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  • 什么样的人适合学金融工程?

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      什么样的人适合学金融工程?这个问题是一个非常值得探讨的问题。我自己在做数据分析师后,也选择自学金融工程,也是不止一次的扪心自问自己适合做量化投资吗?自己怎样才能做的好?
      先说结论:金工需要四方面的硬能力,按制约性从高到低排列为1.编程,2.建模,3.数学,4.金融但更重要的是,你要有独立思考、独立解决问题的软实力你若是能做到这些,那么恭喜你,你就是天生的金工从业者了。对于金融机构来讲,相较于S&T, IBD而言,金工可能不是最重要的岗位,但可谓是对从业者的skills set要求最全面的岗位。这个“全面”,指的不是让你像传统trader一样成为一个样样通的杂家,而是需要你在四五个领域都扎得很深。具体大家听我细细道来:
      一个好的金工人员,首先要编程好。所谓编程好是什么意思呢?就是说你永远不能让程序限制你的思维。比如说你想回测一个论文中的交易法则,或者说你在交易中有一个萌生的念头,当论文读懂、数据在手的时候,你必须把这个策略用计算机语言重现出来,而且还要尽可能的快,因此强硬的过程性语言功底是必须的。MATLAB, C, R最好都精通。进一步讲,你想要搭建一个策略平台,或者在别人的策略平台进行策略的研究和回测,强硬的面向对象的编程功底是必须的,C++和Python至少要精通一个。此外还有market maker需要SQL, 有fund需要SAS......不一而足。制约绝大部分人走上金工道路的是编程。一般来说一个优秀的quant的编程水平,要和一个计算机系本科生水平差不多才行。
      第二要建模好。编程指的是对语言的熟悉,建模指的是对数值方法、蒙特卡罗模拟、傅里叶变换等工具的理解和掌握。为什么说很多quant是理工科Phd出身,这就是因为他们平时所接触的内容,可以直接迁移到金融建模中,高屋建瓴。
      第三要数学好。不要求你能写paper,但给你一个paper你至少要能看懂。 你对概率论、数理统计、微积分、线性代数的熟悉度要高。此外,你要学习随机过程和随机微积分, 因为大部分策略的论文都涉及ito process,布朗运动等内容。
      最后是对金融的理解。这一点我放在最后,不是因为对金融的理解不重要,而是因为它最好提高。反之,决定一个金工从业者能否走上正路的恰恰是对金融的理解。你不仅要懂期权等衍生品的交易规则,还要懂一些市场微观结构,更重要的是你要懂市场背后博弈的逻辑
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