世界矿工WQ PM 包

谢谢楼主分享！收获很大！想请教一下 bank 里的 front desk 一般是做什么的？和buy side quant的什么异同么？ 感觉一边全是stochastic, 另一边更多是statistics and programming? 谢谢！

匿名者 发表于 2020-12-7 06:16
这一点 tech 也很麻烦吧，在 H1B 方面 tech 有明显优势吗？

大家都很麻烦

tech的公司多，不挑的话，60天内换个雇主还是不难的

quant的opening少了几个数量级，一旦被裁了，就非常危险了。

而且裁人的概率，quant也比tech高了不少，有时候是整个组的裁

gyroid 发表于 2020-12-7 12:05
不用考虑杠杆，期货盘资金量的1%为实物交割和99%为现金结算有疑义么？

我这里的流动性仅指买卖现货的 ...

你可能没有看明白我的回复，这里你把上个帖子的内容重复了一遍。
期货中实物交割的比例，为什么能说明实物交割难易程度？大家是因为难买到实物才只有1%的期货实物交割吗？

请问LZ对目前使用另类数据的量化/基本面的看法如何？
谢谢！

winterborn 发表于 2020-12-7 21:35
大家都很麻烦

tech的公司多，不挑的话，60天内换个雇主还是不难的

也有道理，如果被开了不能留美，去欧洲、新加坡的话，quant 会不会机会多一点？

winterborn 发表于 2020-12-7 21:35
大家都很麻烦

tech的公司多，不挑的话，60天内换个雇主还是不难的

可能有你说的这种情况，不过一刀切的方法有点想当然，更多的是和个人情况相关。不知道你的结论是根据你知道的情况总结出来的还是单纯觉得应该这个样子？

当然我也只能说我熟悉的例子，比较年轻的离职很多是跳到tech拿双倍工资（原来的公司还要付non-compete 的base), 有些人我认识的比较久他们等non-compete结束了再跳回来，还有的还在non-compete期，不知道会不会回来

克雷斯特 发表于 2020-12-8 00:01
请问LZ对目前使用另类数据的量化/基本面的看法如何？
谢谢！

另类数据比基本面新一些，最近几年开始流行起来，能很好的叠加在原来基本面的策略上。各家做另类数据的水平参差不齐。要说另类数据的鼻祖，文艺复兴在30年前就开始用了。要在这方面做好，关键是快和好，比别人更早找到，做的alpha更好，等到大家一拥而上，超过了capacity, 有些数据就没用了

greenhander 发表于 2020-12-8 08:15
可能有你说的这种情况，不过一刀切的方法有点想当然，更多的是和个人情况相关。不知道你的结论是根据你知 ...

我听说的是，如果在组里没有什么比较大的贡献（或者负面贡献）被开，并不会有 non-compete，是这样吗？

匿名者 发表于 2020-12-7 12:16
谢谢楼主分享！收获很大！想请教一下 bank 里的 front desk 一般是做什么的？和buy side quant的什么异同么 ...

重复一下我之前的一个回复：front desk里的quant一般叫desk quant, desk quant是指support desk trader的quant, 不是自己直接做交易模型。相对的是quant做模型用电脑自动交易。buy side quant里面也有desk quant. 两者主要跟asset class, 交易频率相关.

匿名者 发表于 2020-12-8 09:43
我听说的是，如果在组里没有什么比较大的贡献（或者负面贡献）被开，并不会有 non-compete，是这样吗？
...

如果我把你的话简化成：“如果X, 那么Y”，  那么我认为这个论断是错的。
Non-compete是公司的一个option, 公司可以主观的决定，所以跟公司有关系，跟每个具体情况有关系。我知道一些刚入职几个月还没熟悉情况的被开了执行超过一年的non-compete. 有的时候公司不在乎那点钱，不愿意每次单独分析情况，直接所有的人执行最长的non-compete. 当然不是多么坏的事，很多人拿一段时间的双倍工资