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摩根大通:不懂编程就是文盲,资管经理强制学习编程

摩根大通:不懂编程就是文盲,资管经理强制学习编程

 

据英国《金融时报》报道,摩根大通已经开始要求其资产管理部门的所有员工参加强制性编程课程学习。据报道,目前该集团的分析师和员工中,有三分之一已经接受过Python编程培训,而数据科学和机器学习课程也在制定之中。

 

摩根大通资产管理负责人Mary Callahan Erdoes表示,通过学习编程能够加强业务团队对编程语言的了解,提高与技术团队的沟通效率,最终为客户提供更好的工具和解决方案。

以下是Financial Times的原文报告截图(想完整查阅文章的家长可以谷歌搜索文章标题名):

 

摩根大通:不懂编程就是文盲,资管经理强制学习编程

摩根大通是谁?它的总部在美国纽约,总资产2.5万亿美元,总存款高达1.5万亿美元,占美国存款总额的25%,分行6000多家,是美国最大金融服务机构之一:

 

2018年4月22日,2017年全球最赚钱企业排行榜发布,摩根大通排名第12。

2018年6月7日,《福布斯全球上市公司2000强》榜单发布,摩根大通排名第3。

2018年7月19日,《财富》世界500强排行榜发布,摩根大通公司位列47位。

 

这样一家能赚钱的公司,要求自己的员工用编程充实自己,甚至,摩根大通资管经理Mary Callahan Erodes还说:“现代资产管理的唯一语言是编程语言”。

随着算法交易的崛起,越来越多传统投资银行开始转型成为科技公司。除了摩根大通,其他投行也加入了编程学习队伍。金融行业实际上完全满足大规模商业算法应用的两个重要条件。其一、数据的质量和数量必须达到一定的要求,尤其强调的是整个数据流程和每日的数据更新,这决定了算法的基础是否牢固;其二,在所在领域有没有对问题的相对清晰的定义。

一直以高素质实习生项目闻名的高盛集团发布了一份调查报告,针对全球2500名在高盛的夏季实习生调查,当问到你认为“哪个语言在未来会更重要”时,在被调查的全球2500名80、90后优秀年轻人中,72%选了Python。编程正成为年轻人乃至整个世界最看好的热门或者说必备技能。16岁的高盛实习生Adam Korn直言“现在想从事交易或分析的基金经理不懂编程很难存活下去”。

目前,高盛有约9000名计算机工程师,占高盛总员工数量的1/3。接下来将轮到投资银行业务。传统上,这一领域需要较强人际沟通技巧,但高盛规定在任何一次IPO中所需要采取146个不同步骤,而其中许多步骤都可以通过算法完成。

根据efiancialcareers的最新调查,Java和Python是目前华尔街最炙手可热的两门编程语言:

多年以来Java一直都是华尔街最热门的编程语言。从低延迟处理应用到订单管理系统或风险评估平台,都有Java工程师的身影,Java还非常适用于数据模拟和建模。此外,在搭建用户友好、加载快速的安全网站方面,Java和JavaScript(前端设计)都是关键语言。

Java工程师的紧缺除了需求旺盛外,另一方面原因是华尔街对Java开发人员的技能和资质要求很高,据Jay Gaines&;Company的统计,Java工程师招聘职位的应聘者数量平均只有7名,远低于其他语言的工程师,而Java工程师的薪水福利也比其他开发人平均高10%左右。

Python是数字华尔街上一颗冉冉升起的新星,Python非常适合开发分析工具和数量分析模型,这些分析工具和模型对于投资银行和对冲基金的交易策略来说至关重要。

Python的优势之一是易于入门,开发速度也比传统语言更快,Selby Jennings公司负责北美金融科技招聘的主管Jared Butler认为,Python在投资银行界的流行度将超过Java,原因有三点:

首先,Python的代码效率高,10行Python代码就能完成C++20行代码的工作,而且错误几率更低。随着监管加强和最佳实践的普及,Python的性能和可用性得到越来越多的认可。
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其次,随着越来越多的技术专家出现在在银行业务侧,Python也将更加流行。因为Python能让开发者与分析人员和研究人员在项目中更好地合作。
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第三,Python是优秀的脚本语言,应用面越来越广,尤其随着大数据的重要性与日俱增,Python与Scala一起,都将扮演更加关键的角色。
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所以现在,摩根大通强制普及编程语言,从某种程度上来说,也是想要摩根大通的资管部门员工可以和科技部门一样使用编程语言,这样有助于开发更好的理财产品服务客户。明年摩根大通将扩大强制学习范围,包括数字算法和机器学习。

这两门课也很有意思,数字算法通常是每一个学习编程语言的人必修的一门课,想要拥有更好的逻辑就得学习这样的内容。机器学习则是人工智能的核心,是计算机智能化的必经过程。前者让Python的运用更为深入和充满逻辑,后者则是Python如今运用最广泛的地方。

 

事实上,金融行业是最适合AI养成的环境之一,每天有大量的数据产生,又对这些数据有明确的界定和公式导入。

 

不过,Python开发人员在薪酬待遇上竞争力不大,这也是因为Python入门太过容易。很多人力资源经理甚至都不再技能要求中提及Python,因为对于经验丰富的开发人员来说,Python作为编程学习的基础语言,学习起来较为容易。

 

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