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大数据时代:金融科技人才缺失严重

文章出处: | 发表时间:2018-11-09 09:16:00

  近年来,伴随着云计算、大数据、区块链、人工智能等技术的兴起,一个新时代名词应运而生——金融科技(Financial Technology,简称Fintech),金融行业也开始从注重流量的1.0时代,升级为以人工智能为主导,大数据为驱动力的2.0时代。

  依托Fintech爆发的人才需求,也成为众多金融企业的关注。据国际人力招聘公司Michael Page(中国)发布的《2018年中国金融科技就业报告》显示:92%的受访金融科技企业发现中国目前正面临严重的金融科技人才短缺。

  紧跟金融科技风口兴起的岗位有很多,招商金科副总经理、原百度云首席数据科学家沈志勇在《中国金融科技运行报告(2018)》发布暨学术研讨会上表示:无论是百度指数还是微信指数,“金融科技”的搜索热度已经赶上“互联网金融”的热度。而大数据技术在金融领域的运用主要体现在精准营销(运营)、风险控制和量化投资三个方面。

  而量化分析从业者,俗称“宽客(Quants)”,就是量化投资领域最重要、最不可或缺的金融科技人才。

  量化派:凭什么,更抢手?

  时代在进步,金融行业也得紧跟时代步伐。投资(investment)作为金融的一大板块,其投资思路、方式、操作标准,也在配合时代需求不断更迭。

  传统的投资方式,决策广度有限,随着市场信息传递速度的加快,众多分析师对基本面数据的挖掘速度也受到限制。同时,传统投资的管理者本身情绪难免受到周边环境的影响,常常会做出一些偏离自己判断的交易行为,影响投资的效果。

  而量化分析投资,则借助现代统计学、数学的方法,从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略,并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资,力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。其有4条不可比拟的优势:

  1、强纪律性:严格执行量化投资模型所给出的投资建议,而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。

  2、强系统性:量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。

  3、及时性:及时快速地跟踪市场变化,不断发现能够提供超额收益的新的统计模型,寻找新的交易机会。

  4、准确性:准确客观评价交易机会,克服主观情绪偏差,妥善运用套利的思想。

  量化分析技术的亮点,加上金融科技及量化投资在我国快速发展,共同促使多家金融公司对量化人才的需求大幅增加,十分火热。

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