做了七年量化研究,隔壁组来了一个实习生让我看清了差距
一个在上海一家中型量化私募做了七年的研究员,上个月组里新来了一个实习生,硕士在读,专业是大模型微调。第一个星期,这个实习生用两天时间搭了一个基于大模型的因子挖掘管线,跑出来的结果跟他花了大半年手工挖出来的因子组合在收益回测上持平。他跟我说这件事的时候表情很平静,但语气里有种说不出的东西。他说最难受的不是被超越,是发现自己的七年经验被一个新工具定义成了"上一代的方法"。
但我跟他说,你这个想法只对了一半。大模型确实能把因子挖掘的效率提高几个数量级,但因子挖掘只是量化投资里比较初级的一环。你真正值钱的东西是你的金融直觉:你知道哪些市场异象值得挖掘,你能看懂一个因子背后的经济解释,你知道如何让一个策略在实盘里活下来不会被市场吃掉。这些能力不是大模型能替你做的,大模型只是给你一把更快的锄头,不是替你决定在哪块地上挖。有猎头的经验是,现在量化私募在招AI量化研究员的时候,宁可选一个有传统量化经验、刚开始学大模型的人,也不选一个只会做大模型但对金融一窍不通的人。前者的短板学两个月就能补上,后者的短板可能需要几年。
金融研发这个方向,技术和金融的权重正在快速重新分配。以前技术占三分,金融占七分。现在技术占到了五分甚至六分,但金融的七分不是缩水了,而是每个从业者的总能力要求变高了。你需要同时做一个好技术和一个好金融人。有猎头公司的数据是,在现在上海的金融研发市场上,一个同时具备传统量化能力和大模型实操经验的候选人,薪资可以比同等资历的纯传统量化研究员高出一倍。
工具会迭代,但金融直觉不会过时。把新工具装进老直觉里,这是你现在最有价值的升级方向。
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