He sido cuantificado toda mi vida laboral. Dejé el doctorado en aprendizaje automático porque pensé que había aprendido algo que puede resolver el problema de la inversión. Pensé que finalmente podría construir algo que pueda ayudar a mis padres, mi hermano, mis amigos. Sin embargo, estaba en un choque cultural . Llegaré a eso más tarde. Comencemos primero con sus preguntas.
- ¿Horas de trabajo al día?
¡Mucho! Pero nadie me dice que me quede en el trabajo. Trabajo mucho por el desafío, porque el problema es muy difícil.
Los datos con los que tengo que trabajar son confusos. No hay herramientas estándar. La mayoría de las veces, estoy escribiendo mis propias herramientas para limpiar y procesar datos. - ¿Días festivos?
¡Mucho! Puedo tomar cualquier cantidad de vacaciones en un año. Termino tomando prácticamente ninguno. Termino trabajando tan pronto como me despierto. Siempre tengo. La culpa es del horario de mercado de veinticuatro horas. - Trabajo universitario?
No. Hay demasiado para aprender y hacer. Estar en la oficina es una gran ventaja. - ¿Quién elige en qué trabajas?
Realmente no es gratis para todos. Sin embargo, en comparación con otras industrias, se debe principalmente a las oportunidades comerciales. En ese sentido, probablemente elegirás en qué trabajarás la mayor parte del tiempo.
Volviendo al choque cultural … la cultura que encontré en las empresas de comercio cuantitativo era una de secreto. Quora User lo explica bien aquí. Se necesita tanto trabajo para descubrir estrategias que funcionen, que las personas tienden a ser reservadas si sus incentivos están tan alineados. Tendría que escribir mis propias herramientas de aprendizaje automático. Del mismo modo, si creara algo nuevo, lo restringiría a mi grupo comercial. La gente no hablaría en absoluto sobre el trabajo si estuvieran en diferentes grupos comerciales. Los mejores amigos se volverían distantes si trabajaran en diferentes grupos comerciales.
Pero ese era el pasado. Algunas compañías ahora están luchando.
Mi respuesta a ¿En qué se diferencia una empresa financiera cuantitativa de un fondo de cobertura típico?
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Si bien los fondos de arcade y los fondos de cobertura de la vieja escuela aún enfrentan a los comerciantes y los grupos comerciales entre sí y fomentan una cultura de secreto, las compañías como qplum, aqr, el río Hudson se centran en una cultura de colaboración, una cultura de dolores compartidos y éxitos compartidos, Una estructura de incentivos similar a una empresa tecnológica y no financiera, una cultura de construcción y no de comercio.
También hay muchas cosas divertidas.
Referencias
- ¿Puede la ciencia de datos resolver la inversión?
2. Conceptos de aprendizaje automático necesarios en el comercio