反欺诈和量化投资还挺像的

从2013年开始第一份量化投资实习到2018年初离开金融行业,我算是也在量化领域混了四五年了,只是都是实习或者工作之余在做。​然后改行做了机器学习,主要做反欺诈场景的研究。最近对比了这两个方向,发现还是有挺多共通之处的。

  1. 很多时候简单的规则非常有效,而且越是经验老道的从业人​员越依赖简单的规则。
  2. 行业对机器学习的态度:都说有用,都想试试,很多人试了一把就放弃;又有的公司在大力发展,做得很深很好。
  3. 有很多专业论文可以学习,到了实际应用又不是都有用。也就是说公开的模型一般都是在​某些具体场景下才有效。
  4. 需要批处理(回测),需要实时计算。

本来以为自己转行了,结果只是同样的技能放到了不同的场景中去​应用了。

专业问题,怕触及保密红线,不敢再展开讲,大家自己体会吧。

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