[借題問問大家意見]
其實想這問題也兩三年了,主要是在投資圈學歷只有學士就弱弱的,但也不覺得花大錢和時間能特別學到啥,尤其我是那種從小都自己念,大學上課會覺得浪費生命、只有期中期末會出現、完全放棄點名分和作業分的人,我也不預期去唸碩士我會認真出現在課堂。
我自己有想過幾個選項:
1. M7 or 歐加頂尖 MBA
2. 非頂尖學校的Data Science(因為非STEM學位,應該申請不到特別好的學校)
3. 邊工作邊拿線上學位(正式學位可能就University of Michigan的 Master of Applied Data Science,但起來內容看了一下也是完全自學就能懂的東西。或是World Quant University的 Financial Engineering 非正式學位)
自己目前想法是進市場這麼久、商業書看一堆,感覺念MBA就是補個學位而已。Data Science or Financial Engineering比較能學到東西,但嚴格來說也是自己能唸起來,前者因為大學非STEM也申請不到什麼好學校,後者我也沒特別興趣做Q-Quant。
想了兩三年仍然不知道怎抉擇,有好心前輩能指導指導嗎QQ
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quant工作 在 小吃貨的英國生活日記 Facebook 的精選貼文
#學習寫程式 #誰可以成為軟體工程師 #小吃貨轉職日記 #個人心歷路程
不知道是否還有人記得,很久以前我問了大家一個問題是,覺得什麼樣的人可以成為軟體工程師。
其實一直以來,我覺得只要會英文的人就可以學會寫程式,就可以成為軟體工程師。
為什麼會這麼覺得呢?
首先,就像是,你覺得誰學會使用電腦是一樣的道理。如果你在三十年前問大家這個問題,可能很多人會覺得,只有念相關科系的人可以學得會。
在我們還在DOS的時代,還在打指令的時代,那時只要會打字,就可以成為文書處理專業。沒錯,那個年代,文書處理是一個科系。
但現在,有誰會去大學念一個科系,只有學打字使用Microsoft Office系列。
當然,軟體工程師也並不是一個容易的職業,就像我之前提過的,這個職業也有很多利與弊,不是像外面形容的那樣,好像坐在電腦前面打打字就可以做的,或者像其他工作那樣,可能學了一技之長可以用很久,這個行業的一技之長,可能很快就過保鮮期了。
回到學習寫程式這件事情,在台灣聽很多人都說,「啊!寫程式就是要有天份啦!」「聰明的人啊!」也看過很多網路上的人在吵,資工vs 資管 vs 非本科系什麼之類的。
最近有朋友問我說,為什麼在台灣的時候學不會,可是來英國以後我就學會了,是因為來英國以後特別努力嗎?
其實你到現在問我學會了嗎?我也不會跟你說我什麼都會。但的確光是coding這點,我覺得在台灣學習跟來英國學習最大的差異還是在,學習的動力上面。
在台灣的時候,其實有點為了學而學,從來沒有思考過自己是否真的有興趣,有時候以為自己其實也滿有興趣的,因為那些東西以前沒有碰過,可是只要碰到一點瓶頸 ,就會開始退縮,覺得好煩喔!這些東西怎麼這麼難,只要上課聽不懂老師在說什麼,就會很不想繼續學。
在台灣除了去資工系修課以外,也有去台大資訊系統訓練班上過課,也有上過一些線上的課程。
幾乎都是同樣的感覺,甚至覺得,自己是不是年紀大了,感覺什麼都學不會,聽不懂,自己好像很笨。
來了英國以後,上課的第一天,老師說,我會用英語授課,而且不會為你們放慢速度,因為你們必須要去習慣。當時覺得自己更不可能聽懂,也不可能學會。
可是我們上課的狀況通常是,一天上課兩個小時,上完以後有兩個小時的實驗課,大家坐在電腦前,老師一個一個看你做的東西,從很小的東西開始學。
我覺得這個應該算是滿關鍵的,就是有沒有動手實作。然後不會的話老師也很耐心的教,此外老師還有另外的課後時間,只要我們有問題都可以去找他。
在實驗課的時候,中間只要卡住,老師也會盡量讓我們自己去思考,而不會直接告訴我們答案,例如會問我們,為什麼你想這麼做,這麼做的原因是什麼。
我記得很久以前在台灣的大學,問了老師一個問題,老師的答案是,你以後就會知道了。當下其實就讓人覺得有點反感,而且後續問老師很多問題,老師也是都這樣,這個以後就會學到了。
我自己算是一個滿會因為老師而喜歡一個科目或不喜歡一個科目的人。就像我小時候很討厭數學課,也是因為不喜歡數學老師。也不是真的不喜歡,就是有一種覺得,反正老師也不在乎我學不學的會,只在意那些學得好的人。
在台灣也聽過很多人說,啊要學會寫程式,數學就要先打好基礎,數學不好怎麼寫程式。可是真的成為工程師以後,在工作上根本沒用到什麼基礎數學啊!
其實在英國也遇過很多數學系畢業的,可是害怕寫程式的人也很多,他們這邊通常學校會有一兩堂課是寫程式,可能學個Python, 像我之前念書的學校,學不好的很多,一些很厲害的大學的數學系,也有人就乾脆放棄那門課,不學,因為覺得很複雜,他們寧願把時間拿去研究純數。
不過現在的電腦,都會幫你做好各種基本數學運算了,大部分現在的程式語言,你要跑什麼線性回歸什麼的都幫你做好了,也想不到什麼時候會用到三角函數之類的,除非你的工作是什麼data scientist 之類,可能要建立複雜的數學模型,或者quant 那類的,不然就算你要做Machine Learning這類的東西,也有很多已經現有的工具,軟體工程師大部分就是拿來跑一跑。
要是你真的是做機器學習相關的研究,人家也不要你軟體工程師,人家要的是資料科學家背景,人家至少要你有個PhD唸完再來,你要至少會讀paper, 寫paper做研究啊!!
如果是醫學相關的軟體,需要有專業技能,人家也要找醫學背景的來,如果是金融相關的,需要有非常多的金融專業技能,當然也是從金融背景的比較容易。
通常軟體工程師,普通的軟體工程師職缺,就是不太會需要太多納些相關的專業領域,他們也願意你進去了再學,你主要需要的是快速學習、適應環境的能力,還有溝通能力,這樣如果跟其他專業領域的科學家、研究員、分析師溝通之類的,至少你可以不會有太多的障礙。
當然,軟體工程師的工作也可以細分成很多領域,像是遊戲產業的軟體工程師,或者IoT產業的軟體工程師,甚至還有像是軟體架構師、軟體分析師、資料工程師之類的,他們可能需要使用到的技能也不一樣,但也不會沒事就需要叫你算個三角函數之類的.........通常你的背景還是在於你對於寫程式的熟悉程度,你會使用那些工具,你是否是個團隊合作的人,能否跟大家一起寫程式。
總之,回到前面說的,所以到底學習寫程式需要什麼,英文真的是很重要的一環,因為程式語言本來就是英文為主,在來就是網路上的資源,也幾乎都是英文為主。還有你寫程式的環境,也幾乎都是英文,像是你使用的工具,回報給你的錯誤訊息也常常可能是英文的。
來英國以後一直在思考的一點,在台灣討論到會不會寫程式,或者學不學的會,通常英文好的話,也可能在閱讀文件方面比較快,可以快速學到一些東西。
語言也不是全部,如果已經在工作的話,工作環境也很重要,學習環境也很重要,在學校如果遇到一個很好的老師,或者有一起學習的夥伴們,也會比自己一個人獨自專研來的快,不過每個人的學習方法不同,更重要的是找到自己喜歡的學習方法。
反正如果你想學的話,也不用管其他人講什麼,想學就學啊!當初我要學的時候,也很多人覺得我不可能學的會或者不可能成為軟體工程師之類的。
其實也不是因為我原本念歷史系的原因,主要就是,大家覺得,我是一個沒有邏輯,邏輯不好的人。還有覺得我是一個三分鐘熱度的人,以及數學指考考了不到30分。這些我也都寫在部落格裡面了,所以一直以來都有在看我文章的人,大概也都知道了。
當時,我大概聚集了所有身邊當工程師的朋友,都覺得不可能會成為工程師的因素吧!但現在我還是做為一個軟體工程師賺錢就是了。
有時候想做什麼就去做,反而是一件比較容易的事情。尤其是學習這種事情,網路上也有很多資源可以學習也不一定需要花錢。
在學校的時候,除了老師給予我一些自信以外,另外也是在英國認識了一些人,給予了一些鼓勵,有些素未謀面的人,也有些一面之緣的人,可能也是因為他們不認識原本的我,所以都覺得,沒有什麼是我不能找到工作或成為軟體工程師的原因。
現在想想,或許這就是初生之犢不畏虎的概念,當初沒有想太多就跑來英國,然後來了以後才開始覺得必須要努力一點才能找到工作,中間也遇到了很多困境,工作以後也曾經想過要放棄當軟體工程師,想要去當個什麼辦公室助理之類的。
也經歷了很多覺得很困惑的時期,雖然自己現在還是滿困惑的。但我覺得如果你真的想要學習或者轉職,只要做好功課(這點真的滿重要的,至少不要覺得只是看別人好像不錯,就決定要去做,至少要衡量一下利與弊),就可以去做吧!也不用管別人說你適不適合走這條路怎樣的。
每個人適合走的路也不太一樣,還沒走之前都看不到,就算你看身邊的人都怎樣,自己還是自己。
quant工作 在 君子馬蘭頭 - Ivan Li 李聲揚 Facebook 的精選貼文
[唔揸飛機,咪揸鑊鏟]都係隨機應變要冷靜啫,飛機師炒股,你估掂唔掂?
TLDR:邪惡華爾街真人實驗,搵班飛機師嚟,教炒股票。其他素人做對照實驗,最後邊組贏?
FT原文:Pilots swap the cockpit for trading screens(https://bityl.co/40Uw)
1. 作為一個麻撚煩嘅學霸(係喎,又要講),細個時聽到話性格緊過能力,當然唔多高興。不過越大就越信呢樣嘢。同樣地,唔少人認為金融工作(*),特別係炒賣,係唔使乜hard knowledge嘅。畢竟唔少人心目中,唔係升就跌,同賭百家樂睇路捉莊閒冇乜分別(所以賭百家樂咪輸仆街,何生可以咁多女人,金沙銀河可以做恒指成份股咯)
2. 的確,炒股票,似乎唔係咩學術研究。大可以盲拳打死老師傅(你睇丁蟹?)。咁當然點落盤點睇價之類都要知,但呢類硬知識好快學到。勁人往往做唔同工種都勁,亦因為咁你見鬼佬啲I Bank員工好多都唔係讀商學院出身。至於咩「香港HR短視埋沒我才華」之類就另行討論
3. 掉轉,有唔少其他行業人員嘅特質,可能可以幫到金融工作。例如軍人。王雅麗寫過嘅例子:有軍人退役後去見工,指自己「過去兩年,每一分鐘都有可能是最後一分鐘。你說我能抵受壓力嗎?」—的確,如果trading 要求嘅係(***)要受得住壓力,咁軍人肯定受得住。同樣地,我估醫生都可以係好嘅trader,反正醫生本身好多係學霸。你睇The Big Short,Michael Burry(Christian Bale)未做對沖基金之前,根本就係醫生。真正MD,唔係周兆祥之類。
4. 咁,不如試下飛機師?揸飛機同揸鑊鏟,應該都差不多啦。真喎,煩惱似春風秋雨,季節又似人生(識唱一齊唱!)。揸飛機要諗定點應對突發情況,氣流暴風,揸鑊鏟一樣,忽然南海打仗又點,忽然侵侵死咁又點。原理差不多。
5. 另外,揸飛機要睇天氣睇地形睇呢樣睇嗰樣,揸鑊鏟一樣。計下入幾多油,有事飛去邊度緊急降落,定下咩位止蝕,原理好似差不多。
6. 不過,個難度係,飛機師雖則巴閉,但一般嚟講你行入去大行叫人畀你做Trader,都係冇咁易嘅。醫生Michael Burry點入行做基金經理架呢?好簡單,佢係自己搞個對沖基金嘅!(有錢到一個點)
7. 幸好,今次疫情就帶嚟機會啦。邪惡嘅華爾街(其實係倫敦),就有人諗,喂,不如搵幾件機師嚟玩下。畀啲基本訓練佢地,然後落場炒。最重要係,搵個control group(留意,都係外行人,但唔係機師,咁先公平)。睇下係咪真係揸飛機掂揸鑊鏟都掂—反正啲機師都冇工開架啦!
8. 是真的,有人真係做呢個實驗。訓練完班機師,畀錢佢地炒。贏嘅機師分六成,輸嘅唔使上身。嘩。當然金額有限,實驗啫。同埋啲交易都要阿頭批。咁由於啲機師真係冇工開,甚至畀人炒埋,就有人願意試下。分錢事少,有機會真係轉行事大。
9. 班機師話,好玩,幾開心,想諗下轉行。真係呀,揸飛機同揸鑊鏟,真係差不多,都係要受壓力啦,迅速做決定啦,消化一大堆資料啦。真係差不多。
10. Except it isn’t
11. 結果就係,班機師,夾埋係輸錢嘅—而大市係升的。嚴重跑輸。更不堪嘅係,Control Group嘅人,就75%都有錢賺。大家都係金融外行,但非機師,炒股票勁過飛機師
12. 點解呢點解呢?實驗搞手試下搵答案。原因其實好簡單,因為「揸飛機真係唔同揸鑊鏟」。
13. 好簡單,投資都有所謂Losers’ game 嘅比喻,讀CFA一定知(你唔知咪因為你冇讀)。Losers’ game唔係玩嘅都係北京Loser,而係話,主動靠技術得分,定係等對手出錯。職業球手打網球就係Winners’ game,outclass對手。大家業餘打網球就係Losers’ game,啲友係自己打出界,跣低,發球雙錯誤,送分畀人地。以最好策略係保守啲,等對手犯錯。
14. 飛機師呢?如果你係萊特兄弟年代,就係Winners’ game,神乎奇技,開戰鬥機咁。但現代民航機?當然係Losers’ game,穩陣,冇人叫你要轉體三週半,最緊要平安,唔好死人,唔好炒咗架機
15. 所以,民航機機師一定係保守的。但拎去炒股票,就未必係好事。特別留意,個安排係贏咗機師拎六成,輸咗唔使上身(原文寫protection from any losses,我係咁理解)—咁更加應該take risk
16. 但見到機師性格使然,係唔會咁冒進的。見到佢地普遍持貨嘅時間,係長過普通人嘅,亦唔多肯斬纜。機師慢慢先發現,揸飛機出事就死人,但揸鑊鏟出事輸錢啫,唔使死人,「仲好多時唔係自己錢」
17. 實驗主持人都仲係樂觀嘅,覺得再教育下應該大有可為。但同時亦都發現,似乎機師唔應該就咁炒股票,「可能炒啲技術含量高啲嘅衍生產品好啲」—此話不假,埃汾其實都有讀Derivative (唔係你Degree 買本John Hull嗰啲,至少都自己寫個程式去解partial differential equation),入面啲東西,甚麼PDE呀 Heat Equation 呀Time Mesh呀,其實係工程嘢,同飛機師啲流體力學有啲共通。
18. 又,篇文冇講,但埃汾提議。民航機機師咁保守,應該搵開戰鬥機嘅空軍嚟炒嘛,應該幾有趣(其實其他行一早試過搵軍人,聽講不錯的說,問題係好多軍人就真係唔係點肯讀書)
(*)實情金融工作有好撚多種,你做會計當然要hard knowledge,做分析員都要。做Quant做Derivative 肯定要,但Trader可能真係唔多使。
(**)實情點先可以成為一個好trader,都仲未有定論。但有趣地,似乎普遍女性表現係好過男性嘅,因為男性啲睪丸酮過剩,ego大過春袋,衰衝動。所以有基金專請老嘢(已冇晒火),女人,甚至要食藥。另文再講
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我是新上任的版主(謝謝版主ninmit直接讓我當版主),
Quant其實是一個蠻不錯的版, 我也不想這個版廢掉, 希望可以做點貢獻
不過其實東西太雜了
因為跟數學, 統計, 經濟學相關的數量方法都可以混在一起
跟數學,統計,CFA(精算)板很難區隔開來...
所以我有跟ninmit版主講過可能可以區分成三大塊..
1.未來要當Quant要怎麼準備: 已經有很多人提供不少書單 那些書我想都很有用,
2.Quant怎麼面試: 可以請有面試過的人討論這方面的問題
3.Quant做的工作有哪些(這個我是沒有經驗): 希望未來可以找人分享
這幾個大方向其實都可以跟數學統計還有一些程式語言版互相參考用..
也希望可以做一些學術討論, 例如修課遇到的問題找人解答之類的..
面試方面我本身有面過幾間IBank, Hedge fund 所以有一些經驗可以分享,
也希望將來有更多人可以分享...
我先把我自己當初準備面試Quant的經驗跟大家分享一下..
也可以參考我在Oversea_Job 7018篇 (雖然不完全針對quant, 不過有些可以參考)
基本上Quant的要求不外乎數學,統計,Programming
機率,機率模型, 高等微積分,高等統計,演算法,方面一定要好好紮實的訓練..
要學這些之前線性代數, 微積分是最基本的要求...
程式語言沒有一定要學會啥..如果會C++是很加分的...
這幾本書是我當初面試quant看的書
如果你在美國準備這方面的面試最好要念過前三本
(可以到我的dropbox下載)
https://dl.dropboxusercontent.com/u/61106991/quant_ebook.rar
(1) A_Practical_Guide_To_Quantitative_Finance_Interviews.pdf
(2) Heard on the street .pdf
(3) Quant Job Interview Questions And Answers.pdf
看過就會知道自己數學,統計,機率,衍生性金融商品要學到哪個程度了...
我面試的時候這些問題是基本的菜單^^;;
R/Python/Matlab多會一些也可..
我認識的朋友如果是物理系的quant就是寫Python, 統計/數學/IEOR就是R/Matlab
基本上這些都是一個工具, 主要就是要implement 你的Idea
Quant在WALL STREET對數學的要求很高,
我身邊的朋友當Quant(Quantitative Researcher,Strategist,Quantitative Associate)
都是數量方面科系的Phd, 如果Master 其實不大好進到這個圈子..
除非你是有顯赫背景例如奧林匹亞的獎牌之類的...
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我有時間會慢慢補充, 也希望多點人可以討論, 把這個版風氣跟文化慢慢帶起來
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 108.53.61.28
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Quant/M.1406251050.A.4F2.html
※ 編輯: LITTLEN (108.53.61.28), 07/25/2014 09:37:25
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