紐約蘇活區(qū)的TwoSigma是一家規(guī)模240億美元的對沖基金公司，他們的辦公室里已經(jīng)出現(xiàn)了機器人。這一點千真萬確。但是，這些機器人并沒有干出多少活?！度A爾街日報》(WallStreetJournal)稱，它們主要的任務僅限于打沙狐球或空氣曲棍球等工作。

交易是建立在分析學和交易決策之上的，其業(yè)務操作以微秒為單位，而機械設備的本質(zhì)決定了機器人的移動過于緩慢，無法跟上交易的快節(jié)奏。事實上，TwoSigma聯(lián)合創(chuàng)始人、擁有麻省理工學院(MIT)計算機科學博士學位的大衛(wèi)?西格爾(DavidSiegel)僅僅是喜歡機器人而已。

就交易而言，入侵人力工作崗位的機器人并非機械設備，而是算法。Tabb集團(TABBGroup)合伙人兼首席運營官亞歷克斯?塔布(AlexTabb)表示，金屬人是不會擔任交易員角色的，但是會有越來越多的資源去開發(fā)更智能的算法。

他表示：“企業(yè)正在召集更多的開發(fā)人員，比如數(shù)據(jù)科學家、數(shù)學家和工程師。速度仍然很重要，但智能則更為重要。我們看到，人們采用交易算法是要更加智能，而不僅僅是要更快。它們需要容納更多的數(shù)據(jù)，進行更快的分析和計算。人們正努力讓它們成為一種知識形態(tài)，而不僅僅是一種數(shù)據(jù)形態(tài)。你需要從數(shù)據(jù)中獲得知識，然后利用這些知識做出決策。”

大數(shù)據(jù)是2015年自動化金融的最前沿概念。華爾街大數(shù)據(jù)顧問、紐約市巴魯克學院(BaruchCollege)兼職金融學教授安德魯?謝潑德(AndrewSheppard)稱，用于分析大數(shù)據(jù)的工具越來越先進，行業(yè)也需要即時獲得更多的分析。謝潑德提醒交易員，隨著算法的改進，他預計未來的交易將由24小時運行的機器進行，人的作用將非常小。他指出：“人力可能會管理這些機器，但這也不一定就需要。”

魯帕克?查特吉(RupakChatterjee)博士是新澤西霍博肯市史蒂文斯理工學院(StevensInstituteofTechnology)金融工程系副主任，他對金融業(yè)的就業(yè)前景持樂觀態(tài)度。他表示，在計算機開始執(zhí)行交易策略前，總要有人創(chuàng)造并測試這種交易策略。銀行需要經(jīng)驗豐富的金融工程師和具有良好的數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)可視化能力的數(shù)量分析專家，“他們必須了解華爾街產(chǎn)品的標準和技術，那些具備大數(shù)據(jù)技能的金融工程師則更有優(yōu)勢。”

大數(shù)據(jù)、Java、Python、大數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計學：未來的交易技能

查特吉鼓勵他的學生拓寬他們的技能，從而能夠在交易部門、商業(yè)及零售銀行部門、甚至醫(yī)療保健業(yè)務部門運用大數(shù)據(jù)和分析學知識。這些技能在多個領域都頗受重視。學生也應該學會一兩種計算機語言，比如Java和Python。他補充道，了解NoSQL等非關系型數(shù)據(jù)庫或大數(shù)據(jù)分析這樣的集群環(huán)境也非常有價值。

在更高職位層面，銀行需要交易主管完全了解算法模型的工作原理，以及選擇某種算法會對盈虧造成何種影響。Numerix是一家開發(fā)金融衍生品分析軟件的公司，該公司首席營銷官吉姆?約克爾(JimJockle)與全球直銷主管喬?薩波利托(JoeSaporito)表示，交易部門不再是個自我封閉的孤島，它們需要展示自身的合規(guī)性，展示它們對機構其它部門的影響。約克爾表示，如何選擇模型已不再是交易員自己的事。主管需要明白一個模型能怎樣幫到整個組織，而不僅僅是幫助交易員獲得獎金。

埃森哲戰(zhàn)略咨詢(AccentureStrategy)的資本市場負責人鮑勃?蓋克(BobGach)表示，一些交易員的角色正向投資銀行資產(chǎn)負債表的管理轉(zhuǎn)變。簡單的交易正在自動化，但人們需要了解多種多樣的交易，如抵押品、資本支出，或是否屬于套期保值（俗稱XVA交易）。從更簡單的經(jīng)紀交易層面來看，蓋克認為，銀行還是需要人工交易員來為客戶提供多方面的服務，如貿(mào)易融資、應收賬款管理、信用風險管理和替代現(xiàn)金流的掉期交易等。

約克爾表示，他將敦促自己的兒子更深入地了解統(tǒng)計學，并養(yǎng)成更好的批判性思維。

“成功的交易員將是那些可以超越預打包可視化資料范疇提出問題的人，他們會深入了解其基礎分析，利用不同的蒙特卡洛模擬結(jié)果(MonteCarlo)找到更多機會，或者領先一步，有能力對數(shù)據(jù)提出比旁人更好的質(zhì)疑。

薩波利托稱，大多數(shù)交易員最多只掌握了10%的Excel技能。要想成為未來的交易員，你應該努力掌握20%，那將遙遙領先其他大多數(shù)交易員。

專家們都認為，復雜性將是未來的趨勢。股票交易的提示空間有限，各機構將在多種資產(chǎn)和多種貨幣中運營。

約克爾表示：“外匯交易員只交易兩種貨幣的日子過去了，那將是未來我們回顧和回憶的事情。”

塔布認為，新入行的交易員在學習交易的同時還要學習編程。他解釋道：“編寫代碼與調(diào)整算法的能力將極為重要，尤其是對那些需要速度和智能才能存活下來的做市商而言。真正的交易能手需要掌握的技能正在不斷變化，未來的技能需要堅實的技術基礎。”

Tradeworx首席信息官馬尼?馬赫朱利(ManiMahjouri)表示，新交易員應該掌握技術知識，特別是計算機編程知識。哪種程序最好？任何一種都可以。馬赫朱利說：“計算機語言也在變化，但重要的是要能夠用一種語言進行編程，這樣你就能輕松的學會新編程語言。”

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