投資財工所的價值 - 金融分析師
By Isla
at 2014-01-04T20:30
at 2014-01-04T20:30
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首先 先感謝前輩指導與分享
這邊也提出一些小弟自己的淺見
也請各位前輩不要見笑
首先是關於商品自己做/外購
個人是認為 老闆如果夠有遠見 應該還是要鼓勵自己做的
可以一開始不用做太難 但一點一點往前走
如果因為怕這些小朋友失敗 永遠選擇安全的方案
的確不會害他被董事會k 不會被股東罵
但是這家公司永遠沒有進步 永遠只能代工/代銷
畢竟我相信大家都有一個經驗:看過XX模型 跟實際把他做出來 差異很大
那麼 如果不從簡單的東西 培養自己公司實作經驗
如何能在未來有可以做複雜商品的人?
可以有 那就是花大錢請
然後花大錢請來的 沒多久又因為別地方錢更多跑掉 然後業務掛掉
且花大錢請來的 又真的會替公司培養有能力接手的人嗎?
就算有 也大部份是跟著師父一起跑掉了
大家身邊這種例子一定也是不勝枚舉
有人說 那給沒經驗的小朋友做 賠光光怎辦??
其實有額度控管就好 也沒有要老闆梭哈在這些小朋友身上
一定的範圍內 去試試新的想法 我真的覺得是好的
不試 就永遠沒有機會成長
系統其實我也覺得一樣
如果可以 應該自己建 因為過程所累積的東西是自己的
外購系統的確一樣需要相當的知識才能用得好
但我們將變成只是會用 要改怎麼改?
為何別人要這樣設計? 到底眉角在哪?
有新商品/新業務怎麼辦?
請系統商改要收錢 但通常又不能多花錢
就又要多一大堆作業來把兩者合在一起
然後整個Workflow的各單位都多一大堆流程
我相信這個情景 在有外購系統的公司 屢屢地在發生
自建系統雖然慢 業務發展時 會需要時間的前置量
但是最有調整的彈性 隨時可依公司發展與管理需要調整
最重要的是 所有過程與經驗的累積(包括錯誤的經驗)
都是留在所有參與的人與公司身上
也是公司內部Know How的形成 這是多少錢都買不來的
也是未來公司會比其他機構強的基礎
今天老實說 就算頂尖投行都外購 我也不覺得就要學他們
因為 台灣如果真的不如人 那更應該經歷這段練基本功的過程
否則 未來如何迎頭趕上??
而台灣的財工人材 的確如前輩所說的
不會在排行榜的前面 因為台灣沒有出現這種人的環境
因為機構根本沒有需要這麼強的人來做的事
但我真的覺得台灣也許沒有最強的 但就像前輩說的
平均素質我覺得是很不錯的 大家身邊一定都臥虎藏龍不少強者
他們不用當那1%~10%的人 但還是很有獲利能力 也很有財工Sense
我相信版上也很多這類強者
不用有1%~10%的人 有這些落點Maybe在30%~50%的強者
就已經足以與其他地方競爭 如果再有可以發揮的環境來培養
我真的不覺得台灣人會輸給其他地方
香港之所以會比台灣強 是因為他們有環境去練習與實作
不然書大家一樣唸 我真的不覺得香港人/新加坡人有特別聰明
當然 這些都是我自己的想法
我不是老闆 也沒有決策能力
所以的確 以目前的環境來看
對自己最佳的未來 應該是要離開這裡去HK/SG/UK/US...
只是生於斯 長於斯 對這樣的環境感到很可惜罷了
希望未來我們能有改變的可能
不光是為自己 也是為了台灣不會被淹沒掉...
※ 引述《dos792 (下來一個正妹)》之銘言:
: ※ 引述《moon0815 (月光族!!!!!!!)》之銘言:
: : 小弟不才
: : 這邊想請教一下各位先進
: : 所謂的"導公式"是要到怎樣的程度呢??
: : 是
: : 1.要像學者一樣 能夠自己從無到有建立一個評價模型(B-S/Hull-White..等)
: 這種不是太困難就因太簡單。
: 能夠理解各個流行的模型就已經不容易。而且一個模型要能真的
: 變成production要經過很多考驗,不是說寫出一個stoc process 就完了,
: calibration? 中間的純數學是否能變成數值? 模型使用時機?
: heston 能變成一個真的production不是因為heston只有一篇paper
: 而是為了解決它周遭的各種問題,就需要數十以上的paper
: 很多學者因為只有寫數學但從來不寫程式,會對自已的模型的有用度太樂觀了
: 財工paper裡的模型有一千零一種,但能真的有整套出來可能不到一半
: : 2.改變一些假設條件 但仍是自己推導出一個模型(BGM/Heston..等)
: 這個部份就很重要,比方說如果你想找一個exotic op 的time/quanto correction
: 大部份都是沒有paper 的,就算有可能也只有black-scholes版的
: 如果一機構想要用這些correction 又要自已寫不買系統的話,
: 除了推公式或對數值方法有一定的了解我還不知道其它方法
: : 3.或是在現有模型下 推導出技術性的提升(推導出解析解/近似解/提升模擬效率..等)
: 這個部份就看一個機構量有多大,不過我覺得先求有再求好,如果沒有對的數學
: 把錯的東西變成數值也不能達到目的
: 但是數值理論的了解絕對是重要的,沒有數值,空有數學是不夠的
: : 不過 我覺得現在台灣環境還不足以支持財工的發展
: : 因為市場胃納太小 導致金融機構不敢花成本自己做
: 以實際的層面來看,你總是可以在金融機構看到沒做什麼事卻拿很多錢的人
: 這些人的價值(?)往往只有某些上頭的人看的出來,其他人看不出來
: : 只敢花最小的成本代銷 賺微薄的代工錢
: : 也就使得財工缺乏發揮的舞台
: : 更沒有足夠的錢來建立財工的團隊..
: : 就算某些機構有編制財工團隊
: : 很多也只是維護外購來的系統...好可惜....
: 光是維護外購的系統,要的財工能力就有一定的要求。系統買來了,常常
: 會看到大家看到一堆模型、設定,然後就不知道怎麼用
: 這很可能是更接近現況的
: 頂尖投行也會買一堆系統,並沒有因為買了系統就沒有財工
: alan brace 這種一流的quant 也不是自已寫系統,而是在現有的系統上去加入
: 自已寫的模型
: 台灣自已沒能力做整台戰鬥機,總是要先買幾台美造的過個幾年等學到了再自已來
: 我反而比較害怕那些從來沒有看過戰鬥機,沒真的開過戰鬥機的人要求下面的人生一台
: : 就像前輩說的 台灣其實可以有財工的需求
: : 比硬功夫(程式/交易/評價建模)
: : 老實說 我不覺得台灣輸別人多少
: 老實說,我覺得台灣輸別人很多。台灣人是平均型的,老美卻是那1%的人變態到極端
: 老美一般人看來肉肉的,但是萬一這個世界有 程式/交易/評價建模 的評比。
: 前十名你會看到老美佔一半,但老台會排在外
: 這三個領域我不知道你能不能提出幾個世界知名的老台?
: : 國內有很多不同專長的老師培養了很多優秀技術的學生
: : 但是很多機構高層沒有把一些財工可以發揮的領域
: : 發掘並開放出來給員工發揮
: : 而是選擇: 外購 + 外購 +外購 + 外購 + 外包 + 代工
: 以這些老闆的心態來說,交給一個從學校剛出來的人去開發?
: 交給一個從來沒看過好的成品的人去開發?
: 我反而是覺得買個現成的架在上面來發展比較合理
: 而且就算是走這個路線,財工也會要求很多
: : 所以大家只能領少少的代工費
: 有勇氣一點去hk or sg找,只要夠qualify 那邊高薪的財工缺是有的
: 當愈來愈多人願意領少少的代工費,那代工費就會愈來愈少
: : 然後做著報表機器人的工作....
--
只有用真心 才能交到真心的朋友
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這邊也提出一些小弟自己的淺見
也請各位前輩不要見笑
首先是關於商品自己做/外購
個人是認為 老闆如果夠有遠見 應該還是要鼓勵自己做的
可以一開始不用做太難 但一點一點往前走
如果因為怕這些小朋友失敗 永遠選擇安全的方案
的確不會害他被董事會k 不會被股東罵
但是這家公司永遠沒有進步 永遠只能代工/代銷
畢竟我相信大家都有一個經驗:看過XX模型 跟實際把他做出來 差異很大
那麼 如果不從簡單的東西 培養自己公司實作經驗
如何能在未來有可以做複雜商品的人?
可以有 那就是花大錢請
然後花大錢請來的 沒多久又因為別地方錢更多跑掉 然後業務掛掉
且花大錢請來的 又真的會替公司培養有能力接手的人嗎?
就算有 也大部份是跟著師父一起跑掉了
大家身邊這種例子一定也是不勝枚舉
有人說 那給沒經驗的小朋友做 賠光光怎辦??
其實有額度控管就好 也沒有要老闆梭哈在這些小朋友身上
一定的範圍內 去試試新的想法 我真的覺得是好的
不試 就永遠沒有機會成長
系統其實我也覺得一樣
如果可以 應該自己建 因為過程所累積的東西是自己的
外購系統的確一樣需要相當的知識才能用得好
但我們將變成只是會用 要改怎麼改?
為何別人要這樣設計? 到底眉角在哪?
有新商品/新業務怎麼辦?
請系統商改要收錢 但通常又不能多花錢
就又要多一大堆作業來把兩者合在一起
然後整個Workflow的各單位都多一大堆流程
我相信這個情景 在有外購系統的公司 屢屢地在發生
自建系統雖然慢 業務發展時 會需要時間的前置量
但是最有調整的彈性 隨時可依公司發展與管理需要調整
最重要的是 所有過程與經驗的累積(包括錯誤的經驗)
都是留在所有參與的人與公司身上
也是公司內部Know How的形成 這是多少錢都買不來的
也是未來公司會比其他機構強的基礎
今天老實說 就算頂尖投行都外購 我也不覺得就要學他們
因為 台灣如果真的不如人 那更應該經歷這段練基本功的過程
否則 未來如何迎頭趕上??
而台灣的財工人材 的確如前輩所說的
不會在排行榜的前面 因為台灣沒有出現這種人的環境
因為機構根本沒有需要這麼強的人來做的事
但我真的覺得台灣也許沒有最強的 但就像前輩說的
平均素質我覺得是很不錯的 大家身邊一定都臥虎藏龍不少強者
他們不用當那1%~10%的人 但還是很有獲利能力 也很有財工Sense
我相信版上也很多這類強者
不用有1%~10%的人 有這些落點Maybe在30%~50%的強者
就已經足以與其他地方競爭 如果再有可以發揮的環境來培養
我真的不覺得台灣人會輸給其他地方
香港之所以會比台灣強 是因為他們有環境去練習與實作
不然書大家一樣唸 我真的不覺得香港人/新加坡人有特別聰明
當然 這些都是我自己的想法
我不是老闆 也沒有決策能力
所以的確 以目前的環境來看
對自己最佳的未來 應該是要離開這裡去HK/SG/UK/US...
只是生於斯 長於斯 對這樣的環境感到很可惜罷了
希望未來我們能有改變的可能
不光是為自己 也是為了台灣不會被淹沒掉...
※ 引述《dos792 (下來一個正妹)》之銘言:
: ※ 引述《moon0815 (月光族!!!!!!!)》之銘言:
: : 小弟不才
: : 這邊想請教一下各位先進
: : 所謂的"導公式"是要到怎樣的程度呢??
: : 是
: : 1.要像學者一樣 能夠自己從無到有建立一個評價模型(B-S/Hull-White..等)
: 這種不是太困難就因太簡單。
: 能夠理解各個流行的模型就已經不容易。而且一個模型要能真的
: 變成production要經過很多考驗,不是說寫出一個stoc process 就完了,
: calibration? 中間的純數學是否能變成數值? 模型使用時機?
: heston 能變成一個真的production不是因為heston只有一篇paper
: 而是為了解決它周遭的各種問題,就需要數十以上的paper
: 很多學者因為只有寫數學但從來不寫程式,會對自已的模型的有用度太樂觀了
: 財工paper裡的模型有一千零一種,但能真的有整套出來可能不到一半
: : 2.改變一些假設條件 但仍是自己推導出一個模型(BGM/Heston..等)
: 這個部份就很重要,比方說如果你想找一個exotic op 的time/quanto correction
: 大部份都是沒有paper 的,就算有可能也只有black-scholes版的
: 如果一機構想要用這些correction 又要自已寫不買系統的話,
: 除了推公式或對數值方法有一定的了解我還不知道其它方法
: : 3.或是在現有模型下 推導出技術性的提升(推導出解析解/近似解/提升模擬效率..等)
: 這個部份就看一個機構量有多大,不過我覺得先求有再求好,如果沒有對的數學
: 把錯的東西變成數值也不能達到目的
: 但是數值理論的了解絕對是重要的,沒有數值,空有數學是不夠的
: : 不過 我覺得現在台灣環境還不足以支持財工的發展
: : 因為市場胃納太小 導致金融機構不敢花成本自己做
: 以實際的層面來看,你總是可以在金融機構看到沒做什麼事卻拿很多錢的人
: 這些人的價值(?)往往只有某些上頭的人看的出來,其他人看不出來
: : 只敢花最小的成本代銷 賺微薄的代工錢
: : 也就使得財工缺乏發揮的舞台
: : 更沒有足夠的錢來建立財工的團隊..
: : 就算某些機構有編制財工團隊
: : 很多也只是維護外購來的系統...好可惜....
: 光是維護外購的系統,要的財工能力就有一定的要求。系統買來了,常常
: 會看到大家看到一堆模型、設定,然後就不知道怎麼用
: 這很可能是更接近現況的
: 頂尖投行也會買一堆系統,並沒有因為買了系統就沒有財工
: alan brace 這種一流的quant 也不是自已寫系統,而是在現有的系統上去加入
: 自已寫的模型
: 台灣自已沒能力做整台戰鬥機,總是要先買幾台美造的過個幾年等學到了再自已來
: 我反而比較害怕那些從來沒有看過戰鬥機,沒真的開過戰鬥機的人要求下面的人生一台
: : 就像前輩說的 台灣其實可以有財工的需求
: : 比硬功夫(程式/交易/評價建模)
: : 老實說 我不覺得台灣輸別人多少
: 老實說,我覺得台灣輸別人很多。台灣人是平均型的,老美卻是那1%的人變態到極端
: 老美一般人看來肉肉的,但是萬一這個世界有 程式/交易/評價建模 的評比。
: 前十名你會看到老美佔一半,但老台會排在外
: 這三個領域我不知道你能不能提出幾個世界知名的老台?
: : 國內有很多不同專長的老師培養了很多優秀技術的學生
: : 但是很多機構高層沒有把一些財工可以發揮的領域
: : 發掘並開放出來給員工發揮
: : 而是選擇: 外購 + 外購 +外購 + 外購 + 外包 + 代工
: 以這些老闆的心態來說,交給一個從學校剛出來的人去開發?
: 交給一個從來沒看過好的成品的人去開發?
: 我反而是覺得買個現成的架在上面來發展比較合理
: 而且就算是走這個路線,財工也會要求很多
: : 所以大家只能領少少的代工費
: 有勇氣一點去hk or sg找,只要夠qualify 那邊高薪的財工缺是有的
: 當愈來愈多人願意領少少的代工費,那代工費就會愈來愈少
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