簡単にすると、定量的取引は、機会を認識するためにデータ分析、数式と計算に依存する金融市場での技術的な投資戦略。定量的取引戦略では、コンピューターソフトウェアプログラムとスプレッドシートを使用して、取引行動のパターンや傾向を追跡します
ゴールドマンサックス（GS）の平均年収、30歳時の年収や年収推移などアメリカ日本で比較！｜平均年収.jp
日本のゴールドマン・サックスでは、新入社員で年収800万円という口コミもありました。
平均年齢 33.7歳の平均年収は1,003万円となっています。
三十歳前後から年収1,000万円を超える人が出始め、実績を積み重ねるうちに2,000万円、3,000万円に到達する人もいるという感じです。マネージングディレクターに昇格すると年収は5,000万円に到達します。他にも成果次第では年収が億を超えたという話もニュースなどでちらほら聞きますが、これは稀な例なのですがそれでも夢がありますね。
ゴールドマン・サックスに採用された人の口コミ
定量研究者 ニュージャージー州
リサーチアソシエイト ニューヨーク州
オペレーション イリノイ州
バイスプレジデント テキサス州
バイスプレジデント ニュージャージー州
口コミまとめ
ゴールドマン・サックスの福利厚生がすごい！タクシーで帰宅できた！！
ヴァイスプレジデント ニューヨーク州
オペレーションアナリスト ニュージャージー州 ジャージーシティー
ゴールドマン・サックス（GS）の先輩ＯGがいっていた実際の話
ゴールドマン・サックスでは、人事評価に「フィードバック360°」という制度があります。
これは上司のみの評価ではなく、一緒に仕事をしたことのある他部署の同僚からの評価も得ることができるために、多面的でより公平な評価制度という声が高いです。フィードバックは日本国内のみではなく、仕事で関りがあれば海外の部署からも頂けます。この制度のために、自分の仕事を多面的に見ることが出来て改善点もより明確になり成長を実感でき、ゴールドマン・サックスは人材を育てることに力を注いでいると感じている、と足立氏は語っています。
※余談 ゴールドマンサックスのトップクラスの年収（収入）は？
海外のサイトや、国内社員の口コミから、トップは当然アメリカの本国での役員報酬で、数億円規模での年俸はやはりマネージャー以上で、一般的な会社の様な課長、部長といった役員は存在していないので、部署と立場で給与はかなり違います。
また、本国でもマネージング・ディレクターで、4,600万円になっていますね。 商品先物取引業界のデータサイエンティスト
2013年度には、英国在勤バンカーとその監督者に約４億８６８０万円を支払ったという情報があり、普通のサラリーマンでここまでの年収をもらえるのは世界にも類を見ないようです。
ちなみに、月給制が多い日本とは違って、年俸制のため、採用時点で報酬額が協議で決定するのは、役員も同じで、年間業績によっては1年で解雇も珍しく無いそうです。
ネットで、良く言われる数億円以上の給与をもらうサラリーマンというのは、かなり大げさな表現で、持ち株や退職金などの総合的な資産合計を年単位で割った数字というのが、正確なようですね。
※余談 ゴールドマンサックス（ＧＳ）との合コンってどんなものなの？（噂まとめ）
まず初めに言っておきますが、インターネットでのよくあるこうした「ゴールドマン・サックス社員と合コン」という話は、内容的に話半分と捉えて良いかもしれません。
というのは、そもそも例えばゴールドマン・サックス証券で30歳年収2,900万円の管理役職者の場合で見ると、ほぼ遊んでいる暇があれば、会社へ出社か、家で会社のシステムにログインして仕事をしているかで、大半が独身貴族と言った人が多く、また成績優秀であるがゆえに、元来、合コンすら知らない人も多数なんだそうです。
半年先まで仕事の予定でスケジュールが埋まるため、暇な時誘いを受けても、休みを優先されるケースもあるんだとか。
ただし、女性や男性の付き合いでは、かなりな人数と出会い、20人位は平均で知り合うそうです。
合コンにで出かけた人では、5人ほどに数十人の女性が押しかけ、ほとんどパーティ状態。
食事やドライブ以外は、ほとんど付き合わないそうですが、中には車で自宅まで送ると車から降りないで泣き出す人もいるんだとか。
独身時代は金余りで、結婚すると生活レベルが急上昇したおかげで、2,000万円の年収でも、お金が足りなく感じるそうです。
合コンなどでは、気をつけないと、一人20万円もの勘定を請求するお店に連れて行かれたりするので、結構皆さん警戒しているなどそういう意見がありました。
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VNPY:中国で総合的な定量的取引フレームワーク（その２）
簡単にすると、定量的取引は、機会を認識するためにデータ分析、数式と計算に依存する金融市場での技術的な投資戦略。定量的取引戦略では、コンピューターソフトウェアプログラムとスプレッドシートを使用して、取引行動のパターンや傾向を追跡します
定量取引は先物取引市場の商品投資顧問（英：Commodity 商品先物取引業界のデータサイエンティスト Trading Advisor）とFXトレード: エキスパート・アドバイザー(英：Expert Advisor)でよく使われています。ロボットアドバイザー（英：Commodity Trading Advisor）というビジネスでも利用されました。
- 高頻度取引(HFT)：超高速で取引を実行して、瞬間のチャンスを取って利益を取れることに目指しいます。
- 商品取引アドバイザー(CTA)：動的ポジション、市場のトレンドを判断することが必要であります。
- アービトラージ(Arbitrage)：特に複数の資産に関わっています。例えば、二つの資産の価格差を利用して、利益を取ることに目指しています。
VNPYの紹介
だから、普通のシステムの開発と似ている、様々な開発のフレームワークが提出させていました。
GITHUBの定量取引フレームワークに対して、2020年９月のある調査[5]によると、中国からのvnpyは＃1になっていました。前回VNPYについて、簡単に紹介いたします[2]。その時、VNPYのバージョンは1.9.2になりました。更に、使い方とデプロイも複雑でした。今度の研究調査のきっかけ、筆者はVNPYバージョン2.1.8の使い方、構築やソースコードまで深く調べるつもりです。
中国人の定量取引業界で大人気になっています。しかし、私は知っている限りでは、大部分の使用者は正式的に使用する前に、先ず自分たちの要求に応じてVNPYを簡易化します。
VNPYでバックテストの検証
- データ
- データソース： Binance、分間単位、先物の取引データ[3]
- パラメータチューニング: BTC-USDT(2020/09/12-2021/01/31)
- テスト: BTC-USDT(2021/02/01-2021/03/20)
- ポートフォリオと統計的アビトラを試す: ZTC-USDT(2021/02/01-2021/03/20)
- パラメータチューニング
- DEAPで遺伝的アルゴリズムによる特徴選択[4]
上記の単一暗号資産の結果と比べると、ほぼ同じく収益レベルに至りました。
上記のグラフで示した通り、二つ関連性が高い株でございます。
収益の分布を見ると、結果は良くないと判断できますね。原因も簡単に調べました。
BTCとZECの相関性は確かに高いですが、二つの価格差は高くなっています。検証の時期でBTCの価格は５倍以上増加しましたが、ZECの場合で3倍ほど増えていました。つまり、ミーンリバージョンという統計的アビトラの理屈はあまり起こっていませんでした。こんな場合で統計的アビトラよく動けないと考えられています。サマリーと今後の課題
「VNPY:中国で総合的な定量的取引フレームワーク」の発表資料
終わり
次世システム研究室では、ビッグデータ解析プラットホームの設計・開発を行うアーキテクトとデータサイエンティストを募集しています。興味を持って頂ける方がいらっしゃいましたら、ぜひ 募集職種一覧からご応募をお願いします。 一緒に勉強しながら楽しく働きたい方のご応募をお待ちしております。
TDSEとFISCOによるFinTech分野での業務提携 クラウド型人工知能金融市況サービス研究開発
※1：FinTech（フィンテック）
「Finance(金融)」と「Technology(科学技術)」の合成語で、ある特定の技術を指しているわけではない。電子的な金融ツールはすべてこれに含まれるため、ATM(現金自動預払機)や電子サインもFinTechである。現在注目されているのは、そうした既存のシステムの一歩先を行く金融ツールであり、高度なセキュリティーや電子決済、中小企業向けのクラウドコンピューティングを活用した財務ソフト、仮想通貨のビットコインなどが相当する。
米国では大手金融機関のIT投資の大半は、先進的なFinTech技術に向けられる。一方、国内金融機関の設備投資は既存システムの改修や更新がまだメーンで、FinTech需要の今後の拡大余地は大きい。※2： Scorobo（スコロボ）
TDSEが構築した独自アルゴリズム搭載の人工知能(AI)製品である。人やモノの属性データや行動データ（営業活用状況、セミナー・イベント参加情報、顧客の行動など）、実績データ（成約した、登録した、壊れたなどの結果データ）から最適な予測モデルを自動構築。構築したモデルを使ってscoroboスコアを算出するが、スコアの精度はデータが増えれば増えるほど学習機能によりアップする。現在業種・業務毎に応じたOmni-Scoroboを発売し、さらなる展開を計画している。※3：LaQoo+（現フィスコAI）
銘柄名・銘柄コードの入力だけで、チャートや業績を基に買い時・売り時を自動判定するフィスコが提供しているWEBサービス。株価自動予測システムへのレベルアップを兼ねて7月1日にデザイン一新した。
URL：http://www.laqoo.com/index.商品先物取引業界のデータサイエンティスト html■本件に関するお問い合わせ先
テクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社
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TEL：03-6383-3261（代表） 平日9時～18時
E-mail：[email protected] jp 24時間受付リレーコラム データサイエンスの新地平 商品先物取引業界のデータサイエンティスト
～オルタナティブデータ活用最前線～
第１回 オルタナティブデータの基礎知識伝統資産からオルタナティブ資産へ――資産クラスの多様化が急速に進んでいるのは周知の通りだが、資産運用業界では昨今、投資判断の拠りどころとなる「情報源の多様化」も急速に進展している。
伝統的な財務情報にとどまらず、データソースは「オルタナティブデータ」と呼ばれる非伝統的な領域へと拡大を続けているのだ。この分野の最新動向について、認知拡大や業界ルール整備などの活動を展開する、オルタナティブデータ推進協議会（JADAA）の関係者にリレー形式で寄稿いただく。
今回は、オルタナティブデータとはそもそも何か？ 活用が進んでいる背景や日本国内の状況について、同協議会代表理事の東海林正賢氏に解説いただいた。オルタナティブデータとは
オルタナティブデータ活用の背景
日本における活用の現状と課題
まず、第一にレギュレーション上の検討に課題があると考えられます。例えば、金融機関において運用担当者がオルタナティブデータの購入を検討しており、契約書のレビューを法務部門に依頼したとします。しかし、法務からは通常いくつもの質問が提起されます。プライバシー上問題は無いのか？ コンプライアンス的に問題はないのか？ 他の金融機関はどうしているのか？ インサイダーにはかからないのか？ そもそも購入先として問題はない会社なのか？ といった指摘がその代表例です。
課題解決のための業界団体の設立
オルタナティブデータの今後
東海林 正賢 Masayori Shoji
大手外資系システム会社にてデジタルによる新規ビジネスの立上や業務改革に従事した後、コンサルティング会社に入社。2016年よりデジタルやデータを使い事業改革を行うフィンテック・イノベーションの組織をリード。2021年オルタナティブデータ推進協議会を立上げ代表理事に就任（現任）。関連記事
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