30岁 想转行软件测试行业，还能转吗？

没有风险，学就行，那种一学就找不到工作的那种。35了，大哥，还学计算机，不知道行业里面35定律吗？

转行很难了，it行业是吃青春饭，况且你还是35岁以后转行，难上加难

IT公司大部分都不招35岁以上的人了，你说35学IT合适吗？

1，转行写代码，确实不建议！写代码需要投入太多精力，35岁后跟不上的。

2，如果有相关经验，以it为工具，做一些规划类，咨询类的工作，有这方面的基础的话，那就不晚。

3，it范围很广，不要觉得it就是写代码的！学一些语言能够解决一些实际问题，再结合自己的实际，未必不能闯出一片天。

4，转行需谨慎，不要丢掉以前的积累！

不要听见风就是雨。这行虽然工资待遇不错。但是，还有一个不知被哪个缺德的人提出来的三十五门禁问题。35了，才转行去学IT ，等你学出来，找不到IT 工作，最后真的变成”猿”了。

我觉得提这个问题的人估计是IT行业的人故意抛出来的。如果是请忽略我的回答，如果不是请往下看。

在IT这行业工作的都知道35岁是个尴尬的年龄，即使有10多年相关经验的人士都会有很强的焦虑感。

其实IT也是有很多岗位的，转技术岗位的话，如果你的学习能力、抗压能力都比较强，再加上强烈的兴趣，能用3年左右的时间完成一般人10年的学习积累，我建议你可以考虑转。但是你要考虑转行后找工作的话一般的企业很少会考虑这种年龄大而且相关经验少的人，除非是一些实在招不到的小公司。

所以可以考虑IT行业的一些其他非技术岗位，比如产品经理，测试等岗位。

现在网络上的资源也比较多，如果你对IT非常感兴趣可以找各种视频教程自学下IT方面的知识，再结合你以前的工作，看能不能找到一个有机的结合点干出一番事业。

祝你早日找到一条适合自己发展的路！

一 为什么要转it？

任何一个人如果之前不是从事计算机行业，如果要在35岁这个年龄来转行做it首先我想问是别人介绍你这个行业能够赚高工资，还是你自己真的发自内心喜欢这个行业

因为这两种情况的目的是完全不一样。也就是第1种情况，你被割韭菜的几率比较大，而第2种情况是你对这个行业更加有兴趣，也许能进行判断。

2 35岁，就做35岁相关的事情。

这句话的意思者，不管你在哪个行业，35岁，实际上已经是你开始在这个行业培养人才了。

举一个例子，如果你要想进it行业不是35岁进it行业打工，而是35岁到40岁，你都可以培养别人进入it行业。这才是这个年龄该做的事情。

转行，肯定是有风险的。

至于大，还是不大，这个要看每个人对风险的承受能力的。

我们先来看看转行，到底有哪些风险？

第一个风险，学习新技术的成本

在这里是学习IT的成本，学费和时间。学费比较容易知道，时间成本，要看你这些时间的代价。

第二个风险，放弃原先工作的机会成本

原来的工作积累到35岁，多少有点成就了，体现在工资上，职位上。如果转行，肯定要从头开始的。工资和职位上，都必须做出让步的。

新工作与老工作之间的收入差就是你要付出的机会成本。然后乘以重新达到之前工资水平的时间。就是总的机会成本。

第三个风险，是转行失败的风险。

做人力资源管理好多年了，见过很多转行的人，有成功，也有不成功的。

成功的，这个风险就没有了。

不成功，又要重新去找工作，是做回原先的工作呢，还是再找个新行业，都是要考虑的。

总的来说转行的成本就是上述三个风险的叠加。

你的风险承受能力，就是你的存款，能不能在这段时间里，保持你的生活。

最后，来说说35岁。

这个年龄，现在很火热，很多地方都提到了。

在我们做HR的看来，并没有特别的地方。虽然很多招聘广告写着，只要35岁以下的，实际上，你有勇气来应聘，并表现出超越年龄的技能，照样会录用的。

但是，35岁的新手，找工作就没那么容易了，我们一般建议通过朋友推荐。特别是转行，最好有朋友是这行的高手，能带你入门。积累2-3年经验之后，才尝试找新工作会比较顺利。

祝所有有梦想的人，可以实现梦想。实行梦想，不分年龄。

回答这个问题之前，我先来陈述一下身边30多岁IT男的现状：

1 上家公司同事A，JAVA工程师，从首航辞职后加入一家小的项目制公司，管理一个小团队，工资3万+，与此同时也迎来职业瓶颈期，大厂进不去。

疫情原因，现有公司现金流断裂，工资不能及时发放，身处北京也长期无法和家人团聚，目前的选择是去了一个非常小的河北公司，去做业务，提成制。但是，据说河北和天津的经济状况不是一般的差，未来1—2年的前程可想而知。

2 上家公司同事B，架构师，从大学合同工老师出来后，一直在目前的公司任职，去年因为公司原因曾出去求职，大厂均拒，现在仍在现公司工作，团队分崩离析，也很难有大的发展。

综上所述，30岁左右的IT其实处于一个十分尴尬的境地。

能力优秀者可以继续往上走，总监、VP、CTO，去大厂或者是创业公司新贵都可以求得一席之地。

能力中等者发展遭遇瓶颈期，如果自身所处平台没有大的发展，基本就属于必须换赛道，或是等待被裁的一批。

能力平庸者基本几年内工资都不会上涨，即使自己提出涨工资，多半也会被领导驳回。

IT真的是个吃青春饭的职业，如果没有过人的技术或是傲人的天资或是良好的管理能力，很难在30岁的年纪出人头地。

30岁的年纪，不建议轻易换行，也不要被市面上乱七八糟学python月入过万的广告欺骗。

最好的出路就是，找一个越老越吃香的行业积累和壮大，或者是回到3线城市做点小生意。

35岁的优秀it男都在被劝退，你如果自己喜欢可以学学，如果想找相关工作而学，那真心没必要了。

量化交易（ quantitative  trading  ）是金融术语，即以数学模型代替人为主观判断，以计算机程序从还想历史数据中筛选出多种“大概率事件”并总结出规律，从而制定相应的投资策略。有了量化交易策略，就较容易减少投资者情绪波动的影响，避免在市场狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。

在量化交易出现之前，股票和证券市场的投资 *** 作都是人工完成的。著名的股神巴菲特，他的故事投资秘诀就是价值投资，即通过大量研读财报选出优质的公司，并长期持有。价值投资利润固然高明，但知易行难，绝大多数的投资者并没有耐心和毅力去逐一研读每家企业的资料，分析基本面，等等。以美股为例，14000+家公司，每份财报都有好几百页，怎么看得完。更何况，很多机构和投资者都是炒短线的，根本没时间按价值投资的思路去做资料分析。

在此背景下，很多金融创新就应运而生了。比如金融学上有一个很著名的交易策略叫动量交易（momentum trading），即股票价格向上突破到某个比例时买入，下跌某比例时卖出。这个原则说起来容易，人工 *** 作就很困难。而有了计算机之后，交易员只需要输入具体明确的交易策略的指令，剩下的具体 *** 作就可以由电脑自动完成了，非常轻松。

20世纪70年代，随着计算机算力的突飞猛进，金融数据的大数据分析变得简单易行，接着一大批划时代的金融理论诞生了，比如投资组合理论、资产定价理论、期权定价理论，都是在这一时期出现的，这些理论为挖掘金融数据提供了理论基础。另一方面，市场上需要管理的钱越来越多，证券的种类也越来越多。计算能力、金融理论基础、市场需求，这三个条件在一个时代同时实现，量化交易也就应运而生了。

率先使用量化交易技术的是投资银行们。他们利用计算机技术在海量的数据里面挖掘信息，设计很多很复杂的金融产品，放大杠杆，获取着令人难以置信的高额利润。由于计算机技术的大面积应用，很多IT天才云集华尔街，他们大都是穿着T恤和牛仔裤不修边幅的宅男，与西装革履的传统银行家形成了鲜明的对比。2006年，来自摩根史丹利，高盛，德意志银行等投行的顶级“宽客”（Quants，量化交易专家）平均年收入是57亿美金，年龄最小的才30岁左右。

经过投行们的推波助澜之后，量化交易在金融市场上占据着相当大的份额。目前的美股市场上，量化交易大概占到60%的比重。

量化交易的核心竞争力就是对海量数据进行分析计算，进而提炼出一定的规律，并据此作出预测。比如，对于某一只农业概念股，除了常规的坎财务数据、历史产量，还可以利用卫星数据来分析天气，然后把农产品的历史产量和其它先关数据全都难过来，进过整合分析之后预测这产品的未来产量，进而对该只农业股的股价进行预测。在市场平稳发展、规律性较强的情况下，只要精确地捕捉到这些规律，投入一些本金，并加上一定的杠杆，就可以实现很高比例的盈利，可谓是一本万利，这也是前文提到很多量化交易的IT专家能够获取天量收入的秘诀。

这个原理听起来确实很诱人，然而却不是容易做到的。毕竟从海量繁杂的数据中持续捕捉规律，并作出准确预测，是非常复杂和烧脑的劳动，费一般人力所能及。因此，大多数投行都是到MIT（麻省理工学院）、普林斯顿等最牛的高校里挖最牛的人才来组建团队。这些精英们也经常自诩，他们是用模拟天体运行规律的方式来解读金融世界。简言之，这是智商密集型的精英领域，非一般人可以涉足。

然而，经济世界和金融领域的运行状况，跟天文物理、化学生物等稳态结构领域的规律是大相径庭的，没有必然和连续的规律 。量化交易确实厉害，但却非稳赚不赔的必杀神技。实际上，量化交易的风险非常大。关键在于，量化交易的本质是基于历史数据挖掘规律，因此它依赖于过去的趋势。而如果这些趋势依存的条件发生变化，趋势也就不复存在。进而，基于这些趋势所做的投资策略，也就面临着失败的厄运。

最著名的案例就是著名的投行“所罗门兄弟”，它里面有一个叫梅瑟维夫的天才，自己组建了著名的量化基金“长期资本管理公司”。在1998年之前，这家公司的业绩非常好，年化收益达到32%，在同行之中一骑绝尘。但是经过俄罗斯卢布崩盘的黑天鹅事件之后，一切灰飞烟灭。

1998年俄罗斯卢布大幅贬值，市场上到处抛售俄罗斯债券。长期资本管理公司根据自己设定的量化模型，不但不抛售，反而激进地抄底，想着等市场反d之后大赚一笔。然而1998年8月17日，俄罗斯政府发表声明不再偿还任何债务。卢布应声而落，长期资本管理公司爆仓，一天就亏掉几亿美金，在一个月之后，这家天才云集的公司就破产清盘了。

量化交易把金融市场当作稳态结构，以为一切皆有序可循。然而，金融市场不是天体世界，它归根到底是人的市场。人性的贪婪、恐惧、欲望都会随着市场情况的变化而变化。因此它是一个规律和任性相互作用的动态过程，没有一成不变的规律，也没有料事如神的预测模型。用李善友教授近两年广为人知的说法，叫“ 不连续性 ”。

当今的量化交易已经回归到了一个正常状态：一方面，认识到量化交易在数据挖掘和科学决策方面的优势，但是另外一方面，人们也认识到量化交易是有局限的，尤其是应对这种突如其来的规律变化的时候，这种纯量化交易可能会面临更大的风险。

作为全球重要的金融市场之一，中国也有一定规模的量化交易的，但仍处于萌芽的发展状态。炒过股票的同学都知道，中国股市虽然长期收益率不错，但仍总体而言仍是“消息市”、“题材市”、“概念市”，一旦政策或者环境有点风吹草动，中国市场的变动是非常非常频繁的，而且波动的幅度特别大。在市场起伏很大、无规律性非常明显的情况下，量化交易策略就难以凑效，更遑论赚取暴利。

2013年中国有一个光大“乌龙指”事件，就跟量化交易有密切的关系。当时是光大证券的交易员不小心输错了一个数字，下了一个70亿的天量买单，瞬间拉动股价大涨，进而触发了很多量化交易程序的自动执行条件，很快导致300多亿的资金涌入场内，几分钟之内上证指数就拉升了100多点，59支权重股瞬间涨停。很多不明就里的散户盲目跟进，结果损失惨重。事后很多人除了控诉光大证券，也指责采用量化交易的机构，因为量化交易数倍放大了“乌龙指”效应，明显影响了整个股市，进而间接促成他们的跟进损失。

在2013-2014期间，有些量化交易机构收益不错，但经过2015年股灾之后，整个A股市场的情绪和资金面都发生了巨大的变化，过去行之有效的策略通通报废，以量化交易为核心的私募基金倒掉了300多家。

因此，量化交易在中国市场的成长壮大，路漫漫其修远兮。我们普通人，还是老老实实学巴菲特，踏踏实实研读财报，搞价值投资吧^_^

可以，但是霸哥也要提醒你，30岁转行相对机会肯定是会少一点的，不过如果你技术掌握的不错，找到好工作，也不是什么难事。

先来说下软件测试这个岗位，很多人都觉得测试很简单，学完之后30岁就没人要啦，以后没发展啦，这样那样啦，那可能他们说的都是功能测试。确实如果是功能测试的话，30多岁大概率会被fire，或者薪资也就那么高，职业天花板很低。但是我们需要去学习的一定是测试开发，算是测试岗位中的高端岗位，也是现在企业发展和招人的大趋势。测试开发就比功能测试难度大很多，你要学编程语言，你要学测试工具，难度肯定是有的，但是学出来之后，前景和钱景都是蛮不错的，后期技术路线和管理路线都可以走，就看你自己怎么规划了。

整体来说，这个岗位还是比较适合大龄转行的，不过企业要求也是在慢慢升高的，既然要走技术岗，就好好学打好基础。

是否自学，就要看你自身情况，如果你时间充裕，有基础，能找到项目来做的话，那自学OK的，如果不是的话，还是考虑别的途径吧~

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