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当代最具竞争力的技能是什么？摩根大通CEO告诉你---编程。
今年新加入摩根大通的全部资产管理分析师必须强制学习编程语言，Python。
摩根大通资管经理Mary Callahan Erodes表示“现代资产管理的唯一语言是编程语言”。因为强制普及编程语言，现在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。
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。
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。
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。
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,学习Python是一件相当容易的事情。
（金程AQF实训项目）
本次AQF核心课程体系共分为五大部分：
1、量化投资基础：主要涵盖了量化投资领域的必备知识，包括：基本面分析、技术分析、数量分析、固定收益、资产组合管理、权益、另类投资等内容。
2、Python语言编程基础：包含了Python环境搭建、基础语法、变量类型、基本函数、基本语句、第三方库、金融财务实例等内容，旨在为金融财经人提供最需要的编程方法。
3、基于Python的经典量化投资策略：包含了最富盛名、最基本的量化交易思想和交易策略，例如：海龟交易模型、Logistics模型、配对交易模型、波动扩张模型、Alpha模型、机器学习（随机森林模型、主成分分析）、深度学习（人工神经网络）等内容。
4、量化交易系统设计：旨在学习量化交易系统的具体知识，包括过滤器、进入信号、退出信号、仓位管理等详细内容，并指导学员设计涵盖个人交易哲学的量化交易系统。
5、量化实盘交易：旨在为解决实际量化交易策略搭建过程中的一些问题提供最优解决方案。
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