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Association of Chinese Professionals in the UK 

A.CPU Career Sharing - 活动总结  Risk/Quant

Li: 今天我们请到了三位在金融业从事和quant相关的嘉宾,请各位花30秒先自我介绍一下。

Tony: 大家好,我现任Legal & General Investment Management head of quantitative strategies,曾就读于新加坡国立大学,主修生命科学与医学。 我现在的日常工作可以划归为三部分:资产配置、风险管理和Alpha-generating trade.

Zhen: 我在Standard Life Aberdeen 负责量化策略投资,我的工作职能涵盖模型构建,产品设计和stress testing。公司管理的资产中,大额的investment mandate都来自于像Tony所在的L&G。(Tony: 虽然说在量化投资领域,我们两家公司有重叠,一个明显的区别是L&G是给客户进行asset allocation和macro strategy,更偏向基于宏观策略分析的资产配置) 

Xiaoxu:我就职于ScotiBank的risk部门,主要负责market risk and liquidity risk. Market risk是为了确保银行符合外部金融监管的各项标准,有足够资本储备抵御市场波动;liquidity risk通过压力测试模拟确定何种情景下银行的cash will run out.

Li: 三位的职业都与量化金融相关,请问在各位眼中,什么样的特质可以让候选人在诸多求职者中脱颖而出?

Xiaoxu: 和risk相关的岗位,我认为需要具备以下能力:1) risk-related technical knowledge, like what is stress testing: 2)product knowledge,market risk 根据资产品种也划分相对应的team,所以对自己负责的产品要有基本的知识积累;3) numeracy and Excel skills. 而就soft skills而言, 需要突出强调communication with traders的能力, when traders are under immense pressures, how to effectively communicate, how to challenge them strategically. 最后一点是在面试中,学会充分展现自信很重要,要对简历上内容烂熟于心,而且能有具体例子来Back up.

Zhen: 我们的部门涵盖了交易周期的全流程,从alpha generating 到 risk management,在大数据处理的基础上,分析公司的财务数据,提炼出各种factors,据此设计投资模型,结合风险管理手段,将各种假设情景和可能的结果考虑在内。所以在筛选juniors时,我们的测试内容报考:coding test, 测试programming skills;基本的金融学知识,主要是围绕着Fama-French Model的框架展开;detail-oriented,当资管行业产品同质化日趋明显时,是否能取得更好的回报率,关键取决于细节 - 是否能发现大量数据中的pattern或商机。

Tony: 我的部门是为大型机构客户的大体量资金做投资周期长、预期收益稳定的资产配置方案。我在挑选juniors时,看重如下条件:1) basic coding skills, e.g. Mat Lab, Python 2) 与客户的沟通能力,如何pitch ideas, simplify ideas, convince clients, 我认为,有效的沟通能力基于Logical thinking和论述的条理性。

Li: 今年恰逢08年金融危机十年,请问这十年间asset management行业是如何发展的?

Zhen: 第一点,我们看行业中现今做得非常好的funds,大都是09年初成立,正好踏准了这十年的股市长牛;第二点,passive investment异军突起,对客户有很大的吸引力,因为它们费率低,收益回报可观且可测;第三点,行业细分中的垄断趋势越加显著,无论是大的hedge fund还是ETF house;第四点,本质上,资管行业与资本市场的宏观走势息息相关。

 

Li: 作为华人,进入量化金融相关的行业,需要重点提高哪些素质?

Xiaoxu:就沟通技巧而言,与trader交流时,要有同理心,从对方的角度思考,设身处地,表明你的出发点是为了保证front office遵从公司的风险偏好以及他的职业发展;作为非母语的我们,在商务交流时,提前fully prepared和being logical两点至关重要。

Tony: 我的习惯是放慢语速,确保对方可以听清我说的每个字,而且我会做好排序,有很强逻辑性;同时,说话有间隔有停顿,给对方一个消化我所传达信息的时间;最终目的是通过交流,短时间内树立起客户对我的信赖。

Zhen: 我想通过一个工作中的例子说明这个问题,比如我们设计的量化产品发行后,如果基金表现差强人意,客户会打电话质疑,这时候要保持冷静,语速平缓,才能平复客户情绪,奠定一个基调,做好进一步的沟通;另一方面,量化策略的产品设计,模型较为复杂,我们公司考察员工沟通能力的一个显性标准就是你自己设计的产品可否向零基础的客户言简意赅地解释清楚。

 

Li: 我非常赞同提高沟通能力对于求职的重要性,比如我在DB的一个mentor训练我presentation skills的第一课就要求我学会how to pause.

Tony: 沟通能力是贯穿一个人职业生涯始终、需要不断提升和打磨的素质,我每天都会去见不同的大机构客户,我把每次客户会议都当作一次面试,不仅需要推销我们公司的产品,建立起客户的信赖,而且也是在梳理回顾过去一段时间自己的工作成绩,简练地与客户分享,既是自我总结,也可以赢得客户的信任。

 

Li: 各位当初为何选择进入这个行业?对于已经工作的同僚想要转行进入量化金融,各位有何建议?

Xiaoxu:我是数学专业出身,喜欢和数字打交道;择业时,我较为注重work-life balance;周边的朋友毕业后也大都进入金融业。因此综合考虑后,觉得risk是一个比较适合我的职业方向。

Zhen: 我PhD是统计专业,当时博士办公室的同事们都志向进入金融行业,很少有人能坚持本专业,比如人工智能的研发,因而也是受到了当时小环境的感染,也就进入了这个行当。

我建议大家在择业之初,还是要看得长远一些,有宏观的格局观;入职之初,打好基础,两三年后再考虑在哪个细分领域长期专攻下去;进入一个行业后,干一行爱一行,要持之以恒,耐得住寂寞。比如我们刚刚提及的AI,十年前在我们进入金融业时,有人选择了继续留在学术界做科研。起步之初,可能我们这个行业薪酬回报很丰厚,但是现在众所周知AI当道,这个领域的科研专利变现能力反而更为可观,金融业就相形见绌了,可是这十年间的辛酸和艰难也只有科研教授们自己知晓。

Tony: 最初想要加入这个行业,起源于06年开始个人投资,激发了我对资本市场的浓厚兴趣;如果联系到面试准备,面试访谈中公司往往会考察你的careers motivation,如果你可以讲述这样类似让人信服的小例子,面试效果会好很多。

Zhen: 这个行业是非常注重你的track record和fund performance,如果你一直可以为客户创造稳定长期的收益,自然在行业中可以长久发展下去;但是这种良好的业绩,不是一种线性积累的过程,每个人的发展道路都有自己的独特之处。

Tony:我想补充一点的是,即使你的业绩在某个阶段差强人意,这个时候就要考验你的social skills,是否有坚实的客户关系,确保他们的信任度不打折,帮助你度过这个差强人意的职业低谷。

Zhen: 我们知道08年危机对资管行业大洗牌,很多业界元老能够东山再起,是基于他们对行业趋势、市场预判和客户需求的深刻理解,加上纯熟的金融产品设计功底。比如现在smart beta产品大行其道(像enhanced momentum investing model),它的实质就是alpha-generating strategy,为何smart beta市场需求这么火热,很大程度上,beta factor的管理费较低,因而可以吸引大量客户。

Li: 非常感谢三位的分享。