@ 2016.05.19 , 23:15
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计算机赢了。华尔街今不如昔

# 本文由 eagleshou 投递译稿:

诸君,计算机胜利了。

Institutional Investor刚刚公布了华尔街最高收入的对冲基金管理人的统计数据,前八名里六名都是量化基金管理人。

这份名单包括了Citadel的Ken Griffin,文艺复兴科技的James Simons,Two Sigma的John Overdeck和David Diegel 。

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James Simons

对比2002年,仅仅只有两名量化基金管理人进入名单。在过去15年里,对冲基金市场面貌有了极大的改变。

我们熟知的过去的经纪人的形象——高冷、傲娇,然而他们正逐渐消失。当然,还有很多敢冒风险的华尔街之狼们仍在纽约、格林尼治的丛林徘徊狩猎,只是,明显他们的地盘正在渐渐地被那些闲暇时鼓捣机器人的极客们蚕食一空。

量化对冲基金的崛起,仅仅是华尔街的自然进化的结果。

简单说了,现在计算机技术是很多基金里更重要的组成部分。他们使用大规模的计算资源,以及移动媒体带来的海量数据,去尝试去预测市场的将来,以及解读下一组数据即将揭示的秘密。

他们有招聘职位主要是面对技术工种。譬如文艺复兴,正在寻找优秀的程序员,他们不需要了解任何经济知识。而Two Sigma则对应招聘数据科学家,以及擅长机器学习、云计算的程序员。
不要忘了, Bridgewater Associates, 最大的对冲基金, 现在甚至雇佣了乔布斯的人当CEO,将“系统化决策”从投资推广到管理上。

以下是文艺复兴基金一则招聘启示:
[-]

这些基金试图将人类参与决策的程度减到最少,这也适应市场转移到电子平台的趋势。

现在大部分的交易都在电子平台上。技术密集型的高频交易已经主导了美国国库债券市场,高盛以及摩根斯坦利已把自己描述成技术公司。

这一切都意味着对传统经纪人的职业需求将变得越来越少。自然,很多人都正在担心这一点。

对于这些担忧,我想告诉大家一件轶事。纽约时报的Nathaniel Popper 报道了高盛CIO Marty Chavez的行动, Chavez 正在在给高盛内部施压进行计算机密集型的改革,即使这意味着很多岗位将被撤销。

当受到了公司内部的反弹压力之后,据他的同事Adam Korn所描述,

他基本上仅说了大概这样的话,“如果你的工作是手动为主的,而你仅仅在按不同的按钮,那么你现在马上应该升级你的职业技能了。”

本文译自 Business Insider,由译者 投稿 基于创作共用协议(BY-NC)发布。


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TOTAL COMMENTS: 45+1

  1. eagleshou
    @1 year ago
    3145293

    投稿作者注:

    这篇文章传达的信息不多,写的人并不懂量化,但是它说明了正在在华尔街进行的变革,IIA的排名的确说明了风向。量化方面很少新闻,因为它的信息都被保护的很完善,雇员有严格的保密协议。中国目前也正兴起高频交易,煎蛋读者里有一些优秀的程序员,希望能够有更多人了解这个即将对中国金融产生很大影响的领域,如果能够鼓励一两个人的兴趣,便也是一件好事。我之前投稿的,新的机器生态系统正悄然兴起,而人类对此却所知甚少,里面介绍了量化造成市场的一些异常状态。虽然很欣慰评论之中有人了解黑池,能够让人警醒潜在的危机,但还是有量化盲以为是股票管理软件。但大众多了解一点是好事,以防下一次金融危机没有准备。

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  2. Nevend
    @1 year ago
    3145301

    @eaglehou 把这段话加到正文里面吧

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  3. lbSeevdo
    @1 year ago
    3145305

    感谢eagleshou投稿,另外想知道作为一个菜鸟程序员该如何挑选信息源?现在的IT人士一般从什么渠道获取可靠的消息?

  4. 哈佛教授
    @1 year ago
    3145306

    金融市场正在变为名副其实的战场,以计算机士兵的运算能力对拼。

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  5. 3145318

    差不多,金融市场是反人性的。

  6. 3145323

    投稿君,请务必多来几发

  7. 3145353

    闷头在家当quant 哈哈哈

  8. sarcophile
    @1 year ago
    3145355

    市面上量化的书有不少,大体上指出了“东面有山”,也会说一些“走路要三个月,注意带足干粮”之类的。显然,书上公开的东西并不能赚大钱。如果真想用,具体的路还要自己摸索

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  9. 3145371

    全自动资本主义¥€$

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  10. 光速板擦
    @1 year ago
    3145386

    simons量化投资之神…

  11. 3145388

    量化投资不仅仅是高频那么简单, 例如这个文艺复兴fund 就是严格按照自己的数据模型(statistical model)来每天做交易的,并不是高频。

  12. 老蛋
    @1 year ago
    3145394

    意思就是其实各种交易都是超级计算机代劳了?……我擦,天网是要在这里苏醒啊,

  13. sfddsf
    @1 year ago
    3145404

    我就是搞这个的,没必要神话量化交易。

  14. 哲学大叔
    @1 year ago
    3145420

    总结,机器点按钮,比人快。
    这老头在TED见过。他是数学家。所谓预测,是很类似统计规律。不过建模过程很艺术。靠数学、物理学、也许有经济理论,寻找相关性。而大数据,靠计算机技术。
    举例,天气预测,有科学家建立一个模型来预测天气,但是要预测,需要很多地方采集来的气象数据,并经过大量计算,来取得结果。天气预测就是气象学导向,数学跟计算技术支撑。
    金融领域,这个比天气模型应该更麻烦吧。

  15. 3145426

    其实这才是学C++的真正理由啊, 不过同时要学习经济学和数学.

  16. 3145427

    @lbSeevdo: 科学上网, 学好英语, 看英语书/文献. 如果你做程序员, 任何跟”视觉”和”推广”有关系的技术都没必要学, 除非你下个月没有饭吃.

  17. scythe
    @1 year ago
    3145466

    游戏规则已变,从人和人博弈看谁失误多,变成了机器和机器对抗,看谁硬件强算法优。无论哪种,都是在玩弄资金,使其脱离生产和研发,变成一种数字游戏,是阻碍人类进步的罪魁祸首。

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  18. holishit
    @1 year ago
    3145477

    本人是交易员和程序员
    想告诉你们,这只是表面现象,其实搭建一个能够量化交易的平台就非常困难(高频更困难),前期需要投入大量财力物力,并不是文章中所说:明显他们的地盘正在渐渐地被那些闲暇时鼓捣机器人的极客们蚕食一空。
    而且并不是一本万利,往往都死在了襁褓之中,存活下来的还要面对前辈的霸凌
    到2018年金融市场80%的流动性都将是量化和高频交易提供的,但是因为信息源大致相同将会导致交易策略大致相同,单边下注会导致市场成为非理性市场,最终会导致严重的金融危机

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  19. Knight008xd
    @1 year ago
    3145495

    看了电影,大空头,就是不理解市场有泡沫人人都知道,为什么还有人压小概率,要是按照机器算法那都是一样的数据,怎么找下家

  20. hamburger
    @1 year ago
    3145498

    现在HFT里更注重硬件和软件协同优化,华尔街这方面的工作岗位比较多,至于做模型和数据倒是变少了,像是在之前帖子的提到的UEE,我们也留意到了,如果你仅仅比别人快上50微秒,你就是在UEE发生之前盈利的那一群人,而那些判断到了同样的盈利机会却比你慢了50微秒的人,就赔了。。

  21. hamburger
    @1 year ago
    3145504

    之前在“Nvidia 自主研发超级人工智能电脑”那个帖子里,有提到想读人工智能的博士的孩子,但是被其中一个蛋友劝向了HPC,是真的救人于水火。
    模型和数据固然重要,没错但那是基本,这里的玩家,除了那几个之外,大家相差并不大。剩下的你要胜过市场,只能靠HPC的人才。

  22. hamburger
    @1 year ago
    3145515

    研究论文?公开的书籍?
    这一领域一直完全都在完全的封闭状态,所谓的最新研究是几十年之前就明白的东西,但如果报道出来,那个告密者会被人告到破产坐牢的。
    行事如此低调,难道不需要广告么?哪里去融资?
    本质就是,HFT只需要前期几次,然后依靠机器就源源不绝地产生回报,真正有价值的量化公司,只吃脑,仅接受内部投资。
    国内有做HFT的四处打电话问客户要投资,不要信,骗钱的。

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  23. 3145521

    @hamburger:
    “仅接受内部投资”不就是传销么………………………

  24. 3145532

    @hamburger: 说的是程序员怎么学习的事情… An In depth knowledge of software development in a C++ Unix environment. 其实就是高级软件工程师, 程序员给他们打工又不是自己投资. 依靠机器源源不断, 机器也要维护啊, 软件也要更新啊, Bug也要排查啊. 你这话等于是说百度现在可以把工程师都裁了, 然后依靠服务器源源不断地卖广告就可以赚钱了…

  25. yomama
    @1 year ago
    3145551

    @qcube: 你见过有这么二的传销么。庞氏骗局的生存是依靠发展源源不绝的下线,一旦没有办法找到下一个人了,那么就爆炸了。量化公司一般雇员在20人以下,每年招人大概也就三、四个,雇员有权在内部管理的基金上投资。传销如何成立?

  26. yomama
    @1 year ago
    3145553

    @momo: 文艺复兴管理的大奖章基金据我所知是仅是雇员有权投资的。

  27. 饿了
    @1 year ago
    3145555

    @momo: 你提到“视觉”和“推广”,原因是什么?现在广告相关的机器学习算法还是商业公司的算法工程师的主要内容吧?

  28. 老衲法号无影
    @1 year ago
    3145558

    华尔街之狼

  29. 3145562

    @饿了: 从业人员过剩, 另外普遍型的软件大概在2000年搜索引擎泡沫之后就没什么搞头了, 不排除有些小热点, 不过总体就那样了. 简单的说一个普通个人对科技的应用就那么几样(GUI, 互联网, 存储, 社交), 其他的必要就不大了. 所以极端点的干脆连GUI和网络脚本都简单会一点点, 然后去找发展比较迅速的行业. 文中提到的算是一个例子, 别的就要靠自己总结了.

  30. 饿了
    @1 year ago
    3145571

    @momo: 你这是避免竞争的意思喽,但这些问题本身还没成熟的解决方案,岗位需求一直存在的吧,劝人去搞新的行业比如量化,实质上因为坑很少,入坑的都是大牛,竞争更激烈啊,更不要说本身这个行业的切入门槛了。我这个理解有问题吗?

  31. 3145574

    缩略图还以为是波波维奇。。

  32. 3145579

    @饿了: 这些都是在校学生考虑定位的问题, 已经在职的, 其实也没什么选择, 你看看招聘的那个研究职位, PhD是门槛, 这一下大概就要砍掉80%. 所以新行业也不能说是避免竞争.

  33. 今天疯
    @1 year ago
    3145581

    所以说二级市场只是圈钱游戏,根本不产生财富?

  34. 行星旅行者
    @1 year ago
    3145652

    再厉害的计算机还不是为华尔街那帮犹太人和他们的伙伴或者走狗们服务的嘛。

  35. 正淫君子
    @1 year ago
    3145716

    面临全机器信息化吗

  36. xantippe
    @1 year ago
    3145749

    我建议先去搜索下文艺复兴基金,有个概念了再讨论

  37. 3145800

    上面说什么不要计算机视觉,硬件加速是HFT里很重要的方向,在2sigma有使用一大串GPU实现并行算法的,借鉴了CV的知识。

    量化几乎招任何理工领域的人,我还见过有学生物的,文艺复兴其实业绩算是上游(单位收入来看),不算最顶级,很多HFT公司连公司主页都没有,他们根据需要直接打电话到PhD组里要人,我们隔壁有一组做物联网的就收到了伦敦一家对冲基金的电话,接到电话那个学生丈二摸不着头脑,寻思他就搞的是一个小领域中课题,跟这些人有什么关系。结果人家是发现了他在论文中使用分形解决问题的技巧非常高超,招他过去才知道他们的模型之中使用分形数学。也证明了这些人文献阅读量的可怕。后来这个人直接PhD退学就飞到伦敦工作去了。

    [10] XX [0] 回复 [0]
  38. 3145803

    要我说,如果量化这种东西不存在的话,人类早就有积累了足够技术可以殖民火星了。从80年代起,这些人一直在掠夺性的夺走学界里最好的工程师和学者。

  39. 小连
    @1 year ago
    3145825

    到底HFT是high frequency trading还是hedge fund trading

  40. 称呼太长
    @1 year ago
    3145847

    当然了,不可告人的肮脏交易永远赚的比正规交易躲。HFT里有多少不可以揭穿的秘密?只有他们自己知道了。

  41. 张巨根
    @1 year ago
    3145860

    《计算机输了:专家称中国股市不符合自然规律》

  42. asdf123
    @1 year ago
    3146023

    所以最好的办法把量化技术开源,让人人都可以参与。把泡沫吹吹大。然后做空它。一口气灭了它。我们就可以早点出太阳系了。

  43. 3147027

    数学家和金融模型研究结果支持下的数字游戏 ,未来当然是AI的天下了。说白了还是研究人性这种看似不能具体量化的变量在数学模型里的具体化表现。人的行为模式可以预测得愈来愈精确的时候,也就没了人类的空间了。
    诸如各种算法 硬件 软件的不断变革,都是进化到终极的路上。以前的资本势力只是自己从事交易寻求增值的机会,之后成立各种机构资本的代言人抱团进行资本的增值,过渡到后期是联手操控市场制定规则来获取最好的利润,各个财团的势力范围固化僵死了就发展到资本势力雇佣数学精英,从已有的模式中找到获利的规则,但随着雇佣的精英们不满足只是被雇佣,分一杯羹,这阵营也逐步被分裂瓦解,人性的不可预测和可以被预测之间波动,到最后也许就是世界被割裂成两个阵营了。

  44. 哪尼的莽莽
    @1 year ago
    3147311

    @小连: 当然是前者啊…………
    后者是个对冲基金都要做啊……

  45. 哪尼的莽莽
    @1 year ago
    3147312

    @qcube: 传销是积极鼓励发展下线不是内部投资。
    共同特征是都可以通过内部的人来买(可以 两字是重点)
    区别是 内部投资 僧多粥少,每人定额定量不准超标,对资金源的稳定性也有一定要求,否则就像公募基金一样公开募资了。(因为投资的标的资金容量有限,超过容量会降低投资回报甚至使投资策略失效或者引发政策风险等等)
    而传销鼓励发展下线则不会设置上限,庞氏骗局当然是后来者越多越好。而且除了发展自己人的下线还会通过各种骗局拉新的人下水,会有一定程度的公开行骗。

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