Ⅰ 在投行內部做量化交易與獨立出去做量化交易有何不同
這里我們只說量化交易，不討論量化研究和量化定價這一塊的業務。
量化交易是分兩個階段的。第一個階段是2008年以前，或者說Dodd-Frank法案以前，投行內部林立著各樣的很多對沖基金或者類對沖基金的實體，比如Morgan Stanley的PDT（Process Driven Trading）和高盛的Global Alpha，而很多投資銀行的自營交易業務也很像對沖基金。在這一階段，這些類對沖基金的實體和外面的對沖基金是沒有啥區別的，業務很類似——賭方向、做部分對沖（Partial Hedging）、跨市場套利，也非常敢於承擔風險。
當時在投行內做對沖基金類型的量化交易有著非常大的優勢，因為兩點——第一是銀行有著非常良好的融資渠道，融資成本顯著地低於當時的對沖基金，如果你嘗試去組建過一個基金，你就知道資金成本對於一個對沖基金的影響多麼大——巴菲特這么多年的成功是離不開長期1.6倍的財務杠桿和其低於中央銀行存款准備金率的資金渠道的（詳細內容參見AQR的論文——Buffet's Alpha）。 炒股需要經常總結，積累，時間長了就什麼都會了。為了提升自身炒股經驗，新手前期可以私募風雲網那個直播平台去學習一下股票知識、操作技巧，對在今後股市中的贏利有一定的幫助。
第二是銀行有著一個灰色的信息流——客戶的交易記錄。這個交易信息，就是今天，也是非常有用的內部消息。幾周前Bill Gross從PIMCO離開時，所有投行的Sales都瘋了，不停地研究之前PIMCO在自己銀行的倉位，然後分析那些債券最有可能最先被清盤，從而給其它客戶交易建議。而當年文藝復興多次更迭合作的投行，就是因為其大獎章基金的交易記錄得不到妥善的保密，很多合作銀行的自營交易桌跟著交易。
這兩個優勢造成了當時的自營交易極其暴利，而且管理層為了做大業績，全力支持明星交易員放大杠桿——而實際上，金融危機期間很多的CEO都是靠著自營交易的暴利業績從交易大廳升職到管理層的——比如Citi的前任CEO Pandit和摩根斯坦利的前任John Mack。
這也造成了，為什麼很多高盛離職的自營交易員在金融危機後，當銀行不能做自營交易後出來自立門戶開設對沖基金，卻完全無法復制當年的業績——因為他們是因為整個組織的強大而獲得超額收益，當失去了資金優勢和信息優勢後，一切都成為了浮雲。
2008年，准確說是2009年後，一切都變了。
首先是政府明令規定自營交易不讓幹了，於是各種投行旗下的基金，放入資管部的放入資管部（比如Goldman Sachs Global Alpha進入GSAM），獨立營業的獨立營業（比如PDT從摩根斯坦利分離），要不直接就關門大吉了（比如UBS、德銀）。
還有一些碩果僅存的，一般是在股票交易部門，打著對沖為名，通過會計手法，維持著極小的自營規模，這種類似的團隊很多投行都有。但是不成氣候了，也不會造成任何系統性的風險——當然，各種馬路傳奇故事也銷聲匿跡了。
銀行內部還有沒有量化交易了，其實還有——那就是隨著計算機技術進步的自動化做市交易。做市在國內這個概念剛剛出現——因為期權做市商制度的引入。但是在美國這個是從華爾街開始就有的交易體系了。簡單來說，就是假設你經營一家買可樂的小店，你有兩個主要的交易——一是從總經銷商那裡拿貨，用的價格是Bid，二是分銷給街邊下象棋和夕陽下奔跑的孩子們，這是Ask。Bid是你的進價，Ask是你的出貨價格，Bid一般小於Ask（除非你是搞慈善的）。你持續的維持報出這兩個價格，同時根據你的存貨來調整報價或者對應報價的數量——比如你的存貨太多，大爺不出來下象棋了，你就降低Bid，這樣很難進到貨了，而保持Ask，等待有人來消耗你的庫存。
這個過程就是基本的做市商交易流程，在金融中，由於沒有實際的總經銷商供貨，你的報價（Bid-Ask）是基於你對於對應資產的Fair Price的估計來決定的，通常是你算出來的均衡價格加減一個值構造成Bid-Ask組合。在很長的時間內，這個報價都是靠人來完成，這個過程是枯燥的，而且很容易出錯——而對於期權類產品（非線性價格）也很難快速報價。我之前和期權交易員合作過很長時間，他們的工作不一定智力上很難，但是對於人得耐力絕對是一種挑戰——因為在開市後他們要注意力高度集中的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐，報價，報價，在這交易大廳報價... ...
於是，從簡單的資產起，從交易所級別開始支持API交易了。什麼是簡單的資產，就是Vanilla類別的，比如個股、指數、外匯、國債等等。因此投行由於本來就是大量資產的做市商，開始把原來這套過程通過計算機來完成。後面大家發現計算機是完美勝任這項工作的，因為計算機能夠高速計算庫存來調整報價，還能報出很多復雜的單類型。因此從2000年開始個股、指數開始逐步被自動化做市來包攬，2005年後個股期權自動化做市大熱，而2008年後外匯自動化做市也相當成熟了，2010年開始國債自動化做市也在美國興起——這也是我目前在工作的內容。
那麼對沖基金呢，除了傳統的量化Alpha，他們難道不能也做這個業務嗎？實際上，很多對沖基金的自動化做市業務比投行還要好——比如Citadel，比如KCG。但是區別何在？區別在於兩點，第一是很多對沖基金不是專屬做市商（Designated market maker）。DMM的特權是其有專屬席位——在美國這樣高度商業化的國家，DMM也是非常稀有的。原因在於，DMM是有責任的，那就是在各種大型金融危機中，當流動性極差的時候，DMM還是要持續的報價，一quote兩quote，一quote兩quote，似爪牙，似魔鬼的步伐... ... 在流動很差的時候這是非常危險的，因為大家丟給你的都是不好的資產，比如大跌的時候，都在賣，你的Bid反復被Hit，然後又沒人來hit你的Ask，浮動虧損可以非常大。那麼DMM的特權呢，DMM可以獲得非常高比例的rebate，也就是說，傭金返點非常高。這是對於其承擔的義務的回報。
第二就是絕大多是對沖基金不是Broker，也是你一般想買股票不會去找他們報價。在外匯和債券這類市場中，有兩級市場，一個是B2C市場，也就是零售市場，裡面基本都是Broker-Client，而第二級就是B2B市場，都是Broker-Broker。一般來說，B2B市場的Bid Ask Spread要低一些。一個形象的例子就是，我小時候去批發書的商店買書，一個商店有本習題集沒有，於是老闆去隔壁家拿了一本，賣給我，最後肯定這個老闆要把一部分價格還給隔壁家，我付的價格和老闆付給隔壁家的價格就是B2C到B2B市場的差價。
這里投行又耍流氓了，他們有著B2C市場的接入優勢，因此只要客戶量夠大，基本都能把自動化做市實現盈利——因為根據大數法則，一定時間內，買賣雙方的交易量應該是均衡的。
那麼對沖基金靠什麼——靠更好的策略。對沖基金如果要做高頻做市的，基本在B2B市場參與，他們不是DMM，但是也自己去報價，然後靠著對於價格走向的准確判斷，來調整報價，實現拿到多數對自己有利的單，或者持有更久符合預測方向的單，來達到盈利。這種不是DMM卻自發去做做市商的行為，叫做Open Market Making。
Citadel是期權自動化做市的王者，頂峰時期一年的利潤可以到1 Billion（2009），而整個市場那年的利潤也就是7 Billion左右。因此如果策略逆天，沒有客戶流，也能靠做市賺錢的。
此外，做市業務之外，對沖基金還多了很多機會。因為很多業務銀行做起來不劃算——比如商品。考慮一個金融類公司，不能光討論交易策略，宏觀上你一定要思考資金成本等問題，這才是投資之道在投資之外。商品這些之前銀行幹了很多壞事的業務（詳細參加高盛的銅交易和JP的風電交易）都被監管方克以了極高的資本罰金。這是Basel III裡面的規定，也就是你拿著1元的股票和1元的監管資產過夜受到的處罰是完全不同的，具體演算法參見Basel對於RWA（Risk Weighted Asset）計算的細則。這一系列監管，造成了對沖基金有了大量的新業務——因為投行退出。而大量銀行的人才也流向了對沖基金。
現在門徑這么清晰，那麼投行和對沖基金做量化交易的工作差別就很明顯了——投行主要以自動化做市為中心的高頻信號、客戶流分析、報價博弈論等研究為主。而對沖基金主要是傳統的量化Alpha、量化資產配置為主——當然還有公開市場自動化做市了。
希望可以幫助到你，祝投資愉快！
Ⅱ 全球大型銀行掀起裁員潮：交易收入下滑 AI技術搶飯碗
華爾街有一句叫「Sell in May and go away（5月要清倉走人）」。而對於許多金融從業者來說，不論他們在過去的三個月有沒有把股票清倉，他們都得「走人」了。這是因為從7月開始，全球大型銀行的裁員潮已經來臨。
自德意志銀行7月7日宣布了金融危機後最大規模的重組，涉及規模高達74億歐元（約82億美元）並將在全球裁員1.8萬人後，包括義大利裕信銀行、法國興業銀行（18.360, -0.43, -2.29％）在內的歐洲大型銀行也紛紛加入裁員隊伍。
7月30日，「裁員潮」波及大西洋（3.150, -0.05, -1.56％）對岸的美國：當日，美國花旗集團亦准備在其業績不斷下滑的交易部門裁員數百人。
8月1日，英國最大的銀行之一巴克萊公布，由於「今年以來的商業環境明顯面臨挑戰」，公司在二季度裁員了3000人，約佔2018年年底員工總數8.35萬人的3.6％。其財務總監圖沙爾·莫扎里亞（Tushar Morzaria）稱，這次裁員非常「全面」，而非集中在一個特定領域。
全球范圍內的交易收入下滑、低利率甚至是負利率的政策、英國「脫歐」的負面影響與新技術的應用，多重因素的疊加之下，這波「裁員潮」更顯來勢洶洶。
交易收入一減再減
市場對於金融業出現的「裁員潮」並不驚訝。
事實上，財報已經給出答案。近兩周以來，各大投行陸續發布二季報，數據顯示並不樂觀。
7月24日，德意志銀行發布了2019年二季度財報。當季該公司表現不及市場預期，凈虧損31.5億歐元（約35億美元）。本月早些時候，在德銀披露重組計劃時，該公司預計，前期的重組成本將令二季度虧損28億歐元（31億美元）。實際的財報顯示，虧損規模還要高於當時的預期。
花旗銀行的情況也不怎麼樣：在本月稍早公布的二季度財報中，盡管當季營業收入上升4％，帶動利潤好於預期，但這主要得益於債券交易平台Tradeweb的IPO業務。剔除Tradeweb的影響後，當季股票交易的營業收入規模同比下滑了9％，固收業務營業收入下滑4％。
據彭博社報道，繼今年前3個月下滑14％之後，華爾街最大五家銀行的交易收入在第二季度又下降了8％。
根據商業數據公司聯合發展（Coalition Development Ltd。）的數據，今年上半年全球十二大投行的股票和固定收益交易收入，或許要比2008年金融危機時還要低。
同時，全球主要央行紛紛傳遞維持寬松貨幣政策的信號，如何在長期低利率的大環境下維持銀行盈利，成為許多金融家不得不考慮的問題。
加速削減成本成為眾多大行的共同選擇。
以花旗銀行為例，該行二季度運營支出減少了2％至105億美元，比分析師的預期值少了近1億美元。7月15日，花旗首席財務官在財報電話會上稱，將在下半年繼續削減成本，預計全年能節省5億―6億美元。
花旗銀行的CEO邁克科巴特對媒體表態：「花旗將竭盡一切所能，達成實現今年有形資產回報率為12％的目標。」
然而科巴特的表態是否能夠改善銀行的收益率仍是未知之數。
AI技術搶飯碗
另一方面，AI技術進入交易，可能會讓這一次的裁員與以往不一樣。
AI技術向金融業進軍早已不是什麼新鮮事，但近期的數據表明，AI技術對於傳統銀行以及股票交易應用場景的影響正在逐步加深。
時至今日，全球幾乎所有的銀行都已經實現了數字化系統建設，絕大多數以往需要人工操作的票據處理工作均已經實現自動化，工作效率得到了顯著提高李並。而隨著人工智慧、大數據、自動化交易進入金融業，不少銀行也正在開始新一輪的應對策略。近期追蹤全球49家大型銀行的瑞銀表示，巴克萊、德銀及匯豐等主要銀行去年在信息技術上的投資為700億美元，較陸擾舉2010年多一倍。
例如今年4月，花旗集團就曾發布公告稱，已與安永以及賽仕合作，利用AI開發出先進的風險分析評分引擎。該項目旨在幫助簡化與審查大量與全球貿易交易相關、耗時並高度依賴人工操作的流程。
事實上，在數據研究方面，與傳統的交易員相比，AI技術的優勢是顯而易見的：相比人類分析師依靠對 歷史 數據的分析來創建預測市場趨勢的模型，不知疲憊的人工智慧全天候都在獲取書籍、Twitter消息、新聞報道、金融數據、企業財報、國際貨早碧幣政策來理解全球趨勢，然後對股票、債券、商品和其他金融產品進行預測。
早在2017年2月，對沖基金數據服務公司Eurekahedge就在一份研報中表示，從他們追蹤的23家使用人工智慧技術的對沖基金來看，人工智慧的表現要優於人類：「（分析師）依靠 歷史 數據回溯測試建立的交易模型通常無法實時提供良好的回報。」
根據美國著名咨詢公司波士頓咨詢預測，在穩健發展的情況下，到2027年，銀行業將削減104萬工作崗位，降幅達22％。諸如客戶管理和服務、風控和審核、營銷與銷售等操作標准化程度較高，對 情感 交互的要求較低的崗位將被人工智慧大規模取代。
「AI取代交易員，就像是內燃氣取代了馬匹，ATM取代了很多銀行櫃員一樣。」規模達350億美元的量化對沖基金Two Sigma聯合創始人大衛西格爾對此更是直言不諱。在他看來，如今，大型銀行交易員所從事的工作並不涉及超高的價值：「他們從事著很常規的工作，而在這些工作上，計算機能做得更好。」
本文源自時代周報
更多精彩資訊，請來金融界網站(www.jrj.com.cn)
Ⅲ 工商銀行股票行情怎麼樣
工商唯含橋銀行中期業績報告顯老敏示，純利多賺4.9%，達1604億人民幣，繼續成為全球最賺錢銀行。德銀更預期大型內銀股盈利增速會加快，指猛今明兩年增長或分別見8%及10%。證券界繼續看好大型內銀，德銀指，大行相比中小行表現更平穩，資產質素以至凈息差均較強勁，今明兩年純利增長可望見8%及10%升幅。
Ⅳ 德銀大規模裁員近萬人產生了什麼影響
德銀大規模裁員。盡管許多美國大型銀行發布創紀錄的利潤，但法蘭克福的旗艦貸款機構德意志銀行的股價正在下跌，收入也在縮水。
分拆或與另一家銀行合並的情況似乎越來越受到關注，這在多年來一直被認為是一種好的但不切實際的想法。盡管如此，這只是一個想法，但是在德意志銀行和德國商業銀行持有股份的Cerberus似乎正在把錢投入其中。
今年迄今為止，德意志銀行的股價已經下跌了32%。相比之下，歐元斯托克600銀行指數則下跌近5%。
Ⅳ 德意志銀行：下調嗶哩嗶哩目標價至315港元，這意味著什麼
德意志銀行：下調嗶哩嗶哩目標價至315港元，這意味著什麼？說明bilibili的增長變慢，德意志銀行並不太看好現在的bilibili，不過該行表示嗶哩嗶哩的手遊方面還是很強勁的。
買就是承接力，既然是優質籌碼，而拋售並不是因為公司經營出現了重大問題，純粹不得已而為之，自然價格上會打個折扣，一旦股價出現回落後，自然會有更多的會去搶著吸收這種相對的廉價籌碼，畢竟平時想買還買不到呢，尤其那些本就對公司有意的機構。
所以更多還是情緒層面的影響，實際影響不會太大，短線情緒過後市場就會修復