Re: [請益]未來發展(資工轉財工)
※ 引述《paddyzb (Leeptpt)》之銘言:
: 各位版友們好,
: 小弟目前就讀中字資工+輔數學
: 讀了兩年,很確定自己對純軟沒興趣(或者說對我而言程式只是工具而已,並不喜歡程式本
: 身)
: 反倒是非常喜歡數學(是數學系那種theorem-proof模式,而不是喜歡算)、演算法
: 、ML\DL...等等(按感興趣的程度排)
: 目前因為希望兼顧興趣及出路,有研究所轉財工的打算,但不確定自己是否適合
: 想請問:
: 1. 以上背景適合財工嗎?
: 2. 會想選擇財工的原因是應為這個領域可能可以用到比較深的數學,但這種方式在如今ML\
: DL蓬勃發展的時代是否還具有優勢呢?
: 3. 在不排斥讀博的情況下,財工所是否還是首選?或者說讀應數/統計可能更適合?
: 還麻煩各位提供意見了~
幫華爾街財工大神朋友回一下這篇
他交代我下次誰再說要念財工請代為轉達 (具體清楚的技術性細節可以看留學版)
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這問題身邊很多美國財工新人們其實也思考過很久 就是到底留在金融業幹嘛...
是這樣的
金融業碰到數學、數據的主要是衍生性商品定價 Q Quant、套利交易、P Quant,其中買方又分
分高頻跟低頻。
學什麼一回事,要跟錢有關 主要是看每一個角色想要你的什麼技能
不然自己推proof很爽就跟打遊戲打到寶的意義一樣 所以會建議以function優先考量
P Quant鼎盛時期應該是在1980-2000
現在這些alpha工具已經成熟到可以生出ETF大規模使用
Q Quant鼎盛時期在1970-2008
現在是固定的工作造市避險算價格設計商品
總交易量比起其他科技業的規模小很多,讓整個市場規模有限
高頻跟套利交易就是固定存在的東西 跟金融還真沒什麼必然關係
任何碰到價格波動的都做 現在 NTF 加密貨幣 拿走一些市場
然後
美國財工碩目前在青黃不接的階段
當年財工是把以上的東西打包,變成一個學程把技能綜合點滿
但是過了三十年 市場和當年很不一樣
如果讀財工為了要寫程式做衍生工作
那都要寫程式了為什麼不進google
現實是現在進google難度比財工人拿到tier 1 offer還低 薪資又高
不是因為財工人多優秀 而是整個市場軟體業大好
"一群" top 2 財工碩在華爾街下班後自修coursera去拿CS學位
補一個Gatech的線上資工碩刷題轉軟
後來也就一批一批到google去了 還沒聽到後悔過的 工時短壓力小下班早薪水高
然後非 top 2 在中台還是轉軟...也成功上岸科技業
(這文越來越勸進科技業了 越寫越偏題)
總之這是你進財工點程式路線一定會碰到的抉擇
又,當年財工做P Quant很多的技能組現在一般非財工人也可以用常識做
反倒是 Business Analytics捲土重來
Business Analytics早期是 Information Management資管系
把 科技+數據 用在 商業的一個理想
只是以前是以系統概念為核心,結果是資管跟資工對打卡在尷尬的位置
但現在轉型成處理商業中大量用到數據的事情
如果對於數據高度興趣可以碰這個 但這本質是商業
最後如果真的要"比較"高度技術導向就不要碰到商學院的東西
Stat IEOR的PhD都還是被認為比較靠普
在美國求職PhD是很好用的防火牆,特別是STEM的 PhD
美國有最大的金融市場,
然後出一張嘴忽悠的事情多數亞洲男性(QQ)做不贏美國人
換句話說就是他們相對不做 STEM的事情 更別說一堆不知什麼鬼的算法跟數學這種苦差事
但...Phd本身陣亡率很高 通常也不會隨便勸進phd就是了
回到你的問題
1) 適合財工 這是財工碩會收的背景
2) 今日沒有優勢 要專業留在stat phd 要程式請轉碼 要商業請走傳統金融/MBA
3) 財工不是首選 快逃 讀博路陣亡率高請謹慎
大概4降
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 130.126.143.108 (美國)
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※ 編輯: CTLien (130.126.143.108 美國), 01/15/2022 18:41:27
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這幾年招聘是不管是比median還是比top10% 身邊數據同樣碩士學位
看到的是科技好進pay高 主流是從金融/財工去科技 反向當然有少數
※ 編輯: CTLien (130.126.143.108 美國), 01/15/2022 19:00:02
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