千禧年技术老大真心话，学金融不如学数学？
财富
财经
2024-04-12 11:01
四川
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成立于 1989 年的对冲基金千禧年（Millennium Management）在全球管理规模超过 610 亿 美元，其迈阿密技术负责人Olga Naumovich（Head of Technology, Miami）最近出席迈阿密大学的活动并演讲。她分享说，在数学专业和金融专业的毕业生之间，她会选择数学毕业生。因为数学生学金融，只需要三周。反之可能要一年。Olga Naumovich自己就是数学专业出身，曾在高盛工作了 24 年。
Olga Naumovich建议大学生在本科阶段扎实学习数学基础。她认为更重要的是数学思维方式，这是机器无法取代的。因为机器无法复制任何需要反思和联想的东西。
Olga Naumovich说数学教给了她自己一种解决问题的方法，把问题分解成最小的部分，然后再逐一突破。在遇到全新问题时，她会使用数学思维和技能，往往迎刃而解。
量化届最顶流的数学家当然是文艺复兴基金创始人西蒙斯了。然而就普通对冲基金工作而言， Olga说不需要比大学一年级更复杂的数学。攻读数学硕士和博士，意味着要学习混沌理论等，这些对基金经理来说并不必须。如果要选重点，Olga建议大学生重点学习优化、微分方程和统计学这三门。
专业怎么选？如果想要进入量化顶流，不妨参考下Olga的真心话。毕竟去年千禧年伦敦雇员的平均收入是 130万美元，而他们伦敦团队规模也从前一年的 566 位员工增加到了 765位。不仅如此，千禧年亚洲最近也在不惜重金挖人才。千禧年新加坡最近从 Trafigura 和 Deutsche Bank 分别挖来两位 PM，去年千禧年香港还从重量级对手 Man AHL那里挖来华裔资深股票研究员，从 Morgan Stanley 、UBS等挖来资深老将。顶流的挖人功夫，绝对是稳准狠。
怪不得有位顶流大佬曾经向小编吐露，自己从来不主动去跟其他家的老板social——因为怕到时候挖起对方的人来太尴尬。
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作为普通从业者，不用去操心大佬之间的博弈，求的不过是靠技术吃个安稳饭。如果你没本事当孤独交易员，无法实现上班自由，也没什么好焦虑的，毕竟量化作为朝阳行业，依然可以提供良好的就业机会。其实最近还是有不少不错的职位。我们为大家整理了本周最新量化招聘职位参考。应届生小伙伴们也可以添加学习群哦，对比Offer或入群请添负责人小姐姐微信：selenitaaa。
负责公司量化平台的开发，包括各品类交易平台及风控系统设计研发维护、投研平台搭建及内部监控系统设计研发维护等相关工作。1. 211以上院校计算机相关专业本科或以上学历，1年以上量化开发或互联网大厂开发经验；2. 非常扎实的C/C++语言编程、调试的知识、经验和技能，有良好的编程习惯；3. 对数据结构和算法设计具有深刻的理解，有复杂系统的分析和设计经验；4. 具备优秀的逻辑思维能力，对解决挑战性问题充满热情，善于分析解决问题；6. 深入理解Linux系统开发环境，包括系统编程、网络编程、工具链、Shell命令和Shell脚本编程等。2. 开源社区的活跃参与者，有功能性patch贡献者尤佳。
1. 负责机器学习平台的负载类需求，包括开发容器、投研实验、定时任务等，能快速理解这些负载所对应的业务本质，优化用户体验，提升投研效率；2. 负责机器学习平台的技术支持和故障排除，为平台用户提供技术支持，解决使用平台时遇到的问题，并进行故障排除，确保平台的高可用性和稳定性；
3. 调研业界主流技术并集成到平台上，与团队合作，评估、选择和集成适合的第三方工具，借助云原生技术等业界主流方案，扩展和增强机器学习平台的功能，提供更多样化的服务和解决方案；4. 监测和优化平台性能：负责监测机器学习平台的性能指标，识别潜在的性能瓶颈，并提出优化建议，进行性能测试和调优，以确保平台的高效运行。1. 211本科及以上学历背景，1-5年工作经验；2. 扎实的编程和软件开发基础：熟练掌握golang，能够使用python，了解k8s，以及相关的软件开发工具和技术。具备良好的编码风格和工程实践，能够设计和实现高质量的代码；3. 具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与策略研究员、机器学习工程师和其他技术团队成员合作，共同完成项目和任务；4. 对新技术和行业趋势保持持续关注，具备强烈的学习欲望和创新意识，能够不断扩展自己的技术知识和技能，提供更优的解决方案。
2. 具备大规模系统开发和架构设计方面的经验，了解云原生技术和微服务架构并能够应用于平台开发中；3. 对Kubeflow的整体架构和各个组件有充分的理解，包括Kubeflow Pipelines、Kubeflow Training Operator和Kubeflow Katib等。
1. 商品期货交易的日常策略运维，盘后交易分析(PTA)，参数调整优化；2. 参与新策略回测模型参数，实盘交易测试及相关优化工作；1. 985本科或以上学历，计算机、数学、电子、自动化、金融工程等相关专业；2. 1年以上程序化交易项目经验或有同岗位实习经验的优秀应届生；3. 熟悉Linux环境，Python/Maltab/R/C++；4. 逻辑分析能力强，具备良好的数据结构和算法基础，有良好的编程风格；
1. 研究、开发和维护覆盖各个市场的交易算法（以A股市场为主），了解并掌握最前沿的算法思路、交易规则和执行方法；2. 利用多维度的金融市场数据，运用统计分析等手段建立算法交易模型；3. 与交易系统开发人员合作，进行策略上线及生产维护；4. 与量化研究员合作，持续追踪执行效果，评估执行可提升的空间，减少市场冲击成本及损耗。
1. 海内外知名院校硕士及以上学历，计算机、数学、物理、统计、金融工程等相关理工类专业；2. 2年以上工作经验，熟悉常见算法交易模型，对行情数据、市场微观结构有深入了解。在做市交易、短周期预测信号等领域有一定的实务经验者优先；
3. 在运筹学、随机控制、深度学习、强化学习等方向之一有一定的理论积累；4.熟练掌握Python/C++。有交易系统业务框架设计经验者优先。二、百亿量化私募基金热招
1. 设计和搭建运维平台：包括但不限于监控预警，机器资源管理，配置数据管理，为生产环境提供稳定，安全运行的保障；
2. 建立CI/CD持续交付流水线：实现代码交付，编译，测试，发布，配置和部署的自动化处理，完成质量体系的搭建；
3. 为其它团队的代码库管理，环境管理，资源管理，系统自动部署管控等运维工作提供支持；
4. 持续推进和提升运维工作自动化，以及可持续化程度。
1. 统招本科及以上学历，计算机、通信工程等相关专业；2. 熟练使用Linux操作系统，至少3年linux操作经验；3. 熟练使用Python/Golang/Shell，熟悉并发和数据编程，能独立完成功能、模块开发；4. 熟悉DevOps文化，具有CI/CD全流程的设计，开发，落地的经验；5. 运维经验丰富，具有快速处理生产环境问题的思维；6. 逻辑思维清晰，具备良好的沟通能力，对新技术有探索欲望；
1. 使用机器学习将市场更好的分类预测，开发量化策略模型；2. 开发部署自动化机器学习加速量化策略迭代效率；3. 开发并实施强化学习分析和预测市场动态，动态仓位控制构建和优化交易策略。1. 海内外知名高校硕士及以上学历，计算机、数学、统计学、运筹学等相关专业，优秀应届生亦可；2. 具有扎实的深度学习知识基础，熟悉automl, 对MDP/Bellman Optimality/Dynamic Programming/Policy Optimization/Policy Gradient等强化学习概念有较深理解；3. 熟悉强化学习领域内的代表性算法，并对强化学习某一子领域有一定的研究深度；4. 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等），能够独立实现研究算法的开发与验证；5. 良好的沟通和团队合作能力，善于分析和解决问题，对解决具有挑战性的问题充满激情。
1. 根据公司整体发展战略规划，拓展和维护券商、银行、信托等募资渠道合作关系；2. 挖掘高净值个人客户与机构客户，维护投资人关系；3. 负责与基金产品募集相关的合作机构的尽调、合同、路演等工作；4. 根据业务要求，定期对产品发行后的渠道客户进行沟通维护及二次开发；5. 协助完成公司销售计划、渠道拓展方案的制定及实施.1. 全日制本科以上学历，211/985或海外知名高校优先，金融、经济等相关专业优先；2. 具有5年以上银行、券商、期货、基金机构等行业经验，有相关渠道资源者优先；3. 熟悉私募基金管理运作模式及产品设计，具备相应的金融专业知识，熟悉基金行业的法律法规和相关政策；4. 具有出色的沟通协调能力、较强的逻辑表达、有团队协作精神，客户异议处理能力及营销能力，有较强的市场开拓能力；
四、多家量化私募热招
1. 参与中高频因子、机器学习深度学习模型及组合优化模型的研究；2. 高效学习、实现研报文献中的投资策略以及投研总监布置的研究方向课题。1. 国内外知名院校数学、统计、物理、计算机等STEM相关专业的本硕博在校生；2. 具备扎实的数学功底和量化的创新意识，有知名竞赛（如IMO/ACM）获奖经历者优先；5. 热爱量化，具有探究精神和很强的逻辑思维能力。请发送简历至我们的内推邮箱: hr@sy-info.net或联系我们的职位负责人Selena（微信ID：selenitaaa）匹配量化职位和加入应届生学习群。
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