顶尖金融圈:我们需要的这项技能,90%应届生都欠缺...(附10000+分钟视频教程+案例技巧)

 

对于求职顶尖金融和咨询行业名企的商科学生来说,除了学校背景、专业对口、英文流利之外,还有一个最重要也是最容易欠缺的必备技能,那就是——数据分析处理能力。

 

很多知名金融企业都喜欢在招聘要求里加上一条:“熟练掌握数据分析处理能力、拥有较强编程水平。”

 

这些技能可能在校期间学习和实际的并不深入,但在数据至上的商业洪流里,快速准确地对信息进行分析、建模已成为从业人员的必要素质。

 

风控通过财务数据分析做出风险预测,交易部门则通过股市数据的分析做出交易决策,而咨询顾问通过数据模型分析出市场战略…谁更善于从庞大的数据中得出见解,谁就能抢占先机获得收益的优势。

 

学习一种数据分析的工具,不仅有助于提升拿到尖端名企Offer的概率,在未来的工作中也可以做到快速提取有用信息,让工作效率极速提升。今天老学姐就为大家详细盘点能够大大提升数据处理和分析效率的“神器”:

 

 

1、金融圈方言——Python

 

Python是金融领域最受欢迎的编程语言,没有之一。

 

不论是金融衍生品还是金融大数据的分析,Python都可以说是一把非常好用的“快刀”。Python科学计算和统计分析都很牛逼,不但能够很好地和其它系统、工具软件或数据流结合在一起,而且能够做出效果很好的可视化数据图表,最重要的是,在速度上十分可靠,帮你节省下大量的时间。

 

凭借着对复杂的金融算法的实现具有化繁为简的天然优势,尤其擅长策略回测。正是基于此,很多金融公司的部分岗位对应聘者的要求总会加上一句“熟练掌握Python优先”。

 

一提到编程可能很多人就怕了,“毕竟不是学计算机的隔行如隔山啊。”

 

但实际上,Python却并不像C++、Java等开发级的计算机语言那么难学,对于许多“金融民工”来说,阅读Python程序的感觉其实和阅读英语没有太大区别,因为模型中的每一条数学语句几乎都可以用一行Python代码来代替,根本不需要去思考任何底层的计算机逻辑,你的注意力只会集中在需要解决的问题上。

 

比如,做量化投资的第一步需要获取金融数据,而Python有一个专门应用于金融分析的接口包Pandas,里面提供了丰富的金融数据处理的接口函数,只需直接使用DataReader函数就能够从雅虎或谷歌获得数据,再通过移动平均的函数就能够分析出一支股票的移动平均值,并能将它跟股票价格画在一起。

 

在未来,那些在华尔街叱咤风云的人可能不再是风光无限的数学家,很可能是一群把Python语言玩弄在鼓掌之间的人,他们将会成为金融界的一颗新星。

 

 

2、高阶的“数据统计软件”

 

 

尽管Python是金融圈常用的数据分析手段,但是作为老鸟仅仅会使用Python是远远不够的,在这个数据分析的领域,还有统计功能更强的SAS和更偏向大众的SPSS。这些软件和工具在大规模金融产品分析和金融建模中,都会起到至关重要且不可替代的作用:

 

SAS:

作为一款全世界公认的最好用的数据统计软件,在金融行业和医药行业的数据挖掘领域占据了统治地位,美国大型金融机构几乎前篇一律的用SAS,国内的5大国有银行以及几乎所有股份制银行也都在用SAS软件,如果你不会编程也没关系,在这个软件中,已经把数据的存取,管理,分析和展现的全过程有机地融为一体,用起来就像是从书架拿一本书,拿来即用。

 

比如,SAS中提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程,几乎囊括了所有最新分析方法,相比编程算法,SAS分析方法的实现通过图形界面的调用就能轻松完成。

 

但是SAS有其特有的语言需要学习,对于金融领域来讲,可能要花费额外的时间去学习,但相对来说SAS的统计功能要比python更具有优势,且实现起来也相对更加容易。

 

SPSS:

SPSS是世界上最早的统计分析软件,最早是基于社会科学、计算机科学一起开发出来。从功能上来说,SPSS远没有SAS强大,而且SPSS的界面和操作的设计,目前主要应用于高校、政府、市场调研等机构,整体使用目的更偏市场调研,作为大众化的统计软件,它可以简单轻松的实现问卷、回归分析等功能。

 

R:

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序,使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。所以R软件在数据统计与分析的学术研究中用的更多。

 

总体上来说,如果按照学习的难易程度从高到底排的话应该是:R>SAS>SPSS。但说起来,如果是公司用,应该倾向于用成熟的产品,比如 SAS 或者 SPSS,当然了,一些基本的数据统计分析,微软的EXCEL也就能搞定。

 

 

3、华尔街神器——彭博机

 

 

彭博终端机,简单来说就是一套装有特定服务系统的电脑终端,专业人士需要通过该终端获取第一手的金融市场消息。当然了,彭博终端不仅仅能够用来查询金融数据,它还被称为华尔街的facebook,不论是股票、期货,换上外汇、期权或其他衍生品,每个交易员都在用它聊天、发价格、发小道消息。

 

别看它界面单调老旧,但被每个交易员视作珍宝。业界有个共识,不会用彭博终端,你就基本脱离了金融圈子。据说即使是华尔街的金融人士,简历上也往往将“熟练操作彭博机”列为一项擅长的技能。

 

而在国内,越来越多的金融公司也开始将掌握Bloomberg的操作列为求职中的加分项。虽然掌握一个搜索数据的工具并不能说明你的专业能力,但可以证明你在行业研究或数据分析方面有着丰富的实操经验。

 

一套彭博终端机每年的使用费用高达24000刀,但国内很多高校图书馆或教研单位都购置了彭博的终端,提供给本校师生使用,而且,彭博在全世界各大金融中心都有办公室,会定期提供免费的公开课培训。如果实在没有条件学习,至少可以记住彭博终端专用键盘上这三个终极“法宝”:Search键  (下图1)、Help键 (下图2)、EndBack (下图3)。

 

 

Search键:

双击search键就能够直接进入一个类似百度的搜索系统,输入任何你需要搜索的关键词,再按一下回车就能够找到你想要的信息。

 

 

 

EndBack键:

点击键盘上的End Back键,可以后退并切换回前一屏幕,来到一个菜单界面,你可以根据自己的需要去选择浏览菜单上不同的选项。

 

Help键

点击后会自动弹出帮助界面,这样就可以跟Bloomberg Helpdesk 在线聊天了,有任何操作或不懂问题都可以提问,Helpdesk是24小时在线解答,而且可以选择电话帮助。

 

 

 

4、百花齐放的金融终端机

 

 

虽然和国际性金融信息分析工具彭博相比,不管是在宽度还是深度上都不在同一个层次上,但随着国内移动互联网的高速发展,大有赶超之势。

 

以数据和功能而言,彭博这种全球统一的终端自然强大,不过界面不友好,毕竟是命令行时代起家的,即使现在有点菜单和导航了,但是依然需要用户输入大量命令。如果你研究全球宏观经济、美股之类,这自然是不可或缺的,但如果你局限于A股,那么其实反而是国内的那些金融终端好用。

 

国内金融终端,其实2003年前后就有不少了,比如巨灵等。但后来占据主导市场份额的是Wind,一度一统天下,当然卖的也是最贵的。批量采购Wind仍是目前各大金融机构的首选,毕竟分析师们早已经用惯了。

 

当然,国内也有一批后起之秀,如同花顺iFind和东方财富的Choice,虽然在系统功能上最多能够达到Wind的80%,但是相比Wind一年好几万的服务费要廉价许多,在国内个人用户中占据很大份额。

 

 

不管是Python还是Bloomberg,说到底都是最终为数据分析及金融研究服务的工具,但若想掌握仍需要大量的学习实践才行。为了帮助各位志在金融咨询的同学做好技能储备,老学姐特地搜集整理出一份1000+高清视频课程及实操案例的金融数据分析自学礼包,希望大家能够好好利用寒假的闲暇时间充充电。

 

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