旗下的資料科學競賽平台，來自世界各地的開發者會在這裡解決各種真實問題，相信對於資訊背景的並不陌生。
目前Jane Street 舉辦過兩場比賽，數理資訊背景的人非常值得試一試~
🔗 Jane Street Market Prediction
🔗 Jane Street Real-Time Market Data Forecasting
結語
筆者一直對量化金融領域很有興趣，也常常好奇這些頂尖公司的核心策略。第一篇就從我最想了解的 Jane Street 開始，如果你喜歡這類內容，歡迎按讚或留言交流 ~ 之後應該會繼續介紹更多量化金融公司。
