金融行業最重要的是計算機數學和金融知識這三方面嗎?

時間 2021-06-01 18:20:48

1樓:

金融最核心是資本和人脈,核心業務是資本運作,做一級比較吃資源,二級吃技術,要看你自身情況而定,這是兩個不同的方向,計算機+金融應該是比較吃香的。

2樓:

看你想做一級市場還是二級市場了。

投行部、私募股權和風險投資這類都屬於一級市場,重要的是名校背景和與人打交道的能力,其次才是一些硬技能,比如財務和法律。至於計算機程式設計和數學基本是不怎麼用得上的,excel、ppt和wind這些玩得轉就好。

對於量化投資這類二級市場的職位,名校背景還是重要的,但相比與人打交道的能力,計算機和數學就顯得更重要一點。而且相比起來一級市場更偏「商業」,二級市場更偏「金融」,因此二級對金融知識的要求也比一級市場要高些。

至於你說的規劃,本科學計算機是可以的,出來之後做一級市場投資(TMT行業背景)或者二級量化投資(程式設計背景)都是沒有問題,甚至會比學純商科的同學更有優勢,只是轉行的過程會比較心累。在機構學CFA,這個沒有必要,CFA對在校生來說意義不大,不如學CPA。

另外恕我推測,樓主本科學校應該不算名校吧,想進頂級投行的話得先洗白學歷,有兩條路:一是本科學金融,然後保/考研到國內清北復交的金融碩士;二是本科學計算機,然後出國去頂級MFE專案。前者難度小點,後者不能保證能申到滿足投行要求的target專案(水專案太多了),而且現在大多quant都喜歡PHD了。

現在主要的問題是找到自己究竟想做哪種具體的職位,金融是個太過於大的概念,連投行內部front office也分一級市場的ibd和二級市場的s&t,不過估計題主才高考完也不能馬上知道,我自己大一那年也就這個問題糾結了很久,最後不斷了解不斷嘗試才確定了方向。言歸正傳,如果題主的學校是semi-target(包括不限於浙大、人大、上財之類的),可以選擇直接讀金融然後讀四校的金融碩刷學歷,如果不是的話最好讀計算機然後出國。

3樓:

就金融行業來講,只有少數人靠知識技能賺錢,多數人靠拉皮條賺錢,國內而言,金融業是最大的皮條客生意場.行外大部分人都以為上面第一類是金融從業者的光鮮代表,殊不知第一類才是典型拿命換錢的金融狗,而且一煲狗肉煲也值不了幾個錢。

4樓:我耳塞呢

要想去外資投行銀行,計算機數學還有點用

在內資券商銀行,除去少數量化、風控之類部門外,其他核心業務基本不用這些知識

所以看你怎麼選了。內資的話,一級市場財務法律比較重要,二級市場會一些數學計算機是加分項,但不具備決定性作用。在國內混,執行力和交際能力更重要。

5樓:卜運算元

學經濟吧,巨集觀和微觀經濟學理解了,之後看些CFA,不過最好是能懂ACCA更好,這樣乙個計算機背景的牛犢,金融圈是最需要的。

6樓:Leon Wu

最高票回答基本概括了國內投行的狀況。

國外投行應該是另一片風景,現在的Tier1國外投行對於有IT背景的學生很有好感,不過在投行中的IT也是受限制於front-middle-back office限制,建議自己做一點研究front/middle/back office 的開發崗位都有完全不同的要求, 按需學習,比在zhihu上看上述大神吹牛要靠鋪一些。

另外說一說,所謂的IBD這樣的高度人工性質的職業也在受到機器學習,量化資料分析領域的衝擊,早前高盛就開發出一套系統申稱可以替代所有的Business Analyst,而且已經有某家銀行開發出了自動瀏覽法律檔案的演算法了,雖然很多人工智慧金融應用泡沫很多,但是這些產品化應用必定會成為趨勢,整體行業的效率都會提高很多。

P.S. 現在國外投行比較火的職業是Risk Quant Developer 技能傾向於 Business Intelligence, R, Python 和少量的OOP(Object Oriented Programming)。

這個職位因為現在金融監管風險控制的需求很吃香。

7樓:

你這是2級狗/研究狗的配置。還是偏量化的。

金融還有很多別的崗位,並不需要數學。

你要是勵志想當個2級狗那這個知識結構可以。別的,我比較了解融資和搞PERIPO/定增的,融資的同志們主要是跟人打交道,業務技巧比較難說。一級的同志們主要研究公司和公司領導人。

跟2級市場需要的知識結構還差的比較多吧。

你要去投行,那主要跟我們搞一級市場的那些更像一些吧。就像上面說的,會計,法律等方面知識還是需要的吧。搞一級很多時候是跟人打交道,跟人打交道的知識結構我這2級狗甚了解。

8樓:周永

不全是,如果從行業的角度來看,任何行業最重要的能力,都有一些共通性:比如領導力、執行力、溝通力等等

如果從你說的這個角度來看,我認為是從學習或者科研的角度;學好金融不外乎計算機數學和金融知識,計算機是因為金融行業現在也需要程式設計,比如量化交易;數學就是各種模型,各種投資回報率的計算等等;金融知識就不多少了

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