初创量化招技术好的还是志趣相投的人?

初创量化招技术好的还是志趣相投的人?

  • 编者:未知
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  • 发布时间:2022-02-23
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最近有人向我咨询招人的问题。大概就是说,有个人背景很光鲜,技术不错,但好像不是很控制的住,不知道该不该招。
其实我自己数学、统计、计算机未必算得上精通,但好歹读过一些历史,这基本的一些做人的道理还是懂的。
做量化私募,如果是千禧模式,本质上老板是有钱人,其余人是投资经理,老板觉得这个好就投这个,觉得那个好就投那个,自己不用管具体细节的,这是一种模式。
但对于初创私募,本身就没什么钱,可能也不会有厉害的投资经理加盟,这种模式其实不大适用。
初创量化招技术好的还是志趣相投的人?
我们回想一下西蒙斯,他一开始创业也是没钱的,换了几波合伙人,都没做起来,招的人也不是很牛逼。很多西蒙斯早期的员工都没有坚持下去,在公司发迹之前就离开了。
直到后来,找了伯克利的一个数学教授,兼职给西蒙斯做策略,做了一年,终于做出一个牛逼的期货策略,于是就开始发迹了。
然后西蒙斯的商人本性就显露出来了。数学教授希望见好就收,没想着继续扩大规模;但西蒙斯一直推着他前进,让教授觉得不爽,于是教授把策略和股份卖给了西蒙斯,自己回去当教授了。
之后西蒙斯拿着这个策略开始扩大规模了。由于他现在有了一定的本钱,可以请到其他牛逼的教授,于是很多教授纷纷加入,队伍慢慢壮大起来。
到了1992年,西蒙斯的期货交易已经达到几亿美元的规模。这时候其他人希望见好就收,但西蒙斯野心很大,还想继续扩张,想进军股票市场,于是招了摩根斯坦利做股票的人过来。可惜研究了两年,不是很成功。
后来西蒙斯招了IBM做语音识别的人过来研究股票,又研究了两年,终于研究成了。可以看出,西蒙斯自己压根就没有参与研究,都是找别人来研究的。别人之所以加入西蒙斯,更多是看在钱的份上。而且他们之前没做过金融,不知道自己能不能在金融里赚钱,于是入坑了。
当然,西蒙斯有严格的禁业协议,这些人入坑之后,上山容易下山难,哪怕发现自己原来在金融里头这么牛逼,也无法出来单干。只好一辈子给西蒙斯卖命了。
在国内的话没法弄这种终身禁业的东西,最多就两年,如果一个人发现原来自己这么牛逼的,想离开之后单干,也有两年时间不能做私募,两年后估计黄花菜都凉了。另外如果自己待遇不错,像年前说的那些年终奖都能拿个几千万,老板格局大点,自己待着舒服还能把钱赚了,也愿意留下。
说回招人,其实从运营公司的角度,如果想最大限度发挥自己的能力,那么自己研究策略不如招人研究的。如果自己花时间研究,其实还没必要开公司,自己弄就行。开公司就是想借其他人的力量,自己从每个人身上赚一点,加起来比自己干赚的更多。
初创量化招技术好的还是志趣相投的人?
国内有的私募老板也类似,自己似乎也没有多牛的策略,但招的人都挺厉害,而且很多是别人不要的招过来,然后发挥出很大的能力。所以这招人也是门技术活。
当然,也怕招了的人不服自己,然后没事就分家,在量化私募业屡见不鲜。一般来说这种情况还是可以避免的。
比如要避免招一个可以跟自己平起平坐的人,比如一个负责投研,一个负责销售,那就比较平起平坐互不干涉了,这其实是风险隐患。如果是那种定于一尊、一锤定音、一言九鼎、绝对权威的话不会出现这种问题。
还有就是几个合伙人都是量化出身,一人出点钱出点策略合起来,这种问题更大,分裂只是时间问题。因为本质上各个山头都是独立的。
所以我觉得,如果一开始创业,钱也不是很多,就没必要招太牛的人,每个岗位凑合着能用就行,中大能用就没必要北大的。
计算机业分很多,算法是一方面,深度学习是一方面,系统低延迟一方面,数据库也是另一方面。盯着清北复交的应届生,还不如招一些有相关经验直接上手能用的。等以后钱多了,每个方向再招牛一些的就行。
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