当科技成为各行各业追逐的“秘密武器”，当AI、大数据、量子计算这些热门概念满天飞时，你会不会好奇，它们背后的从业者是否也和这些概念本身一样“神秘”？大家通常以为，这些“科技达人”都会聚集在年轻的互联网行业，我们却发现，原来在摩根大通这样一家有着两百多年历史的金融公司，早就建立了量化研究（Quantitative Research/QR）这样一个学霸扎堆的团队。
今天，就让我们一起来探秘金融机构里的量化研究岗位，看看这群银行家中的年轻“科学家们”到底能在一家历史悠久的金融机构里扮演什么样的角色。
选一个跑道让兴趣起飞
年轻人总是面对着很多的机会和诱惑，然而，北大毕业的王志明却从一开始就认准了摩根大通量化研究团队。他在这里完成了自己的第一份也是唯一一份实习，并在毕业后顺利加入了这个充满活力的团队。
“毕业的时候我就对自己说，一定要选一份有意义又有趣的工作。”作为QR团队的一员，王志明的工作是为交易员们打磨工具，建立模型帮助他们管理利润和损失、优化投资组合。“摩根大通的广阔平台给年轻人提供了更多挑战自我的机会。有别于其它机构的量化研究人员通常仅服务于某一项专门业务，我在实习期间，就有机会在资深同事的带领下，同时接触到股票、市场风险和利率相关的三个项目，甚至还有机会参与研究连学术界都尚未完美解决的百慕大期权蒙特卡罗模型问题。”
让王志明最骄傲的是那些从零起步收集市场数据的日子。“2017年前信用违约指数的风险价值模型很大程度上依赖于业务员对行业的了解，众多金融交易都是以经验判断为基础。我当时的项目是结合公司内积累的数据以及所有市场公开数据进行去伪、整合、建模，然后和业务端反复沟通、调试模型。” 海量数据异常复杂，王志明和团队相当于研究了每一朵浪花的特点，最终提炼出了潮汐的规律，终于形成了有效的信用违约指数的风险价值模型。
“看到自己的劳动成果不断在业务实践中得到验证和使用，这让我觉得我的工作非常有意义。”而不断增加知识的深度与广度则是王志明定义的“有趣”。“我觉得摩根大通恰好为年轻人才的兴趣和热情提供了一个起飞的跑道，对年轻人来说是个非常好的工作起点。”他总结说到。
选一家科技公司让技术与金融完美结合
魏腾鹏在研究生期间主要的研究方向是GPU技术。目前炙手可热的人工智能，正是以这项技术为核心算力。因此，魏腾鹏常常被问到一个问题：为什么会选择在金融公司而非一家科技公司工作？
“因为在摩根大通，我们可以帮助解决一些世界上最复杂、规模最大的应用技术问题。”魏腾鹏回答说。他认为，技术作为一种手段必须和运用场景结合才能发挥价值，而技术和金融场景的结合顺理成章。“作为一家全球领先的金融机构，摩根大通的系统每天要处理涉及多个国家、130多种货币的6万亿美元，这本身就是一项相当复杂的挑战。一旦你理解了摩根大通正试图通过先进技术来解决一些世界性的难题，往往就会被这家公司所深深吸引。”
“更何况摩根大通本来就是一家科技公司啊。”魏腾鹏介绍：“摩根大通在全球拥有超过50000名技术员工，支持100多个国家和80%以上的财富500强客户。2019年公司在科技领域的投资超过了110亿美元，其中还有50亿美元专门用于新技术项目投资。” 在支持科技驱动业务这件事上，摩根大通的决心和投入甚至超过了许多互联网企业。
