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大數據時代:金融科技人才缺失嚴重
 大數據 2018-01-01 09:22:59

  近年來,伴隨著雲計算、大數據、區塊鏈、人工智慧等技術的興起,一個新時代名詞應運而生——金融科技(Financial Technology,簡稱Fintech),金融行業也開始從注重流量的1.0時代,升級為以人工智慧為主導,大數據為驅動力的2.0時代。

  依託Fintech爆發的人才需求,也成為眾多金融企業的關注。據國際人力招聘公司Michael Page(中國)發布的《2018年中國金融科技就業報告》顯示:92%的受訪金融科技企業發現中國目前正面臨嚴重的金融科技人才短缺。

  緊跟金融科技風口興起的崗位有很多,招商金科副總經理、原百度雲首席數據科學家沈志勇在《中國金融科技運行報告(2018)》發布暨學術研討會上表示:無論是百度指數還是微信指數,「金融科技」的搜索熱度已經趕上「網際網路金融」的熱度。而大數據技術在金融領域的運用主要體現在精準營銷(運營)、風險控制和量化投資三個方面。

  而量化分析從業者,俗稱「寬客(Quants)」,就是量化投資領域最重要、最不可或缺的金融科技人才。

  量化派:憑什麼,更搶手?

  時代在進步,金融行業也得緊跟時代步伐。投資(investment)作為金融的一大板塊,其投資思路、方式、操作標準,也在配合時代需求不斷更迭。

  傳統的投資方式,決策廣度有限,隨著市場信息傳遞速度的加快,眾多分析師對基本面數據的挖掘速度也受到限制。同時,傳統投資的管理者本身情緒難免受到周邊環境的影響,常常會做出一些偏離自己判斷的交易行為,影響投資的效果。

  而量化分析投資,則藉助現代統計學、數學的方法,從海量歷史數據中尋找能夠帶來超額收益的多種「大機率」策略,並紀律嚴明地按照這些策略所構建的數量化模型來指導投資,力求取得穩定的、可持續的、高於平均的超額回報。其有4條不可比擬的優勢:

  1、強紀律性:嚴格執行量化投資模型所給出的投資建議,而不是隨著投資者情緒的變化而隨意更改。

  2、強系統性:量化投資的系統性特徵主要包括多層次的量化模型、多角度的觀察及海量數據的觀察等等。

  3、及時性:及時快速地跟蹤市場變化,不斷發現能夠提供超額收益的新的統計模型,尋找新的交易機會。

  4、準確性:準確客觀評價交易機會,克服主觀情緒偏差,妥善運用套利的思想。

  量化分析技術的亮點,加上金融科技及量化投資在我國快速發展,共同促使多家金融公司對量化人才的需求大幅增加,十分火熱。

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