大家好我是篱笆的Thomas
这个视频呢
我想跟大家聊一下
为什么量化这个行业呢
跟我们所熟知的SDE啊
data相关的岗位啊啊
它需要的人才是相对较少的
那首先第一点呢
就是说我们之前聊过了嘛
就是说量化的岗位
要求申请者有深厚的一些数学
统计学计算机等自然科学的背景
而同时你还要有金融市场的知识
同时很多头部的这些个公司
还要有一个target less
它对你学校会做一个很高的要求
要求你必须是头部的
一些学校的
这些高门槛
本身就限制了申请者的数量
第二点呢
就是说尤其是在现在这个时间点啊
经济和市场都是有周期的嘛
金融市场和经济周期
对我觉得金融的岗位
应该是需求是有直接的影响的
现在这个时候呢
很多大部分的金融机构
在市场不确定性的时候
他都会减少自己的招聘
尤其是成本相对较高的
量化研究的这些岗位
还有一点
就是这个市场相对比较饱和了啊
就是说量化投资的起步其实很早了
成熟的量化基金和机构呢
他已经有了自己的量化团队
他已经在人才啊资源呢
技术上相对成熟
新的岗位需求本身就少
很多时候是一个萝卜一个坑
他这人走了
他才会去backfill
但问题就是现在这个市场行情之下呢
就算有些人跳槽去了更好的公司
或者因为个人的原因辞职了不干了
那他也会慢慢的去backfill
就是从经济学的角度来讲市场环
境不好裁员的上一步
其实首先是离职不补
那也会导致现在的这个岗位
相对较少的原因
还有一点就是更宏观的一点因素
就是08年金融危机之后
金融行业的监管相对是更加严格了
很多衍生品不让做了
这个其实让很多的q Conte都不存在了
职能岗位就直接不存在了
会更加的转向p Conte
就是我们说风险管理的需求更高了
那这个时候金融机构在招聘的时候
就会更加谨慎嘛
他就会优先考虑
符合这个些相应背景的人
可能是risk在08年之后
得到了一个更大的一个发展
所以其实说到底矿的行业之所以卷
是因为它的市场大小决定了
比如我们很多他们做arbitrage
就是套利的人来看
在经济学家看来啊
这些矿的赚钱的核心逻辑在于
发现市场当中的inefficiency
然后通过交易去消灭这些mass pricing
从而被市场奖励
但问题就是这个市场的原因
in efficiency很多时候就这么一点
一家矿的做完了
其他就没有机会了
所以这个行业可能很多时候
本身就带有一些小众的性质
那比如说以前非常有名
大家如果做过case study
就是98年
97年那个有一个非常有名的Hatchfall
叫long啊captain management
long time captain management
它就是在做这种两种资产Converge的
大概这样的一个策略
它就是因为盘子铺的太大
最后没有足够的东西给它做
是它最后倒闭的
一个很重大的一个原因
然后这个当年也是
惊动了美人杵
相当于也是一个非常有名的案例
大家要是感兴趣的话可以去看一下
还有一点呢
就是矿的它是一个灵活的游戏
这个跟金融很多时候是一样的
就是说你赚钱了
别人可能同时就得亏钱
我之前跟一些Quant
photo manager coffee chat的时候
人家就会跟你讲说你的策略
你首先要想一想你是在赚谁的钱
你有可能赚的这个人的钱
他是有一个底层逻辑
就是别人让你赚这个钱
可能他有一个很大的仓位
他要去hi
你一直在赚他hi的钱
但是这个底层逻辑
如果你要搞不清楚的话
有一天人家撤了
你的对手盘撤了
你这边
还在按照以前那个旧有的逻辑去赚
你到最后赚不了钱的
而你之前所有赚的钱
所有赚钱的经历
都会变成你的一个错误的
一个继
继续执行错误行为的一个不好的
这样的一个推动力
所以你想说的点就是说
它是一个很多时候它是一个零和博弈
所以盘子就这么大
很多时候
它确实容纳不了多少的就业啊
所以这个行业呢
它需要的人没有那么多
但这也是为什么
它的人均利利润会比较高
它不是说像SD那个SDE满农那种刚需
就是你堆人能够增加产出
很多时候是做不到这一点的
所以这也是为什么
我觉得矿的这个行业
可能相对来讲
需要的人比较少的另一个原因吧
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