Как математику попасть в финансы? - Карьерный путь
Username:
Password:

Добро пожаловать на форум YupTalk.ru!
Обсуждаем международную карьеру, профессиональный рост, бизнес-образование,
транснациональные корпорации, стажировки, консалтинг, финансы, аудит, маркетинг и работу в целом.


О САЙТЕ | РЕКЛАМА | ПРАВИЛА | КОНТАКТЫ | RSS ПОДПИСКА | | | БЛОГ

Подписка на все новые сообщения по почте:
Страницы: « 1 2
  Печать  
Автор Тема: Как математику попасть в финансы?  (Прочитано 29647 раз)
Tessier-Ashpool
Новичок
*

Карма: 13
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 17



« Ответ #50 : 05 Август 2017, 22:48:30 »

Цитата: MartinG
По поводу квант финансовых программ, мне кажется их расплодилось просто слишком много, поэтому они уже не дают уникального сигнала, хотя и откроют наверное какие-то двери на собеседования. Строго говоря, мне кажется работодатели не будут расценивать такую программу в среднем выше чем сильный мастер по научным дисциплинам из известного универа. Плюс получить какую-то стипендию/гранты по-моему на таких программах почти не реально, так как основная их цель - заработать денег как раз. Так что придется брать кредит, да еще и на жизнь что-то нужно будет, а это шутка на текущем рынке несколько рискованная. Из-за обилия выпуска из таких программ, многим выпускникам приходится домой ехать, или идти в риски, product support. Так что если выбирать этот путь, пожалуйста уделите пристальное внимание программе обучения и пообщайтесь с недавними выпускниками по поводу трудоустройства
Я согласен с Арамисом MartinG. Master in Quantitative Finance - это, как мне кажется, не самый оптимальный вариант. Сначала придется заплатить за обучение, а потом конкурировать с сотнями таких же выпускников в попытке устроиться на позиции аналитика в банках.  За докторскую не придется платить, и вариантов трудоустройства больше: университеты (где AP в финансах будет получать от $200k), IMF, экономический консалтинг (Cornerstone, Analysis Group, NERA, etc), квантом в банк или asset management (PIMCO, BlackRock, etc.), если повезет,  хедж-фонды (AQR, Citadel, DE Shaw, etc).
Записан
Mak_
VIP
Старожил
*

Карма: 70
Оффлайн Оффлайн

Пол: Мужской
Сообщений: 491


« Ответ #51 : 06 Август 2017, 00:10:38 »

Цитата: MartinG
По поводу квант финансовых программ, мне кажется их расплодилось просто слишком много, поэтому они уже не дают уникального сигнала, хотя и откроют наверное какие-то двери на собеседования. Строго говоря, мне кажется работодатели не будут расценивать такую программу в среднем выше чем сильный мастер по научным дисциплинам из известного универа. Плюс получить какую-то стипендию/гранты по-моему на таких программах почти не реально, так как основная их цель - заработать денег как раз. Так что придется брать кредит, да еще и на жизнь что-то нужно будет, а это шутка на текущем рынке несколько рискованная. Из-за обилия выпуска из таких программ, многим выпускникам приходится домой ехать, или идти в риски, product support. Так что если выбирать этот путь, пожалуйста уделите пристальное внимание программе обучения и пообщайтесь с недавними выпускниками по поводу трудоустройства
Я согласен с Арамисом MartinG. Master in Quantitative Finance - это, как мне кажется, не самый оптимальный вариант. Сначала придется заплатить за обучение, а потом конкурировать с сотнями таких же выпускников в попытке устроиться на позиции аналитика в банках.  За докторскую не придется платить, и вариантов трудоустройства больше: университеты (где AP в финансах будет получать от $200k), IMF, экономический консалтинг (Cornerstone, Analysis Group, NERA, etc), квантом в банк или asset management (PIMCO, BlackRock, etc.), если повезет,  хедж-фонды (AQR, Citadel, DE Shaw, etc).

В Phd топового вуза поступить значительно сложнее чем на мастерс или МБА (даже HBS).
Это 4 года впахивания за гроши, и потом абсолютно нет никакой гарантии что попадешь в HF/AM/ER - без релевантного опыта с одним только дегри шансы мизерны. Как и в случае с мастерсом - придется конкурировать точно также с другими людьми с мастерсом/Phd И релеватным опытом работы + они  будут native спикерами
Наверное, это более безопасный путь чем мастерс - так как будет значительно больше времени на поиск работы, но даже если удасться поступить на топ программу, надо думать, готов ли четыре года не зарабатывать ничего и учиться.

Записан
Aluminum
Гость


E-mail
« Ответ #52 : 06 Август 2017, 00:29:09 »

А меня интересует, если ли в принципе заходы с математики/физики на топовые программы phd по экономике/финансам? Потому что все кейсы, кот я знаю, все же field-field, хотя может у меня смещенная выборка. Но по идее оно так и есть, и не потому что "дяди злые", а потому как интерес к математике совершенно не гарантирует, что человеку будет интересно копаться в микре или финансах..вполне вероятно после всех сверхусилий по поступлению оказаться в чужой стране с занятием, от кот душа стонет. Профессорам такие истории тоже совершенно не нужны, зачем им на себя брать риски, когда аппликейшенов и так достаточно

Если все таки серьезная цель phd, то лучше закончить мае в рэш. Да получится на год больше, зато гарвард/стенфорд более реальны и осознаны
Записан
parasol
Новичок
*

Карма: 2
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 30


« Ответ #53 : 06 Август 2017, 01:24:16 »

Тс на phd по математике (видимо прикладной) собрался. На экономику в хороший универ у него без шансов поступить в данный момент, имхо.
Средний срок естественно научного phd был 5+ лет (инфа 4х летней давности, когда я собирал информацию), так что 4 года это заниженная оценка.
По поводу маг - так надо в хорошую Магу идти, пхд шников же тоже до фига. Скрининг на интервью позволят пройти оба варианта, а на интервью mfin будет сильно впереди по технике и пониманию куда он подаётся, многие это любят. Если боишься конкуренции то не надо в эту индустрию... А если  что и позиция в условных "рисках" позволит вернуть кредит
Все-таки, человек с мечтами о работе на деске и больших заработках будет очень не в своей тарелке 5 лет. И работа эти годы очень далека будет от этого всего. Вообще пхд это не волшебная таблетка, а то тут многие всем с тех образованием советуют на пхд бежать.
Записан
Tessier-Ashpool
Новичок
*

Карма: 13
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 17



« Ответ #54 : 06 Август 2017, 01:26:41 »

Mak_, вы правы, поступить сложно, но мы же обсуждаем кандидатуру студента МГУ/ВШЭ/НМУ. Если блестяще сдать GRE/GMAT и получить хорошие рекомендации, то поступить на докторскую программу вполне реально. На MBA же его никто не возьмёт. Количество новых аспирантов на PhD программе исчисляется единицами, в крайнем случае, десятками (сравните с 800+ MBA grads в HBS-Wharton), из них большинство мечтает об академической карьере, так что конкуренция за позиции в частном секторе как раз не очень большая. Для квантов native English никакой роли не играет, это же не литературоведение. Посмотрите на профиль студентов финансовых аспирантур и посчитайте количество иностранцев - будете удивлены. Да, и если учеба не задалась, через два года обычно можно покинуть постылый университет с Master's Degree, если сдал все квалификационные экзамены. Не знаю, мне все же кажется, это предпочтительный вариант, но и с MFin можно попытать счастья.

Aluminum, с математики-физики как раз очень даже берут. Вот что пишут на сайте аспирантуры Wharton:
Цитировать
Admission to the program requires a solid educational background with a strong preparation in quantitative skills. While most students enter with undergraduate degrees in finance or economics, others have backgrounds in math, physics, operations research and engineering.
Записан
MartinG
Новичок
*

Карма: 4
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 20


« Ответ #55 : 06 Август 2017, 03:01:57 »

А меня интересует, если ли в принципе заходы с математики/физики на топовые программы phd по экономике/финансам?

Aluminium, такие случаи есть, и даже вполне успешные истории в итоге, но пожалуй исключения из правил все же. На самом деле многое упирается в рекомендации от известных/знакомых членам приемной комиссии людей. А откуда их взять тем кто не варится в соответствующей области? Ну и риски, которые Вы указали, безусловно, весьма реальны.


Цитировать
все таки серьезная цель phd, то лучше закончить мае в рэш. Да получится на год больше, зато гарвард/стенфорд более реальны и осознаны

Если цель phd по экономике/финансам - то безусловно, ступеньки в виде экономического мастера из РЭШ/ВШЭ в случае топикстартера не избежать. У меня было ощущение, что он по своему направлению все же собирается. А если финансовый рассматривать, то если хорошо пойдет, может и трейдинг никакой не нужен будет. К тому же там обязательно научат, что трейдинг - это вообще бессмысленное занятие, и практически даже невозможное  :)
Записан
Cohen
Новичок
*

Карма: 0
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 18


« Ответ #56 : 07 Август 2017, 00:14:57 »

Прошу прощения за затянувшуюся паузу с ответом.

Cohen, если вы действительно настолько сильны в математике, поступайте на докторскую программу по финансам в хорошем американском университете и забудьте о FMCG/Big4, как о страшном сне. Ни тот ни другой вариант ни на йоту не приблизит вас к карьере в трейдинге или в хедж-фонде. Я подозреваю, что в России интересных вам позиций вообще нет.

Я думал о попытке пойти на PhD in Finance, но почти отбросил этот вариант потому что:
1. Непрофильные бэкграунд и окружение снижают шансы с наскоку попасть на программу. Те же самые рекомендательные письма -- одно дело, например, рекомендация математика международного уровня другому математику, а другое -- экономистам, которые его фамилию вполне вероятно впервые в жизни услышат.
2. Как ни странно, непонятные exit opps из академии. Есть довольно много примеров людей из STEM, работающих в индустрии, но практически все PhD in Finance остаются в академии в бизнес-школах учить MBAшников. В тех же хедж-фондах, как пишут, PhD in Finance скорее всего не будут рассматривать, потому что есть мнение про "lack of quant skills" у них.

Во многом конечно ситуация изменилась, и само по себе PhD сейчас никакой гарантии трудоустройства в индустрии не даст, придется изрядно попотеть, развивать нетворкинг, ходить на многие интервью, искать стажировки, интересоваться рынками, возможно иметь какие-то pet projects. С другой стороны и раньше насколько я понимаю PhD был скорее signaling device, так как работа почти всегда слабо связана с диссертаций, если только это не эмпирические финансы или какая-то прикладная статистика. Сама степень для работы почти никогда не нужна, но это довольно удобный способ просигнализировать возможность "быстро въехать", что в основном  и ценится. Даже ваши самовыученные знания по предметной области во многих местах мало кого будут интересовать на начальных позициях. Подразумевается, что толковый человек на месте должен быстро въехать в специфику решаемых задач, и это не большая проблема. Так что если сможете каким-то образом просочиться на интервью в компанию мечты и доказать им что вы не верблюд, никакое PhD конечно не нужно. Но, находясь не в стране, и без каких-то связей внутри компании которые дадут рекомендации и хорошо понимают ваш бэкграунд,  шансы на это примерно равны 0. А PhD из хорошей школы, это все еще неплохая рекомендация, плюс будет время наладить какие-то связи и изучить индустрию.

Да, я понимаю, что это время надо не "отсиживать", а тратить на самоподготовку к работе, получение тех же стажировок, знакомства, улаживание визовых вопросов и т.д., что намного легче делать физически находясь в желаемой стране.

Единственное, не хотите попробовать что-то более релевантное, worldquant скажем? Не знаю, набирают ли и как там с частичной занятостью, может быть еще есть что-то похожее.

Про WorldQuant знаю хорошо -- собственно, именно после их презентации на матфаке я и узнал, что вообще есть такая область как quantitative finance. Стажировка у них только full-time, об этом предупреждали, поэтому даже не пробовал подаваться на данный момент. Проходил отбор на позицию кванта в одну из алготрейдинговых компаний -- прошёл технические собеседования, но получил отказ после финального интервью. Дело ещё в том, что в Москве вакансий в этой области буквально единицы, и появляются они в моём поле зрения очень редко.

Если вы хотите в S&T на западе (трейдинг или кванты), то вам не нужен phd на западе. вам нужен мастер квант фин в хорошем универе в Лондоне или США (лучше США) и детально прогуглить как можно получить грант/стипендию/кредит под это дело. Это 2 года вместо 5, а то и один - есть хорошие годовые программы.
PhD был актуален для квантов, когда не было профильного образования по сути, сейчас это излишне.

при сопоставимых затраченных усилиях в бизнесе  за эти 5 лет вы добьетесь значительно большего, особенно если мерять в $ и должностях

Вот, у меня в целом такой же взгляд на ситуацию. И если бы хотел строить карьеру в Москве, скорее всего даже ни в какую магистратуру и не шёл, а сразу в работу с головой после бакалавриата. У озвученного предложения обратить внимание на всяческие Master of Financial Engineering/Quantitative Finance и прочие профильные магистратуры, есть один, но решительный недостаток -- я не нашёл ни одной программы с покрытием стоимости обучения и проживания. Ну и, как написали MartinG и Tessier-Ashpool, не очень понятно, будет ли ещё одна более популярная магистерская степень при наличии и так MSc in Mathematics иметь весомое конкурентное преимущество (цель ведь не регалиями обвешаться, а работу получить) над PhD.

Резюмируя,
- если вам нравится ресерч, вы хотите максимально продлить "студенчество" и не определились пока чем именно заниматься в проф. плане то надо идти на phd (а phd дает очень широкие exit opportunities, условно, от гугла с морган стенли до лабы в наса или tenure в универе)
- если вы хотите в S&T на западе, то надо активно искать хорошую магу, либо подаваться на позиции напрямую. либо попробовать попасть в топовый банк в москве квантом и получить релокацию в лондон, знаю пару таких случаев
Где вы при этом будете работать в Москве, пока подаетесь на phd/ms вообще не важно.
- если вы хотите в S&T в Москве, то надо искать подходящий временный вариант и проактивно искать стажировки/начальные позиции в правильных местах, знакомиться с людьми и т. д.. Ваши оба варианта работы не являются подходящими как временные и имеют скорее отрицательную ценность в глазах работодателя.

Очень конкретно и ясно, спасибо!

Вот это ещё прокомментирую

вы хотите максимально продлить "студенчество" и не определились пока чем именно заниматься в проф. плане то надо идти на phd

вместе с

даже если удасться поступить на топ программу, надо думать, готов ли четыре года не зарабатывать ничего и учиться.

"Продлевать студенчество" как такового желания нет, но есть понимание, как написал выше, что это время можно тратить на закрепление в стране: сделать fluent English, network, точечно искать работу и решать вопрос с визой. Поэтому готов с этой необходимостью мириться. Конкретика с направлением тоже вроде как уже есть. Про "не зарабатывать ничего" -- вот это тонкий вопрос. Если совсем ничего -- нет, не готов, но вроде как на всех или почти всех STEM-направлениях для аспирантов стипендия покрывает проживание, питание и транспорт, что мне видится достаточным на первое время. Что не получится откладывать понятно, главное чтобы на самообеспечение хоть хватало, потому что внешних источников финансирования нет.

Цитата: parasol link=topic=9068.msg103400#msg103400
это глубокая научно-исследовательская работа в первую очередь, надо ее любить и хотеть именно ей заниматься.
Это на самом деле довольно важный пункт. Если научная деятельность не интересна априори, то потом будет жалко потраченного времени, да и морально все это пройти нелегко будет.

Сам research нравится и отрицательных эмоций не вызывает, грусть навевает понимание не самых радужных перспектив трудоустройства (если до 27-28 ещё можно терпеть во имя какой-то цели, то прыгать по постдокам до 35-40 не готов точно) и зарплат в академии, поэтому принято чёткое решение идти в индустрию.

Тс на phd по математике (видимо прикладной) собрался.

Смотрю PhD in Mathematics или PhD in Applied Mathematics там, где есть довольно большие группы людей по вероятностям, стохастике, в идеале даже конкретно mathematical finance.

Вот наиболее релевантные и приглянувшиеся варианты (понятное дело, подаваться буду не только в три места, чтобы максимизировать шансы):
Columbia University
Boston University
Carnegie Mellon University

Направление исследований для тезиса, естественно, тоже буду стараться брать максимально применимое к финансам, то есть что-то из теории вероятностей, случайных процессов и стохастического анализа.

Да, и если учеба не задалась, через два года обычно можно покинуть постылый университет с Master's Degree, если сдал все квалификационные экзамены.

Кстати, это совершенно реальный кейс. Знакомый, уехавший с физфака на PhD in Physics, сейчас перед этой дилеммой. Он правда экспериментатор, поэтому себе не хозяин -- процесс написания тезиса сильно завязан на работоспособности оборудования в лаборатории. Так вот, увидев какими темпами оно всё движется, человек как раз думает взять свой MSc как будет возможность, и дропнуть программу. В таком случае по законодательству у него будет 1 год на поиск работы. Но такой финт заранее всерьёз рассматривать нельзя, потому что, во-первых, очень во многих местах промежуточного мастера не предлагают в принципе, во-вторых, что толку иметь визу на год после выпуска, если нет средств этот год находиться в стране?.. Так что и тут надо идти уже на готовый вариант.

Ещё раз спасибо всем за предложения и обсуждения!
Записан
Aluminum
Гость


E-mail
« Ответ #57 : 08 Август 2017, 15:40:11 »

Если блестяще сдать GRE/GMAT и получить хорошие рекомендации, то поступить на докторскую программу вполне реально.

Так написано волшебно, что даже и спорить не хочется. Оно ведь еще и правда ;D.
ТС, ясно вам? Вектор задан, так что прямой дорогой ровненько и не сворачивая :D

Если серьезно, то думаю, в ситуации автора получить оффер на околофинансовые или даже прямые трейдерские/квант вакансии мб легче, чем с мастерсом по математике поступить на топ пхд по экономике
..для меня странно звучит, что если с налету не удалось найти работу, надо сразу ехать учиться еще 5 лет..
Записан
Aluminum
Гость


E-mail
« Ответ #58 : 08 Август 2017, 16:33:08 »

зашла на hh, забила "трейдер", 58 вакансий ;D сразу делить на 3, но все равно что-то есть, включая
https://hh.ru/vacancy/21893459
еще Велес, студентов готов брать.

И это без линка, без презентаций, без пива :), без Лондонов

Уж с трейдерами контакт найти не сложнее, чем с профессурой по эконому ;D
А с phd по естественным наукам заколебаться можно работу искать. Там выяснится куча моментов, как минимум, что 50% окологос- куда вы не можете, 30% не спонсируют визу, а на остальные 20 конкурс выше чем в мск сейчас.
Записан
asd
Старожил
****

Карма: -23
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 390



« Ответ #59 : 08 Август 2017, 16:38:42 »

интересно зачем там нужно знание языка программирования C++ ? :)
Записан

4:26
Sunlounger Feat Kyler England – Change Your Mind

If you want to go fast go alone. If you want to go far go together. - African proverb

Admitting the error is the hardest thing ever and following being true to yourself.
old enough 2 know better
Старожил
****

Карма: 85
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 292



« Ответ #60 : 08 Август 2017, 17:49:17 »

Не на питоне же алгоритмизировать :)
Записан

'The choice is easy. The outcome always the same. The shortest way to cardiac arrest. The flesh that dreams are made of doesn't last.'
MartinG
Новичок
*

Карма: 4
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 20


« Ответ #61 : 08 Август 2017, 18:03:28 »

Не на питоне же алгоритмизировать :)

ну можно и на питоне вообще-то :)
Записан
old enough 2 know better
Старожил
****

Карма: 85
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 292



« Ответ #62 : 08 Август 2017, 18:20:05 »

Я иронизирую ;D
Записан

'The choice is easy. The outcome always the same. The shortest way to cardiac arrest. The flesh that dreams are made of doesn't last.'
MartinG
Новичок
*

Карма: 4
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 20


« Ответ #63 : 08 Август 2017, 18:25:01 »


Если серьезно, то думаю, в ситуации автора получить оффер на околофинансовые или даже прямые трейдерские/квант вакансии мб легче, чем с мастерсом по математике поступить на топ пхд по экономике
..для меня странно звучит, что если с налету не удалось найти работу, надо сразу ехать учиться еще 5 лет..

Автор, по-моему внятно прояснил, что не собирается на "топ программы по экономике", и рассказал, на какие именно собирается. Выглядит как неплохой план на самом деле, едиственное что можно добавить, кроме math finance программ можно еще рассмотреть statistics, machine learning или даже  market microstructure. Ведь и в math finance не всегда присутствует разумная часть от finance, и есть шанс сильно закопаться в эту самую стохастику, которая сейчас мало кому в индустрии нужна, по-моему.

Почему автор стремиться переменить место жительства и не верит в вакансии на местном рынке - ему виднее, наверное. Но мне кажется само дерево жужжать не может, значит, кто-то тут жужжит. А зачем тебе жужжать, если ты не пчела?   чтобы было много вакансий в трейдинге нужен развитый рынок, где трейдить. А где сейчас такой рынок в России? По-моему, так :)

 
Записан
Aluminum
Гость


E-mail
« Ответ #64 : 08 Август 2017, 18:51:49 »

MartinG

 Тут везде согласна, скорее в общем по форуму пишу, чем автору.Потому что это не первый кейс, когда появляется физик/математик, а ему вот так просто советы летят - поступай, чувак, на пхд по экономике, зачем теряться:)

От направления конечно много зависит, в той же math. Но наверное в самые ходовые и конкурс хорош. В целом, не вижу в чем работа по ожидаемой спец помешает автору впоследствии. Поступит на пхд - отлично, потом будет легче работу искать, нет - останется работать в мск-сити. Может еще и сразу понравится и никуда не захочется.
Записан
ElKario
VIP
Постоялец
*

Карма: 27
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 153


« Ответ #65 : 08 Август 2017, 22:58:21 »

интересно зачем там нужно знание языка программирования C++ ? :)

1. Legacy-код
2. Efficiency => production
Записан
asd
Старожил
****

Карма: -23
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 390



« Ответ #66 : 09 Август 2017, 19:36:13 »

интересно зачем там нужно знание языка программирования C++ ? :)

1. Legacy-код
2. Efficiency => production
прикольно, только почему 'efficiency => production', а не 'efficiency', или это - 'production efficiency'?
Записан

4:26
Sunlounger Feat Kyler England – Change Your Mind

If you want to go fast go alone. If you want to go far go together. - African proverb

Admitting the error is the hardest thing ever and following being true to yourself.
ElKario
VIP
Постоялец
*

Карма: 27
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 153


« Ответ #67 : 10 Август 2017, 10:10:15 »

интересно зачем там нужно знание языка программирования C++ ? :)
1. Legacy-код
2. Efficiency => production
прикольно, только почему 'efficiency => production', а не 'efficiency', или это - 'production efficiency'?
Ну, в целом, да, это production efficiency:) но мой месседж был про то, что за счет свой эффективности в скорости и управлению памятью, С++ чаще всего используется для продакшна
Записан
asd
Старожил
****

Карма: -23
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 390



« Ответ #68 : 10 Август 2017, 14:45:38 »

спасибо
Записан

4:26
Sunlounger Feat Kyler England – Change Your Mind

If you want to go fast go alone. If you want to go far go together. - African proverb

Admitting the error is the hardest thing ever and following being true to yourself.
corsarior
Новичок
*

Карма: -17
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 16


« Ответ #69 : 11 Сентябрь 2017, 21:33:22 »

С таким бэкграундом идти в IB - преступление над своим мозгом.
Записан
klarsson
Новичок
*

Карма: -11
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 15


« Ответ #70 : 12 Октябрь 2017, 22:23:27 »

С таким бэкграундом идти в IB - преступление над своим мозгом.
Записан
dmv
Новичок
*

Карма: 15
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 31


« Ответ #71 : 13 Октябрь 2017, 01:05:41 »

вот вам совет (как просили).

1. хотите эмигрировать - учеба лучший способ. phd - это наука и в топовый универ берут тех, кто настроен на науку,а не на банк. но универов много, есть еще канада, там попроще.
2. phd ради банка - это неверный путь (5 лет учебы и потом на собесе вас все равно спросят почему вы пришли в банк). другое дело, что попасть за границей на работу в банк допустим квантом вероятнее через ms/phd, но не потому что это phd, а по более прозаическим причинам: а) человек уже на месте б) знает англ в) попал в универ на учебу, значит что-то знает. то есть вы просто понятнее как кандидат. парень из далекой россии - это слишком непонятно. итак, чтобы попасть за границу на работу нужно сначала туда просто попасть (это потому что у вас нет опыта работы, который можно было бы продать туда, находясь здесь), а это проще всего через учебу. phd - долго, мастерс - быстро, но платно. левый мастерс (из малоизвестного универа) может не дать должного эффекта - не пройдете скрининг в топ-конторы, однако это и не является клеймом. шансы все равно будут.
3. вам нужно определиться чем конкретно хотите заниматься. в ИТ платят много и не хуже чем средним квантам в топ-банках. только вам нужна не математика, а computer science. и это даже не "программирование", а именно computer science (то есть алгоритмы и мат методы, реализованные в виде эффективно работающего кода).
4. теперь про ИТ vs bank. помните, что разработчик в Гугле гораздо более весомая и важная роль чем разработчик в голдмансакс. кванты в банках - это в 95% случаев просто поддержка фронт-офисе. не питайте иллюзий. хотя платят неплохо.
5. для того, чтобы упростить вам задачу с выработкой планов на будущее, скажу четко: в трейдинг у вас шансов нет. я не буду приводить здесь оговорки типа "нет, конечно были случаи человек очень хотел и все-таки стал". это все булшит. просто примите как факт, и думайте о более важных вещах.
6. в алготрейдинг у вас тоже шансов нет. а) это не математика б) ваш карьерный путь и ход мыслей говорит о том, что вам туда не надо, а следовательно вас туда не примут, т.к. у людей тоже есть чутье на "наш парень или не наш".
7. есть шансы в кванты в банк. из скиллов нужны comp science, statistics, probability/stochastic, numerical methods. нужно всего понемногу, с упором на "программинг".

отсюда два простых совета: хотите эмигрировать и попасть в банк/it - учитесь там, хотите здесь в банк - идите в рэш. или вообще не учитесь - идите в яндекс, а через 3 годика апплайтесь в гугл.
Записан
MartinG
Новичок
*

Карма: 4
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 20


« Ответ #72 : 13 Октябрь 2017, 12:38:28 »

вот вам совет (как просили).

1. хотите эмигрировать - учеба лучший способ. phd - это наука и в топовый универ берут тех, кто настроен на науку,а не на банк. но универов много, есть еще канада, там попроще.
2. phd ради банка - это неверный путь (5 лет учебы и потом на собесе вас все равно спросят почему вы пришли в банк). другое дело, что попасть за границей на работу в банк допустим квантом вероятнее через ms/phd, но не потому что это phd, а по более прозаическим причинам: а) человек уже на месте б) знает англ в) попал в универ на учебу, значит что-то знает. то есть вы просто понятнее как кандидат. парень из далекой россии - это слишком непонятно. итак, чтобы попасть за границу на работу нужно сначала туда просто попасть (это потому что у вас нет опыта работы, который можно было бы продать туда, находясь здесь), а это проще всего через учебу. phd - долго, мастерс - быстро, но платно. левый мастерс (из малоизвестного универа) может не дать должного эффекта - не пройдете скрининг в топ-конторы, однако это и не является клеймом. шансы все равно будут.
3. вам нужно определиться чем конкретно хотите заниматься. в ИТ платят много и не хуже чем средним квантам в топ-банках. только вам нужна не математика, а computer science. и это даже не "программирование", а именно computer science (то есть алгоритмы и мат методы, реализованные в виде эффективно работающего кода).
4. теперь про ИТ vs bank. помните, что разработчик в Гугле гораздо более весомая и важная роль чем разработчик в голдмансакс. кванты в банках - это в 95% случаев просто поддержка фронт-офисе. не питайте иллюзий. хотя платят неплохо.
5. для того, чтобы упростить вам задачу с выработкой планов на будущее, скажу четко: в трейдинг у вас шансов нет. я не буду приводить здесь оговорки типа "нет, конечно были случаи человек очень хотел и все-таки стал". это все булшит. просто примите как факт, и думайте о более важных вещах.
6. в алготрейдинг у вас тоже шансов нет. а) это не математика б) ваш карьерный путь и ход мыслей говорит о том, что вам туда не надо, а следовательно вас туда не примут, т.к. у людей тоже есть чутье на "наш парень или не наш".
7. есть шансы в кванты в банк. из скиллов нужны comp science, statistics, probability/stochastic, numerical methods. нужно всего понемногу, с упором на "программинг".

отсюда два простых совета: хотите эмигрировать и попасть в банк/it - учитесь там, хотите здесь в банк - идите в рэш. или вообще не учитесь - идите в яндекс, а через 3 годика апплайтесь в гугл.

Интересная точка зрения. А можно поподробнее раскрыть, в чем такая большая разница между алготрейдингом и квантом? А то не очень понятно, почему шансы в п. 6 и п.7 так сильно различаются.

и не совсем тоже понятно про "в трейдинг шансов нет". Что это за трейдинг такой имеется в виду? Так, если совсем уж утрировать - даже пенсионерам дорога открыта. Счет брокерский открывай, и вперед :)

Ну и по поводу п.4. Оставляя за скобками, что ТС вроде как явно  высказал, что не хочет в IT, основная проблема, что гугль, в Европе особенно, не хочет платить сравнимые зарплаты с квантами и девелоперами из GS, в среднем по больнице и особенно на начальном этапе карьеры. А так-то да, роль весомая, можно прямо в офисе по стенке лазить и все такое.
Записан
Cohen
Новичок
*

Карма: 0
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 18


« Ответ #73 : 14 Октябрь 2017, 00:56:54 »

Подробно, спасибо.

вот вам совет (как просили).

1. хотите эмигрировать - учеба лучший способ. phd - это наука и в топовый универ берут тех, кто настроен на науку,а не на банк. но универов много, есть еще канада, там попроще.

Сейчас как раз подаюсь, весной станет понятно, что из этого получилось. На работе как бы невзначай пообщался на эту тему с людьми, имевшими опыт заграницей (в том числе с экспатами), все так и говорят, что адекватно в стране человека будут воспринимать или с местным образованием, или переехавшего уже в солидной должности внутри компании (в этом случае до тех пор, пока он работает в ней).

2. phd ради банка - это неверный путь (5 лет учебы и потом на собесе вас все равно спросят почему вы пришли в банк). другое дело, что попасть за границей на работу в банк допустим квантом вероятнее через ms/phd, но не потому что это phd, а по более прозаическим причинам: а) человек уже на месте б) знает англ в) попал в универ на учебу, значит что-то знает. то есть вы просто понятнее как кандидат. парень из далекой россии - это слишком непонятно. итак, чтобы попасть за границу на работу нужно сначала туда просто попасть (это потому что у вас нет опыта работы, который можно было бы продать туда, находясь здесь), а это проще всего через учебу. phd - долго, мастерс - быстро, но платно. левый мастерс (из малоизвестного универа) может не дать должного эффекта - не пройдете скрининг в топ-конторы, однако это и не является клеймом. шансы все равно будут.

Согласен.

3. вам нужно определиться чем конкретно хотите заниматься. в ИТ платят много и не хуже чем средним квантам в топ-банках. только вам нужна не математика, а computer science. и это даже не "программирование", а именно computer science (то есть алгоритмы и мат методы, реализованные в виде эффективно работающего кода).

Больше всего интересует алготрейдинг (более конкретно statistical arbitrage), чуть меньше derivatives pricing и другие подобные количественные задачи. То есть в целом очертил область как quantitative finance. По поводу CS пришёл к тому же выводу и сейчас как раз делаю упор на это (все курсы по выбору на последний год взял "околопрограммистские", по вечерам вместо НМУ теперь посещаю ШАД).
 
 
4. теперь про ИТ vs bank. помните, что разработчик в Гугле гораздо более весомая и важная роль чем разработчик в голдмансакс. кванты в банках - это в 95% случаев просто поддержка фронт-офисе. не питайте иллюзий. хотя платят неплохо.

Меня пуфиками, настольным футболом и гибким графиком не заманишь  :)

С одной стороны, хорошо отдаю себе отчёт, что технические роли в финансовых компаниях -- не более чем саппорт. С другой, тот же Бьерн Страуструп наверняка работает в Morgan Stanley не потому, что не смог в Google попасть...

 
5. для того, чтобы упростить вам задачу с выработкой планов на будущее, скажу четко: в трейдинг у вас шансов нет. я не буду приводить здесь оговорки типа "нет, конечно были случаи человек очень хотел и все-таки стал". это все булшит. просто примите как факт, и думайте о более важных вещах.
6. в алготрейдинг у вас тоже шансов нет. а) это не математика б) ваш карьерный путь и ход мыслей говорит о том, что вам туда не надо, а следовательно вас туда не примут, т.к. у людей тоже есть чутье на "наш парень или не наш".
7. есть шансы в кванты в банк. из скиллов нужны comp science, statistics, probability/stochastic, numerical methods. нужно всего понемногу, с упором на "программинг".

отсюда два простых совета: хотите эмигрировать и попасть в банк/it - учитесь там, хотите здесь в банк - идите в рэш. или вообще не учитесь - идите в яндекс, а через 3 годика апплайтесь в гугл.

5. В принципе, про трейдинг так и предполагал, потому что нет формальной финансовой корочки -- "не наш парень", как правильно выразились дальше.

6, 7. А вот тут я, как и MartinG, не понял тонкой разницы. Мне кажется, что алготрейдинг гораздо ближе ко всякой "квантовой" тематике, чем к "классическому" трейдингу, и навыки там нужны примерно одни и те же (программирование, статистика, теория вероятностей, в последнее время ещё модно анализ данных с machine learning). Был бы очень благодарен, если бы Вы написали (можно здесь, можно в ЛС), почему "в алготрейдинг тоже шансов нет". Спорить не собираюсь, просто понять, почему так.

Записан
dmv
Новичок
*

Карма: 15
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 31


« Ответ #74 : 14 Октябрь 2017, 17:18:04 »

derivatives pricing и алготрейдинг - это две разные области, требующие разных скилов.

derivatives pricing во многом основан на теор вере (стох процессы), диффурах (нужно иметь общее представление, без каких-либо сильно прокаченных навыков) и вычислительных методах (то есть, имея уравнение нужно получить численное значение в рамках заданных условий) + средний программинг, чтобы закодить модель эффективно.

"алго" - это во многом и в первую очередь про программинг, нужен быстрый и эффективный код. распределенные системы, параллелизм и проч. это первый аспект. из математики - полезнее всего статистика и теор вер. а там где статистика всегда рядом обитает лин алгебра. и опять же - без жести, средний уровень (в основном разложение матриц). но здесь нужно определиться с терминами. под алготрейдингом часто имеют в виду массу разрозненных вещей. например, execution - автоматизация исполнения ордеров разной степени сложности с минимизацией market impact и проч. под все это моделей много, нужно их понимать и использовать. это во многом computer science. далее - маркет-мейкинг, тоже отдельный топик, но схожий с первым. stat arb - тут кто во что горазд. начиная от тех анализа до разложения фурье. поскольку в этой теме тусуются люди с совершенно разным бэкграундом, то каждый работает в рамках своих возможностей и представлений о правильном. и ML конечно же тоже люди используют. так вот все эти люди ищут "альфу" (букву греческую), насколько успешно - большой вопрос. если вы возьмете крупнейшие алго-конторы типа Цитадели, то увидите, что их основной бизнес не в поиске альфы, а в execution. Например, цитадель берет крупного ритейл брокера и договаривается с ним, что весь клиентский поток ордеров исполнять будут они. и на этом они и зарабатывают (а всякие альфы и взятие на себя риска - это делается по минимуму). и в этой деятельности computer science`а почти под 100%.

таким образом, если вы хотите в алго, то вам нужно упорно учиться прогать на профессиональном уровне + доучивать алгоритмы, структуры данных и проч. но вам вроде это не интересно и программистом вы не хотите быть?

остается путь "кванта в банке" (то, о чем я писал). это во многом путь derivatives pricing, но при этом приземленный. вот вам пример задачи: есть библиотечка, она работает на 32-битном экселе, но глючит на 64-битном. нужно разобраться и исправить. это типичная задача банковского кванта.

таким образом, как ни крути. а программистом быть придется. более того, все финансы - это работа с данными. согласитесь, что работа с данными - это не математика (по крайней мере в российском понимании), наверное поэтому на западе программы mathematics и statistics разделены и являются самостоятельными (видимо там данные тоже не отдают на откуп математикам)
Записан
MartinG
Новичок
*

Карма: 4
Оффлайн Оффлайн

Сообщений: 20


« Ответ #75 : 16 Октябрь 2017, 10:45:47 »

derivatives pricing и алготрейдинг - это две разные области, требующие разных скилов.

derivatives pricing во многом основан на теор вере (стох процессы), диффурах (нужно иметь общее представление, без каких-либо сильно прокаченных навыков) и вычислительных методах (то есть, имея уравнение нужно получить численное значение в рамках заданных условий) + средний программинг, чтобы закодить модель эффективно.

"алго" - это во многом и в первую очередь про программинг, нужен быстрый и эффективный код. распределенные системы, параллелизм и проч. это первый аспект. из математики - полезнее всего статистика и теор вер. а там где статистика всегда рядом обитает лин алгебра. и опять же - без жести, средний уровень (в основном разложение матриц). но здесь нужно определиться с терминами. под алготрейдингом часто имеют в виду массу разрозненных вещей. например, execution - автоматизация исполнения ордеров разной степени сложности с минимизацией market impact и проч. под все это моделей много, нужно их понимать и использовать. это во многом computer science. далее - маркет-мейкинг, тоже отдельный топик, но схожий с первым. stat arb - тут кто во что горазд. начиная от тех анализа до разложения фурье. поскольку в этой теме тусуются люди с совершенно разным бэкграундом, то каждый работает в рамках своих возможностей и представлений о правильном. и ML конечно же тоже люди используют. так вот все эти люди ищут "альфу" (букву греческую), насколько успешно - большой вопрос. если вы возьмете крупнейшие алго-конторы типа Цитадели, то увидите, что их основной бизнес не в поиске альфы, а в execution. Например, цитадель берет крупного ритейл брокера и договаривается с ним, что весь клиентский поток ордеров исполнять будут они. и на этом они и зарабатывают (а всякие альфы и взятие на себя риска - это делается по минимуму). и в этой деятельности computer science`а почти под 100%.

таким образом, если вы хотите в алго, то вам нужно упорно учиться прогать на профессиональном уровне + доучивать алгоритмы, структуры данных и проч. но вам вроде это не интересно и программистом вы не хотите быть?

остается путь "кванта в банке" (то, о чем я писал). это во многом путь derivatives pricing, но при этом приземленный. вот вам пример задачи: есть библиотечка, она работает на 32-битном экселе, но глючит на 64-битном. нужно разобраться и исправить. это типичная задача банковского кванта.

таким образом, как ни крути. а программистом быть придется. более того, все финансы - это работа с данными. согласитесь, что работа с данными - это не математика (по крайней мере в российском понимании), наверное поэтому на западе программы mathematics и statistics разделены и являются самостоятельными (видимо там данные тоже не отдают на откуп математикам)

В целом согласен, особенно с идеей, что если программирование вызывает отвращение, в сегодняшних реалиях будет тяжело устроиться в кванты и получать какое-то удоволствие от работы. Но насколько я понял - это не случай ТС. Насколько я помню, основное неприятие вызывало построение карьерного пути в ИТ ну и вообще сама ИТ-субкультура. Так, конечно, навыки программирования (в самом широком смысле - от ооп до скриптинга и прикладного анализа данных) - один из самых полезных скиллов сейчас в этой области. Но прям "учиться на профессиональном уровне" быть программистом - по-моему уже оверкилл. Достаточно понимать, что это большая часть работы, и быть готовым в моральном и техническом плане. А с профильной программистской степенью даже есть шанс, что запишут ближе к девелоперам, и придется в основном имплементировать чужие идеи. Что тоже хорошо оплачивается и может быть по-своему интересно, но уже ближе к классическому ИТ.

Насчет квантовых направлений - хорошее описание, но мне кажется, нет такого уж четкого различия между "квантами в банке" и вне. Облась чистого прайсинга потихоньку отмирает, потому что из стандартных деривативов уже запрайсили все что можно всеми возможными способами и даже положили вычисления на видеокарты. А аппетита к каким-то новым инструментам после кризиса не особо много. Так что остается поддержка библиотек в основном, ну и структурирование нетипичных сделок. И все все перечисленные области можно найти и в банках - algo execution, market making и даже в каком-то виде statarb (central risk books).

Ну и про цитадель - утверждать, что один из крупнейших хедж фондов с 25 ярдами под управлением не берет риск, или не имеет от этого прибыли я бы не решился :)  Другое дело, что у них есть подразделение Citadel securities (кстати, по слухам, субсидируемое прибылями из хедж фонда с целью выдавить конкурентов с рынка), которое в действительно специализируется на маркет-мейкинге и риска берет не так много. Причем отношения с retail брокерами тоже в эту категорию относятся, а вклад чистого execution, думаю там не такой большой.


Ну и чобы не оффтоп, ТС, есть еще шанс напрямую закрепиться в Европе, минуя ступеньку загран образования, и насколько понимаю, немало людeй этим путем проследовали. Вот одна из самых известных таких программ таких.
http://www.careerrussia.ru/barclays
Тут уже поезд ушел вроде бы, но можно попробовать напрямую через сайт податься на интершип и quant associate программы. По крайней мере в barclays и JPMorgan брали на них иногда напрямую из России. Не факт что это оптимальный путь и не факт, что сразу удастся найти идеальную вакансию, но можно держать в уме, как возможность напрямую попасть в индустрию, без больших потерь времени.

Записан



Страницы: « 1 2
  Печать  
 
Обычная тема
Популярная тема (более 75 ответов)
Очень популярная тема (более 100 ответов)
Заблокированная тема
Прикрепленная тема
Голосование