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Quant版 - Big data 与 矿工
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牛逼戈的w2quant好象前景是挺悲惨的
好心人再告诉我一下,没有finance 背景,会编程,如何做矿工?大家来讨论一下大数据时代对金融行业的影响吧
有在高盛银行做的吗?请教 IRD structurer 的职业前景
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求指点desk quant vs. structurer
相关话题的讨论汇总
话题: big话题: data话题: 矿工话题: 高盛话题: quant
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x*******i
发帖数: 23
1
很多人觉得big data应用不靠谱,
高盛已经投了15M给这个big data公司Kensho,
http://www.forbes.com/sites/stevenbertoni/2014/11/24/goldman-sa
你还在考CFA吗?高盛欲用机器颠覆华尔街:
http://wallstreetcn.com/node/211278
大家觉得这会对矿工形成多大压力?
现在还没跳进quant这个坑,大家点点,严重的话我好回头是岸
L*******t
发帖数: 2385
2
虽然不懂大数据,但是我觉得有个问题,就是旷工为啥不能懂大数据?
一定要被替代呢?
有用的话我马上开始学习。

【在 x*******i 的大作中提到】
: 很多人觉得big data应用不靠谱,
: 高盛已经投了15M给这个big data公司Kensho,
: http://www.forbes.com/sites/stevenbertoni/2014/11/24/goldman-sa
: 你还在考CFA吗?高盛欲用机器颠覆华尔街:
: http://wallstreetcn.com/node/211278
: 大家觉得这会对矿工形成多大压力?
: 现在还没跳进quant这个坑,大家点点,严重的话我好回头是岸

d********t
发帖数: 9628
3
不是不能搞,是公司不让搞。

【在 L*******t 的大作中提到】
: 虽然不懂大数据,但是我觉得有个问题,就是旷工为啥不能懂大数据?
: 一定要被替代呢?
: 有用的话我马上开始学习。

d*****r
发帖数: 2583
4
千万不要做quant.
赶紧去加州IT.

【在 x*******i 的大作中提到】
: 很多人觉得big data应用不靠谱,
: 高盛已经投了15M给这个big data公司Kensho,
: http://www.forbes.com/sites/stevenbertoni/2014/11/24/goldman-sa
: 你还在考CFA吗?高盛欲用机器颠覆华尔街:
: http://wallstreetcn.com/node/211278
: 大家觉得这会对矿工形成多大压力?
: 现在还没跳进quant这个坑,大家点点,严重的话我好回头是岸

t********t
发帖数: 1264
5
现在做quant,有个生物博后的机会,要不要赶紧转?

【在 d*****r 的大作中提到】
: 千万不要做quant.
: 赶紧去加州IT.

d*****r
发帖数: 2583
6
转niubee兄批阅

【在 t********t 的大作中提到】
: 现在做quant,有个生物博后的机会,要不要赶紧转?
k***g
发帖数: 7244
7
big data 就是个噱头, 在时下这些buzz words出现很久以前,金融其实已经在解决这
些问题,举个例子,期权交易,两三千个name,十三个 exchange,bbo, mm自己的
quotes, system 产生的海量的 structured & unstructured 的 数据,不同的
latency的分析要求,automated trading decision, 在金融上早就开始解决了。
离钱越近的地方,对于技术革新的 incentive 也越高

【在 x*******i 的大作中提到】
: 很多人觉得big data应用不靠谱,
: 高盛已经投了15M给这个big data公司Kensho,
: http://www.forbes.com/sites/stevenbertoni/2014/11/24/goldman-sa
: 你还在考CFA吗?高盛欲用机器颠覆华尔街:
: http://wallstreetcn.com/node/211278
: 大家觉得这会对矿工形成多大压力?
: 现在还没跳进quant这个坑,大家点点,严重的话我好回头是岸

a***r
发帖数: 2677
8
谁让你们为了自己挣钱,不愿意普及,名字都被人占了吧。

【在 k***g 的大作中提到】
: big data 就是个噱头, 在时下这些buzz words出现很久以前,金融其实已经在解决这
: 些问题,举个例子,期权交易,两三千个name,十三个 exchange,bbo, mm自己的
: quotes, system 产生的海量的 structured & unstructured 的 数据,不同的
: latency的分析要求,automated trading decision, 在金融上早就开始解决了。
: 离钱越近的地方,对于技术革新的 incentive 也越高

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