上海财经大学金融学院量化金融研究中心副主任张泽亮:驾驭金融科技,助力职场弯道超车

发布者:周伟婷发布时间:2021-12-06浏览次数:58


作者:张泽亮(上海财经大学金融学院量化金融研究中心副主任,美国Webster大学工商管理硕士,20多年IT业从业经验。ufc下注官方首期“心有梦 行无疆”辅导项目企业导师。目前研究方向为智能投研、智能风控和基于网络爬虫的消息面舆情监控,先后担任上财本科生、MBA以及上外MBA金融科技及量化投资等课程授课老师,拥有教学机器人、财经写作机器人等多项发明专利。)


近年来,由于工作上的原因,经常有两类人找我帮忙,一类是在校大学生,尤其是非名校的金融专业学生,对金融圈的内卷很焦虑,对自己的未来也很迷茫,想找我咨询未来职业发展何去何从;另一类是金融机构的校友,想招一些有编程能力的分析师、研究员,但是不管校招还是社招却都招不到,因此希望我帮忙多转发一下招聘需求。这个现象反映出我们正处于一个转型期,前些年国家对金融行业“脱虚向实”的要求正在逐步产生效果,也对大家的职业发展产生很大影响。针对同学们很关心的一些问题,我整理了一下自己的想法,和大家做个分享:

一、要不要学金融科技?

关于这个话题我先讲一个真实的故事。2019年初我办金融科技入门培训班时,有位女生上课不认真学习,编程练习浅尝辄止。我课后问她为什么不好好学习,她说她对量化不感兴趣,以后更不会做编程工作。我追着问既然如此,那你为什么要花钱参加我这个培训呢?她说张老师你不知道,我平时工作中要对接各种各样的私募机构,很多私募说他们用了xxx高大上的量化技术,效果如何如何好等等,她一点也听不懂很苦恼,更没法甄别哪家好哪家不好,后来她找领导沟通由单位出钱,主动到上财来学习量化相关知识。通过这件事情侧面反映一个人如果不紧跟时代的步伐,就慢慢会被边缘化,会被社会所淘汰。

还有一个真实的故事。2019年我给MBA上一节金融科技概述的课,课后有位女生找我,说她在券商营业部工作,随着远程视频开户技术的普及,年轻人基本上没人去营业部了,去营业部的都是退休了的老爷爷、老奶奶,因此券商不得已都在裁撤营业部或者降级(不做交易,只面向机构客户提供服务),她为此经常睡不好觉,因为如果营业部关了,她到总部并没有对口的岗位。听了我的课之后,她决心要多学一门金融科技技能,要在职场上比别人领先一步,这样才不会被淘汰。

其实要不要学金融科技,不用我说大家心里都已经有了答案,并且有很多人已经采取了行动。去年ufc下注官方新开设了金融科技方向,我担任这个方向的第一门课《量化技术与程序化交易》的授课老师,一开始我有点担心有没有学生选这个专业,因为上外毕竟不是财经类院校,也不是理工类院校,但是让我很吃惊的是,去年和今年每年2个班合计都有60人左右,这些学生中大部分人工作既和金融无关,也和科技无关,但是大家都觉得人工智能是未来的发展方向,金融科技是其中一个很重要的领域。如果想在职场上立于不败之地,既要学习MBA中很多软技能的课,也要学习一下金融科技这样代表未来发展方向的硬技能的课。有时候我和同学们开玩笑说,不懂编程的话,不仅会影响你们的职业发展,还会影响你们下一代的考试成绩。因为北京和浙江已经把编程纳入中考,其它地方也效仿,如果不懂编程,作为家长将无法辅导孩子。

二、能不能学会金融科技?

很多同学都承认金融科技是未来的发展方向,并且是职业发展弯道超车的重要机会,但是最终还是有同学由于各种原因而放弃学习。我总结了一下情况,发现不学的原因五花八门:没有编程基础、学的是文科、女生是学不会编程的、学编程太费时间没空、现在不学好像也没啥以后再说吧。

同时,我发现那些坚持学习金融科技的同学理由却只有一种:希望借助学习金融科技改变命运!我经常对选择金融科技课堂的同学们讲你们很有勇气,也很幸运,因为有更多的人在观望,在犹豫,这样才能让你们能够领先一步,占领先机,等五年之后国内大批金融科技专业的学生走向社会之后,你们再学就很难与这些科班出身的学生竞争了。当然很多同学也反映说他们之前看过书,也买过9.9-2000多元不等的课程,但是都放弃了,问我为什么,该怎么办?我和这些同学做了一个对比:英文是一门人与人的沟通语言,编程也是一门语言,是人和计算机沟通的语言。英语你从小到大学了几年?编程你买了网课之后又只学了几天?很多编程学着学着就放弃的同学,不是学了几年,也不是学了几个月,更不是学了几天,而是学了几个小时就觉得学不会,放弃了… …

当然,很多同学学编程半途而废的原因是缺乏专业的师资,要么是软件开发人员担任教学任务,要么是大学老师自学之后任教。前者没有教学经验,拿学生当程序员一样培训;后者没有实战经验,只能照本宣科,依葫芦画瓢。我2018年第一次担任上财本科生金融科技教学任务时,也犯了前者错误,觉得自己讲得很清晰了,但是同学们还是觉得太难以理解了,对课程的评分也很低。从那以后我就吸取教训,把教学内容按难度和重要性分成了四个象限:

针对很多既有家庭又有工作的MBA同学,学习时间是非常宝贵的,因此我制作了一些口诀,比如学习方法“一抄二改三造”,切片的学习“a1b不变”,range的学习“a不变,b1”,量化策略先写中文再替换成代码等等,短短四天时间,我让大家把Python编程、MySQL数据库编程、财务报表分析编程和量化策略编程都系统学习了一遍,这么短的时间学习这么多硬核内容,难度可想而知,但是同学们都很认真,也很努力(毕竟是自己选的),学习效果大大出乎我的意料之外,也出乎同学们的意料之外。

只要想学习,肯努力,没有人是学不会的(MBA同学都是经过联考筛选过的,要对自己的学习能力有信心)。


三、学会之后能做什么?

2021年,国内最早开办金融科技专业的高校(立信、上财等)第一批毕业生踏上社会,从目前的反馈看,这些学生还是去做传统金融专业毕业生做的工作,基本上没有人从事科技岗位工作。大家都在反思这个专业的就业应该何去何从?

通过收集很多校友以及公开网站的招聘信息,我发现目前学习金融科技有三个出路:

1、金融科技作为一个先进工具,是让同学们能够脱颖而出的重要法宝,并且能够让日常工作效率带来突飞猛进的变化。之前有位女生每个月花大量时间从Wind中导出每个私募基金的业绩数据到Excel,然后再进行复杂的运算和对比,工作量很大,也容易出错。后来使用Python自动处理Wind数据之后,只需要几秒就可以完成了,她的工作能力让领导和同事刮目相看;

2、国内目前有私募基金2万多家,随着行业洗牌的加剧都在向量化或者半量化转型,量化研究员的岗位招聘量很大,除了对专业技能(编程和自动化交易)要求比较高之外,对学校、学历和专业要求比较低,对数理统计和编程感兴趣,以后想成为基金经理的同学可以往这方向发展;

3、金融机构数据分析岗位招聘量一直很大,这些岗位大部分待遇不高,要求也比做量化研究员要低不少,但是毕竟也是专业技术岗位,同学们可以曲线救国,找一些比较优秀的企业先从事这个岗位工作,然后再向研究员、分析师等更高级岗位发展。


结束语

       洋洋洒洒写了这么多,既是应“职场人语”企业导师专栏的邀请,也是对我对2018年以来从事金融科技教学工作的一个总结,希望能够给同学们一些参考。

有人和我半开玩笑:可能5年之后金融科技这个专业就没有了,你也要完成历史使命了,因为金融科技以后融入到金融专业的课程了,大学老师也都批量进修能够独立上课了。我说:这样最好,我从金融机构软件研发人员半路出家到大学做老师也是权益之计,未来我的重心还是回归科研工作,重点研究自然语言理解和机器写作。人工智能目前还属于感知阶段,要向认知阶段发展,要能够理解人类的情感甚至独立思考还有很多事情要做,可能需要几代人的努力。

最后说一句,(金融)科技只是工具和手段,我们学习和掌握它的目的是为了让我们的生活更加美好!祝愿同学们在人工智能时代都能够学有所成、学有所用!也祝愿ufc下注官方“心有成、梦无疆”企业导师辅导项目越办越好!


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