MFE毕业之后做trader的概率有多大？难道只能当quant？

Yupeng · 2018-9-22 11:44:26

说一点个人看法好了。

其实一直不明白为什么要把quant/trader分那么清楚。传统意义上，quant是指做衍生品定价的。但现在时代早已变了，其实现在，做risk、model validation、quant trade、hft、pricing的都能叫做quant。

mfe课程是十多年前就如此的，虽然目前很多学校试图在改革，加入risk，加入computation，加入机器学习等等，但目前主要课程还是衍生品定价为主。

而目前来说，定价quant的需求是少而精的，因为复杂衍生品少了，没有必要养那么多人，但目前的清算和规则都很复杂，需要这批人来完成更加繁重且关键的工作，因此必须既懂市场也懂技术，这对mfe毕业来说无疑是有难度的。

再说risk，现在市场的规则下，risk部门的重要性也越来越高了，尤其是frtb跟ccar，让这些部门招人越来越多。这是跟监管需求有关系的。而加上risk这部分也是mfe必修课，risk quant确实成了mfe很有希望去到的地方。

再说quant trade与hft，在这里我对于黑猫兄对机器学习的金融应用等话题的diss持不赞同的态度。可能很多人认为quant trade只是基于市场价格来做预测，做分析。这其实是很大的误区。quant trade的数据远远不止于这种K线分析。举个例子，为了做一个long term fund的portfolio allocation的项目，我们的数据库是全球46个主要国家的60年经济指标，以及他们国家的政治局面等量化后的信息。对这些信息的整理、分析都是机器学习等类似算法完成的。我们最后回测和样本外测试的确是用的债券市场价格，貌似是我们只是在做k线分析，但我们的策略背后是基于一个庞大数据库支撑的，而不只是价格自身。quant trade有用是因为市场天生就不是完备的。在定价时，我们做完被市场假设，是因为便利和容错性。而在交易里，这些不完备和信息的不对称就是需要挖掘来获利的东西。但这种东西，没有一个trader会告诉你，我的数据和策略利用了哪些东西。

技术永远都是没有问题的，关键看人怎么用。同理，mfe其实教的东西也是死的，关键还是看你的态度。