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高盛,再见!

高盛,再见!

公众号新闻


高盛集团亚洲股票团队流失更多人员
东京和香港的一些高管跳槽到了对手银行和对冲基金
近期多家顶尖投行陆续公布裁员后
又有多位大佬被挖角或主动谋求新机会
金融行业要变天了吗?

*图片来源:Bloomberg


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01

高盛集团亚洲股票团队流失人员惨重

知情人士透露,最近离职的一些人士包括香港的董事总经理Fredrik Grunberger,东京的董事总经理Tomiyuki Oji和David Williams。知情人士称,Oji将加盟野村控股。

领英上的个人资料显示,Grunberger于2004年4月加入高盛,担任过亚洲股票跨产品销售主管等职位; Williams自1998年开始在高盛工作,Oji自2008年开始在该行任职。

任职不到一年的大中华股票销售联席主管的Alexis Tsang,也已离职,加入了Millennium Capital Management。

高盛的亚洲股票业务已经流失了一批老将,其中包括亚太区股票分销和执行联席主管Canute Dalmasse。过去12个月里,还有另外四位高管离职。

根据4月18日发布的报告,高盛第一季度全球股票业务收入下滑7%至30.15亿美元。

*图片来源:高盛

02

挖走高盛大中华股票销售联席主管的Millennium是个啥公司?

造就了一批顶尖量化人才的千禧基金(Millennium)对于国内的投资人来说并不陌生,国内多家量化基金创始人都曾有千禧基金的就职经历。

千禧基金成立于1989年,由美国量化投资先驱Israel Englander创建,千禧资产管理规模约500亿美元,在全球各地办事处有超过270个交易团队。

目前千禧年基金下已配置了逾200位基金经理,当然,千禧基金的内部机制非常严格,每半年进行一次考核,若收益不达标或不及预期,就会面临淘汰。

千禧基金在2022的世界对冲基金排名中列第四位

图片来源:visualcapitalist,the world’s 20 biggest hedge funds

对冲基金作为金融行业的天花板,惊险又刺激,当然薪资也是其他行业遥不可及的。也是很多金融专业同学的终极目标。

03

量化分析:亚裔进入对冲基金的门槛

对冲基金最爱聘请亚洲人担任量化分析师,其中美国量化分析师中有55%都是亚洲人。而想了解量化分析师是什么,就需要先了解对冲基金是什么。

对冲基金,也称避险基金或套期保值基金。什么?不理解?没关系!

用一个比较简单的例子来讲“对冲”即:”假如你在下注球队A和B的时候,你想买A,但是怕自己输,于是A和B都买了一点,这样就算亏损了也不太会全亏。“(顶级聪明人真是一点亏都不吃..


操盘对冲基金的方式,也有两种:人算机器算,人算即通过看各类财报、基本面、研报等来寻求信息做出判断,而机器算就是通过数据建模、分析等手段,让电脑代替人脑进行选股、选行业等行为。通过数据模型工具进行投资的行为,也称作“量化投资”。

量化分析师,就需要具备编程能力金融基础以及数学能力,因此该岗位也非常欢迎各种并没有金融背景的物理PHD、数学PHD、计算机PHD等。

额外提一句,对冲基金真的是最喜欢各类非科班人士,第一个也是唯一一个赢得三条“顶级扑克赛事WSOP金手链”的德扑女皇凡妮莎,也在结束职业生涯以后,加入桥水基金。

(哦,对了,她也是一名LGBTQ,你懂得)

*图片来源:网络,凡妮莎照片,一名LGBTQ

04

量化分析师应该具备什么素养?

在校生进入量化行业的途径一般是首先自己在学校能掌握一定的量化基础,然后去企业找实习,最终通过实习/秋招留用。


关于量化素养,实际上可以总结为三方面的能力:金融背景、数学功底和编程能力。


其中,编程能力是门槛,编程不好,什么都白谈。编程好的基础上,还需要有很强的数理逻辑能力以及金融分析能力,不过这些是可以后期通过学习和实践获得的。


1.编程能力


编程方面来说,量化是一个很大的领域,不同方向有着不同的编程需求,所以也不能一概而论,但最最基本的,需要在matlab、Python、R里面至少会一门,会用sql取数据,会一点vba更棒。

如果要做高频方面,还需要会c++,如果做指数,如果会SAS可能会有很大优势。关于编程方面,大家还是要先把最基本的掌握了。


这里Uni也帮大家准备了如下教学视频,帮大家提高编程能力


2.金融基础


关于金融方面,你必须要会的东西包括:


宏微观经济学:了解刻画宏观经济运行的各种经济指标的含义,以及公布的时间点,频率等等,这在量化建模中非常重要,现在有很多研究所都在从宏观基本面做量化择时和经济周期预测。


证券投资学:证券投资学中给了很多常用的量价指标,当然这些也可以在别的地方去看,python的talib模块中基本都能实现,不用自己动手写。


会计:估值、盈利、成长等等各种因子都是基于财务指标定义的,有助于理解和挖掘新因子。


金融工程:金融工程是比较泛的说法,具体来说,可以看期权、期货及其衍生品那本书,主要掌握各种金融产品的特点及定价方法,当然如果是做权益量化,BSM也用不到。


也包括当然还有常用的金融模型,比如Fama三因子模型,CAPM、APT定价模型,Barra多因子模型,BSM定价模型、时间序列模型等等。

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3.数学能力


数学方面,主要是逻辑思维能力要强,然后会一些常用的模型理论就可以了,这里给大家列出一些需要掌握的方面:


高数/数学分析、线代/高代、概率论、数理统计:本科大二以上,这些能力基本都是有的,矩阵一定要熟,比如均值方差模型和风险平价这些模型的优化部分会有矩阵的求导以及各种转置相乘。


常用的统计模型、机器学习模型:见编程部分。


*图片来源:网络

微分方程:常微分、偏微分方程及数值解,如果要做衍生品,这些是基本功,但权益的话,不一定用得到,有时候看宏观、计量方面的文献会遇到。


数值分析:各种非线性方程的数值解法、蒙特卡洛模拟的理论以及实现,用蒙特卡洛方法模拟股价波动是金融工程课上的基本操作。


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