现在行研主要分宏观、行业、公司、量化这几个组。宏观组要能看懂政策文件和央行数据，行业组得会扒行业报告和上下游数据，公司组得会算财务指标和估值模型，量化组得会写代码做回测。每个组的要求都挺明确的。

为啥这样分呢？宏观组现在特别吃香，因为去年政策文件发得勤快，像LPR调整这种事得3年以上经验的人才能看明白。行业组最近两年需求涨了30%，因为新能源车、光伏这些细分领域数据太多，得有人专门扒资料。公司组最缺财务建模的，现在券商要求应届生会DCF估值，但能做好的不超过5%。量化组门槛高，得会Python和SQL，但头部机构招人时明确要3年量化交易经验。其实每个组都像工厂流水线，得专人专岗。比如宏观组去年招了50人，但能留下的就20%——政策变动快，得反应灵光的。行业组现在招人标准涨了15%，但新人培训要半年才能上手。公司组最惨，去年裁了30%的初级分析师，因为AI能自动算财务指标了。量化组最贵，应届生起薪比普通组高2万，但离职率也高——去年招的8个人，现在只剩3个还在。其实每个组的要求都跟市场变化有关，就像今年AI冲击传统行研，公司组得会AI工具了，行业组得懂新技术产业链，宏观组得会看国际形势，量化组得会做机器学习模型。但不管怎么变，核心还是得有人能做专业的事。