如何成为一名Quant,金融工程师和My Life as a Quant书评

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quant是做什么的? 

          quant的工作就是设计并实现金融的数学模型(主要采用计算机编程),包括衍生物定价,风险估价或预测市场行为等。所以quant更多可看为工程师,按中国的习惯性分类方法就是理工类人才,而不是文科人才,这个和金融有一定的区别(当然金融也有很多理工的内容)

2.有哪几种quant?  

    a. desk quant

  desk quant 开发直接被交易员使用的价格模型. 优势是接近交易中所遇到的money和机会. 劣势是压力很大.

  b. Model validating quant

  model validating quant 独立开发价格模型,不过是为了确定desk quant开发的模型的正确性. 优势是更轻松,压力比较小. 劣势是这种小组会比较没有作为而且远离money.

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  c. Research quant

  Research quant 尝试发明新的价格公式和模型,有时还会执行blue-sky research(不太清楚是什么). 优势是比较有趣(对喜欢这些人来说),而且你学到很多东西. 劣势是有时会比较难证明有你这个人存在(跟科学家一样,没有什么大的成果就没人注意你)

  d. quant developer

  其实就是名字被美化的程序员,但收入很不错而且很容易找到工作. 这种工作变化很大. 它可能是一直在写代码,或者调试其他人的大型系统.

  e. Statistical arbitrage quant

  Statistical arbitrage quant 在数据中寻找自动交易系统的模式(就是套利系统). 这种技术比起衍生物定价的技术有很大的不同, 它主要用在对冲基金里. 而且这种位置的回报是极不稳定的.

  d. capital quant

  capital quant 建立银行的信用和资本模型. 相比衍生物定价相关的工作,它没有那么吸引人,但是随着巴塞尔II银行协议的到来,它变的越来越重要. 你会得到不错的收入(但不会很多),更少的压力和更少的工作时间.

  人们投资金融行业就是为了赚钱, 如果你想获得更多的收入,你就要更靠近那些钱的"生产"的地方. 这会产生一种接近钱的看不起那些离得比较远的人的现象. 作为一个基本原则, 靠近钱比远离钱要来得容易.

3.quant工作的领域

  a.FX

  FX就是外汇交易的简写. 合同趋向于短期,大量的金额和简单的规定.所以重点在于很快速度的建立模型.

  b.Equities

  Equities的意思是股票和指数的期权. 技术偏向于偏微分方程(PDE). 它并不是一个特别大的市场.

  c.Fixed income

  Fixed income的意思是基于利息的衍生物. 这从市值上来说可能是最大的市场. 他用到的数学会更加复杂因为从根本上来说他是多维的. 技术上的技巧会用的很多. 他的收入比较高.

  d.Credit derivatives

  Credit derivatives是建立在那些公司债务还清上的衍生产品.他发展的非常快并有大量需求,所以也有很高的收入. 尽管如此,他表明了一些当前经济的泡沫因素.

  e.Commodities

  Commodities因为最近几年生活用品价格的普遍涨价,也成为一个发展迅速的领域.

  f.Hybrids

  Hybrids是多于一个市场的衍生物市场,典型情况是利息率加上一些其它东西.它主要的优势在于可以学到多种领域的知识.这也是当前非常流行的领域.

4.quant一般在哪些公司工作

  a.商业银行 (汇丰银行, 花旗银行)

  商业银行对你要求少,也给的少. 工作会比较稳定.

  b.投行 (高盛,摩根士丹利)

  投行需要大量的工作时间但工资很高. 不是很稳定的工作.

  总的来说, 美国的银行收入比欧洲银行高,但工作时间更长

  c.对冲基金 (Citadel Group)

  对冲基金需要大量的工作时间和内容,他们也处在高速发展同时不稳定的情况中. 你可能会得到大量的回报,也可能几个月后就被开除.

  d.会计公司

  大型会计公司会有自己的顾问quant团队. 有些还会送他们的员工去Oxford读Master. 主要的劣势在于你远离具体的行为和决策,而且厉害的人更愿意去银行,所以你比较难找到人请教.

  e.软件公司

  外包quant模型变得越来越流行. 所以你去软件公司也是一个选择. 劣势和会计公司比较类似.

5.成为一个quant需要看哪些书?

  现在有非常多的关于quant的书.基础书籍包括

  - Hull - Options future and other derivatives. 这本书被称为bible. 缺点是这本书的内容主要面向MBA而不是quantitative专家

  - Baxter and Rennie – 主要介绍一些手法和诀窍,但主要面向原理而不是实际操作.

  - Wilmott (Derivatives) – 对PDE介绍的非常不错,但其他方面一般

  推荐其他几本原作者的书(广告啊...但的确很好,大牛来的)

  - The concepts and practice of mathematical finance

  这本书的目标在于覆盖一个优秀quant应该知道的知识领域. 其中包括强列推荐你在应聘工作之前看的一些编程项目.

  - C++ design patterns and derivatives pricing

  这本书是为了告诉大家如何使用C++来做quant的工作.

  随机微积分虽然在第一眼看上去不是很重要,但的确非常有用的. 我建议大家先看一些基本理论的书,类似Chung’s books. 一些这方面我推荐的书:

  - Williams, Probability with martingales. 一本很容易让人了解account of discrete time martingale theory的书.

  - Rogers and Williams, particularly Volume 1.

  - Chung and Williams

6. 成为quant,我需要知道一些什么?

  根据你想工作的地方不同,你需要学习的知识变化很大. 在写着篇文章的时间(1996),我会建议将我的书全部学会就可以了.很多人错误的把学习这些知识看作仅仅看书而已.你要做的是真正的学习,就像你在准备参加一个基于这些书内容的考试. 如果你对能在这个考试里拿A都没有信心的话,就不要去面试任何的工作.

  面试官更在乎你对基本知识的了解是否透彻,而不是你懂得多少东西. 展示你对这个领域的兴趣也很重要. 你需要经常阅读Economist, FT 和Wall Street Journal. 面试会问到一些基本微积分或分析的问题,例如Log x的积分是什么. 问到类似Black-Scholes公式怎么得出的问题也是很正常的. 他们也会问到你的论文相关的问题.

  面试同样也是让你选择公司的一个机会. 他们喜欢什么样的人,他们关心的是什么之类的答案可以从他们的问题中得出. 如果问了很多关于C++语法的问题,那么要小心选择除非那是你想做的工作. 一般来说, 一个PhD对得到quant的offer是必需的.

  有一个金融数学的Master学位会让你在银行风险或交易支持方面却不是直接quant方面的工作. 银行业变得越来越需要数学知识,所以那些东西在银行的很多领域都有帮助.

  在美国, 读了一个PhD之后再读一个Master变得越来越普遍. 在UK这依然比较少见.

7. 编程

  所有类型的quant都在编程方面花费大量时间(多于一半).尽管如此,开发新的模型本身也是很有趣的一件事. 标准的实现方法是用C++. 一个想成为quant的人需要学习C++. 有些其他地方使用Matlab所以也是一个很有用的技能,但没C++那么重要. VBA也用的很多,但你可以在工作中掌握它.

8. 收入

  一个quant能赚多少? 一个没有经验的quant每年大概会挣到35000-50000磅. 我所见过最低的是25000,最高的是60000加奖金. 如果你的工资超出这个范围,你要问自己why? 收入会迅速的增长. 奖金也是总收入中一个很大的组成部分. 不要太在乎开始的工资是多少,而是看重这个工作的发展机会和学习的机会.

9. 工作时间

  一个quant工作的时间变化很大. 在RBS我们8:30上班,6pm下班. 压力也是变化很大的, 一些美国银行希望你工作时间更长. 在伦敦有5-6个星期的假期. 而在美国2-3个是正常的.

My Life as a Quant书评

My Life as a Quant: Reflections on Physics and Financehttp://wenku.baidu.com/view/c8d9e538580216fc700afd5f.html 中文版为:《宽客人生——华尔街的数量金融大师》宽客职业(量化投资)

这本书(My Life as a Quant: Reflections on Physics and Finance )谈的是一个物理博士闯荡华尔街的故事。作者德曼,是个来自南非的犹太人。七十年代的时候,德曼来到哥伦比亚大学读物理学的博士。他的理想是做一个最终的解析主义者,折腾出一种终极理论来解释各种各样的基本粒子的结构,成为基本粒子的门捷列夫。但是,他为了实现这个目的可谓艰辛。他所在哥伦比亚大学强手如林,治学严谨,在研究生院里要先苦读两年才能开始研究,哥伦比亚大学当时最有名的老板是李政道。学生们都抢着当李政道的学生。可是,德曼觉得李政道是个变态。因为每当有学术讨论,李政道就喜欢跳出来唧唧歪歪,别人说话中有什么闪失,李振道喜欢挑别人的毛病。开始的时候,大家还以为李政道只是个学究,后来发现他完全是乘机折腾别人玩。而且李政道每隔几年才收一个学生,所以德曼只好另外找了一个年轻的教授作老板。读完博士,他发表了一篇文章。随后就开始了他的博士后生涯,他先是去了费城大学博后两年,然后去剑桥又博后了两年,然后又去洛克菲勒大学博后了两年。他的这六年博后生涯不可谓不辛苦,因为每到一个地方,一年以后就要开始找下一个博后,所以只有一年时间做研究,在基本物理领域,一年时间根本不够,加上和博后期间的老板意见不一,产量一般。况且,那个时代的物理界很多高手比如说费曼正在高产期,而德曼的兴趣爱好又太广泛,所以他的成果也一般。他随后好歹在科罗拉多大学当助理教授,这段经历也是不一般的煎熬,首先,作为年轻的教授,和年纪大的教授和年纪轻的学生都有代沟,加上他家宝宝在纽约,他一个人很孤单,他甚至每天晚上都去mall里转悠,就想多看看活人,最后搞到mall 里面的工作人员都认识他了。他老婆看他这样,帮他在新泽西的贝尔实验室找了份工作,于是他就放弃了科罗拉多大学的教职,来贝尔实验室干活。我们知道,那时候的贝尔实验室也是不得了的,比如说Unix/C都是在当时的贝尔实验室诞生的。其实,当时的贝尔实验室的研究气氛很自由,但是德曼傻乎乎的觉得拿了那么多的钱就要听老板的话,甚至早上接送孩子上班迟到都要和老板请假。直到他离开贝尔,他才发现,如果当时他在贝尔一直都瞎搞他自己的东西,在很长时间内,都不会有人发现他做的东西和贝尔的商业利益无关。贝尔实验室的管理之松散可见一斑。

在贝尔实验室折腾了五年奇怪的东西之后,他跳槽去了金人公司搞数量金融。他们主要的工作是做各种金融产品的价格数学模型。在金人公司干了一段时间,他与同事们发明了一个著名的汇率的模型。他就跳槽去了所罗门,所罗门的文化和风气和金人公司很不一样。当时的金人公司,是合伙质,公司里面的人彼此之间都是互相拉一把的,大家喜欢在公司里面共享资源。而所罗门是上市公司,公司里面大家争斗很厉害,不共享代码的。随后经济萧条,所罗门裁人,他被打扫出门,重新跳回金人公司。在金人公司里,突然固定收入部门的头头跳槽了,于是他就当上了固定收入部的头头,分析全公司产品的风险。几年以前,他从金人公司里跳出来,在哥伦比亚大学当金融工程学科的头头。

这本书谈了在一个美国的高级知识分子的职业生涯的挣扎,虽然他一直过得很不容易,但是我们应该看到,他还是本着命苦不能怪社会的原则,靠着自己的努力出人头地。我以为,德曼的passion主要不是赚钱,他希望能够通过他自己的智慧创造一些不朽的精神财富,从而他的生命也可以在某种意义上得到永生。但是他其实只是一个普通人,他和其他普通人一样的需求,作为一个普通人的他,要在追求精神不朽的同时play within 商业社会的游戏规则,他过得太累了。 我以为,他的理论物理的基本功还是蛮扎实的,如果他能够早生几十年,也许,他会成为爱因斯坦,可是,他生不逢时。

同样是金人公司的前员工,罗伯特鲁宾的“在一个不确定的世界里”比这本书读起来要轻松得多,虽然罗伯特解决的都是更高难度的问题。

           

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