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交易员如何在机器人时代生存

发布时间:2020-01-15 00:58:45 阅读: 来源:塑料盖厂家

文/汤姆·格罗恩菲尔德

(Tom Groenfeldt)

纽约苏荷区的Two Sigma 是一家规模240亿美元的对冲基金公司,他们的办公室里已经出现了机器人。这一点千真万确。但是,这些机器人并没有干出多少活。《华尔街日报(博客,微博)》称,它们主要的任务仅限于打沙狐球或空气曲棍球等。

交易是建立在分析学和交易决策之上的,其业务操作以微秒为单位,而机械设备的本质决定了机器人的移动过于缓慢,无法跟上交易的快节奏。事实上,Two Sigma联合创始人、拥有麻省理工学院计算机科学博士学位的大卫·西格尔(David Siegel)仅仅是喜欢机器人而已。

就交易而言,入侵人力工作岗位的机器人并非机械设备,而是算法。TABB集团(TABB Group)合伙人兼首席运营官亚历克斯·塔布(Alex Tabb)表示,金属人是不会担任交易员角色的,但是会有越来越多的资源去开发更智能的算法。

他表示:“企业正在召集更多的开发人员,比如数据科学家、数学家和工程师。速度仍然很重要,但智能则更为重要。我们看到,人们采用交易算法是要更加智能,而不仅仅是要更快。它们需要容纳更多的数据,进行更快的分析和计算。人们正努力让它们成为一种知识形态,而不仅仅是一种数据形态。你需要从数据中获得知识,然后利用这些知识做出决策。”

大数据是2015年自动化金融的最前沿概念。华尔街大数据顾问、纽约市巴鲁克学院(Baruch College)兼职金融学教授安德鲁·谢泼德(Andrew Sheppard)称,用于分析大数据的工具越来越先进,行业也需要即时获得更多的分析。谢泼德提醒交易员,随着算法的改进,他预计未来的交易将由24小时运行的机器进行,人的作用将非常小。他指出:“人力可能会管理这些机器,但这也不一定需要。”

鲁帕克·查特吉(Rupak Chatterjee)博士是新泽西霍博肯市史蒂文斯理工学院(Stevens Institute of Technology)金融工程系副主任,他对金融业的就业前景持乐观态度。他表示,在计算机开始执行交易策略前,总要有人创造并测试这种交易策略。银行需要经验丰富的金融工程师和具有良好的数据库与数据可视化能力的数量分析专家,“他们必须了解华尔街产品的标准和技术,那些具备大数据技能的金融工程师则更有优势。”

在更高职位层面,银行需要交易主管完全了解算法模型的工作原理,以及选择某种算法会对盈亏造成何种影响。Numerix是一家开发金融衍生品分析软件的公司,该公司首席营销官吉姆·约克尔(Jim Jockle)与全球直销主管乔·萨波利托(Joe Saporito)表示,交易部门不再是个自我封闭的孤岛,它们需要展示自身的合规性,展示它们对机构其他部门的影响。约克尔表示,如何选择模型已不再是交易员自己的事。主管需要明白一个模型能怎样帮到整个组织,而不仅仅是帮助交易员获得奖金。

埃森哲战略咨询(Accenture Strategy)的资本市场负责人鲍勃·盖克(Bob Gach)表示,一些交易员的角色正向投资银行资产负债表的管理转变。简单的交易正在自动化,但人们需要了解多种多样的交易,如抵押品、资本支出,或是否属于套期保值(俗称XVA交易)。从更简单的经纪交易层面来看,盖克认为,银行还是需要人工交易员来为客户提供多方面的服务,如贸易融资、应收账款管理、信用风险管理和替代现金流的掉期交易等。

萨波利托称,大多数交易员最多只掌握了10%的Excel技能。要想成为未来的交易员,你应该努力掌握20%,那将遥遥领先其他大多数交易员。

专家们都认为,复杂性将是未来的趋势。股票交易的提示空间有限,各机构将在多种资产和多种货币中运营。

约克尔表示:“外汇交易员只交易两种货币的日子过去了,那将是未来我们回顾和回忆的事情。”

塔布认为,新入行的交易员在学习交易的同时还要学习编程。他解释道:“编写代码与调整算法的能力将极为重要,尤其是对那些需要速度和智能才能存活下来的做市商而言。真正的交易能手需要掌握的技能正在不断变化,未来的技能需要坚实的技术基础。”

Tradeworx首席信息官马尼·马赫朱利(Mani Mahjouri)表示,新交易员应该掌握技术知识,特别是计算机编程知识。哪种程序最好?任何一种都可以。马赫朱利说:“计算机语言也在变化,但重要的是要能够用一种语言进行编程,这样你就能轻松地学会新编程语言。” (本文来自金融招聘网eFinancialCareers (eFC))

(责任编辑:HN025)

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