分析研究员

来源：许戈说财经犹记得，同门师弟刚刚进入券商行业做行研实习生的时候，春风得意，立志要做出一番成绩。结果，前几天，他给我发信息：“师姐，救救孩子吧，行业研究报告快把我虐残了……”怎么回事？原来，自从进入券商行业，他就天天写点评，写报告。而且，二级市场时效性很强，需要对新发布的政策、公告、新闻做出快速反馈，一旦有什么重大消息，熬夜通宵写也是常有的事！他说：团队里大家都各忙各的，我要自己到处扒资料，结果到了团队写研报的时候却发现自己辛苦找的资料根本没价值……其实，不只师弟，还有很多像他一样刚刚进入金融行业的小伙伴，都会遇到种种问题：收集数据的渠道太少，无数据可收集好不容易找来了数据却不会分析不懂行业，如何开始行业研究……那么，真正的大神会如何做行业研究的呢？他会告诉你：与其天天扒别人的报告看得一头雾水，还不如试试这个“一劳永逸”的方法：一次性花时间学习一套专业的行业研究方法论，以后再遇到一个新行业时，就可以迅速抓到重点了。而行业研究的核心能力，其实是一套好的分析框架和判断标准，可以帮助你：洞察行业发展的空间和关键驱动力，能够预判行业未来的发展，真正做到前瞻性分析；掌握如何快速看懂一家公司的能力，分析公司未来发展前景，为投资决策打下基础。所以，不论你想从事券商或转向买方，还是去做投资经理，你能在这条路上走多远，非常依赖你的行业研究能力。放大招为了帮助同学们能像高盛金融分析师一样做好「行业研究」，职问特开设“年末福利试听课”。↓▲扫码前小提示：已经购买过金融分析正课的同学，就不需要买这个课程啦！拿什么保证学习效果？大牛授课-职问请到曾任职于德意志银行投资部、中金投资银行部的Stephen老师，和大家分享如何做行业研究来帮助投资决策。学习激励-如果大家积极参加课程内容，完成学习任务，任性的班班还会广撒大额优惠券。学习收获-1、概括了解一级市场、二级市场的市场投资的基本流程2、明确行业研究的5大主要任务3、典型行业研究步骤分为哪三步？4、如何判断一个行业是否具有投资吸引力？5、五大重要关注点，影响行业研究报告质量学员反馈>

来源：汇商Forexpress了解外汇市场结构有助于交易者清晰认知市场当前形势。作为一名专业的市场分析人员， Global Prime 的市场洞察评论员伊万·德尔加多（Ivan Delgado）将在本文中为我们解读分享外汇市场结构，以及如何实现盈利最大化。首要任务是识别市场主导周期在外汇市场上，成功地交易是一项以技能为导向的努力，而作为一名交易员，你必须掌握的关键要素之一，就是掌握挑选低风险投资品种的技能。对此，你必须首先在混乱的市场中找到秩序，换句话说，你必须制定一个蓝图来解释这些图表所传达的信息，否则在阅读价格波动时，可能会迷失在一个永远不会结束的混乱中。每个交易者的目标都是做出明智的判断，最大化自己选择正确市场的次数。然后，我们必须把它与足够高的风险回报结合起来，进入“最佳交易点”。简而言之，这就是我们作为交易者的工作，因此，我们有理由认为，在你进行交易之前，识别主导周期应该是首要任务。在本教程中，我将指导你如何阅读这些周期，它们被称为“市场结构”。我的任务是为你提供一个参考框架，以正确地解释任何市场条件下不断变化的盛衰。对一些交易者来说，这个指南很有启发性，但对另一些人来说可能行不通。请记住，这只是分析市场的一个角度，并不是唯一的，但它的目的是在混乱的环境中提供急需的结构。最简单的形式就是归结为交易趋势或区间。如果你尊重这种解读走势图的模式，我可以向你保证，当你在交易中发展出扎实的分析技能时，你的交易结果将获得巨大保障，低风险和潜在的高回报将随之而来。价格需按部就班的发生变化第一条原则，也是最明显的一条，由外汇市场结构的定义指出，对于一个处于活跃周期的市场而言，最近的结构必须是价格创出新高，并突破之前的高点(在牛市周期中)。另一方面，如果最近的价格波动低于最近的低点，就会形成一个下行周期。在下面的每小时图表中，你可以清楚地看到欧元/美元处于下跌周期阶段， lower low 和 lower high交替出现。最少有两个成交价位于上一个新高/低的上/下方确认一种熊市或下跌周期正以一个健康的方式发展，我们不仅需要看到当前低点低于上一个低点，同时我们也应该至少有两个成交价作为了价格区间的支撑点或低点，以此宣告价值体系的成功构建。否则极易遇到假突破的情况。不要只见树木不见森林你必须，无论如何，通过坚持一个图表分析来避免短视的陷阱。当你进行市场结构研究时，你需要建立一个关于特定方向的理论，从更高的时间框架到你的交易时间框架，找到一致。就我个人而言，不建议你使用超过3个图表作为参考，否则可能会遭受所谓的“分析瘫痪”。这意味着，如果要找到每小时的入场点，那么你应该了解什么类型的条件占据主导地位。最流行使用的是4小时图和日图。正如我在下面所阐述的，请注意欧元/美元的所有时间框架是如何与下跌周期保持一致的？你是否会认为，在交易员认可的较高时间段内进行交易，会增加你在交易时间段内选择市场最有可能走向的方向的几率？一条适用的机械规则如下：如果在紧接你交易时间框架之上的时间框架内的价格(以小时图交易为例，4小时图和日图作为更高时间框架)触及最近一次有效波动的50%菲波纳奇回撤位，下单头寸不应与更高时间框架的价格走势方向有所冲突。开发规则来验证市场周期这非常关键，但市场参与者往往忽视了这一点，因为他们让太多的猜测发挥了作用。在分析图表时，我们如何确定哪些是相关的高点/低点？此时，我们就需要找到一种机械的方法，使我们能够通过图表中相关的波段高点或波段低点来帮助我们找到这些关键点。一般来说，如果一次低/高的波动没有达到前一次波动50%的回撤位，你就可以认为此次价格波动不具备足够的相关性，不足以构成有效的支撑。反弹力度不够表明买方资金流动不佳。我们应该只关注那些足以对趋势改变造成影响的“有效价格”的出现。一条较为实用的判定法则是：最近一次低点或高点的反弹或回撤价格大于日图区间的平均价格（小时图交易）或3倍于日图区间的平均价格（日图交易）。同时还需满足上面提到的波动条件。转变：从趋势到区间在市场结构中，我们现在已经来到了这样一个阶段：由于获利回撤的增加、流动性的消除、做市商的干预、经济数据驱动的波动等，主导的资金流开始枯竭。虽然在下行周期中，图表的解释很简单，但我们什么时候才能确定地说我们已经从趋势转向了盘整呢？以上面的欧元/美元小时图为例，首先，我们必须看到有效低点(10月5日)的一次失败测试。其次，如果价格反弹到最近一次震荡高点50%的菲波纳奇回撤位以上，就证明我们已经进入了盘整阶段，这一阶段将持续到最近一次有效高点或低点被突破，同时至少价格有两次收在该水平之上/之下。在这种情况下，不要忘记整合出现在所有时间框架中，不仅在较高的时间段，小时图也不例外。除非买家设法突破并保持在最近有效的震荡高点之上，否则下行风险依然存在。关注周期量级另一个将帮助我们确定周期健康状况的主要线索是主导方在控制周期方面所取得的进展状态。在这一节的分析中，我们需要注意以下问题：当前周期中的新阶段在规模上是增加还是减少？此外，欧元/美元小时图已进入盘整阶段，最近一次新低与上一高位之间的价格差为128个点，而前一个低点与上一高位之间的价格差为120个点。这也为我们带来了一条重要提示：最近的资金流表明，卖方正加大对每一个新的周期低点(更严重的供应失衡)的承诺，这也是表明风险应会继续向下行倾斜的迹象。周期速率当谈到价格移动的距离时，幅度仅为等式的。其他的与移动速度或速率有关。在快速而冲动的动作之后，是否会创造新的价格低位，亦或价格低迷，受压且形成时间过长而创出新低或新高？经验法则是计算一支新的下跌线所需的蜡烛数量。在下图中，您可以看到21个bar（小时图）实现120点的点差相对于18个bar（小时图）达到128点的价格点差。 这也表明周期继续以健康的方式发展。预估：新周期的目标到目前为止，我们发现在交易周期中设定目标(部分或全部获利)最准确的方法是从最近的有效波动高点到低点测量100%的菲波纳奇回撤位预估。请注意，在足够多的情况下，无法控制的事件将导致价格波动剧烈，而无法实现这些目标。别忘了以更高的时间框架支撑/阻力区间的形式来考虑潜在的障碍。你应该将这些水平位视为简单指南，但远未达到某些结果。如果周期朝预期的方向继续发展，你将开始意识到这些目标的力量和实用性，可以考虑获利或止损，以期获得更大的收益。如何交易市场周期真正的力量在于自上而下方法的各种因素的一致性，目的是使尽可能多的方面对你有利。以欧元/美元交易为例，小时图的下行周期也应该有4小时图和日图的支持，这无疑增加了选择正确交易方向的机会。那么，这是否意味着小时图的看跌市场结构将完全得到执行？一点也不。请记住，每笔交易都只是在可利用优势范围内的随机事件。但是，通过进行适当的市场结构分析，你确实可以获得优势，从而获得相对低风险的入场机会，带来更大的收益。那么，如何进行这些周期的交易呢？首先，假设您以小时图为交易基准，那么需要确保至少其与较高的时间周期（4小时图）保持一致，并且最好同时与两个时间段（日图和4小时图）保持一致。你还应仔细检查小时图价格结构是否处于趋势形态，按照两个收盘价的规则，超过最后一个有效的摆动低点/高点，以确认周期中出现新的上涨。重要的是，随后从较高的时间范围或经济数据发布后检查附近的集群级别，这些级别可能会干扰结构。接下来是确保价格保持在下降趋势线或上升趋势线的指引。最后，要注意创建新周期的大小和速度。一般而言，无论周期的类型如何，如果在50％的菲波纳奇回撤位之前进行交易，我个人看不到足够的风险回报价值。如果我们处在一个健康的周期中，低点较低，幅度较大的波动且没有较高的时间框架水平的阻碍，那么它将使50％的菲波纳奇回撤位成为开始基于你理想的入场技术寻找交易的好位置。一些交易者可能更喜欢将限价单设置在这个水平，并在距离最近的高/低几步之遥处止损（如果仍遵循基本趋势线，这种方法将是最有意义的）。其他人可能更喜欢确认触发因素，例如趋势线的突破，特定的形态（三角旗，三角形）或特定的价格行为形态，例如吞噬形态。无论采用哪种方式进行交易，都应该使自己内心安心，因为你希望交易的区间应是基于良好的风险回报前景同时具有价值。另外，这取决于你自己的判断，我个人对于在50％菲波纳奇回撤位时入场持谨慎态度，更于倾向于等待78.6％菲波纳奇回撤位或之前的有效波动低/高测试。确认周期后，如果幅度远未达到健康水平，则应谨慎地在50％附近交易（等待触发）。就个人而言，潜在的巨大风险回报的一种很好的模式是：在一个强劲而健康的周期内，寻找78.6％菲波纳奇回撤位机会进行交易。耐心等待，这种交易也往往能为你带来最大的收益。以下方图示为例：最后总结到现在为止，你明确了保持图表整洁和干净的必要性，远离不必要的指标，同时以适当的方式理解市场结构的力量的重要性。 本教程为你提供了一个路线图，让你能由混乱中发现顺序。随着外汇交响曲的不断演奏，你必须成为自己乐队的主要指挥。对市场周期的正确解读将使你能够理解所有可能水平位谱写出自己的美妙乐曲。

（图片来源：摄图网）每周一雷打不动的例会上，boss和蔼可亲地对我说：“周五下班前整理出一份《中国医疗信息化行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。”面对“突如其来”的工作，我早已能泰然处之，尽管这周还有熔喷布的市场需求前景要分析，一份工业互联网产业的报告没有写完...作为产业研究员，自身能力圈时时刻刻都在接受挑战。不仅要分析行业市场规模，还要预估行业需求天花板，更要熟知行业面临市场竞争的对策。万一“有幸”接到从未了解过的行业case，更加感到力不从心!鉴于此，前瞻经济学人APP问答频道邀请到前瞻产业研究院资深产业研究员朱琳慧，深度解答如何成为优秀的产业研究员，将前瞻产业研究院二十年纵横行研江湖的秘诀通通带给你!总体来说，优秀的研究员需要具备的三大特质：第一，个人现有的综合能力;第二，公司可提供的资源;第三，个人的发展方向和态度。图表1：研究员全面发展指标体系资料来源：前瞻产业研究院整理一、个人现有的综合能力从个人现有的综合能力来看，又可以划分为三个部分：专业背景、研究能力和综合素质。图表2：综合能力结构图资料来源：前瞻产业研究院整理1、专业背景一般来说，从事产业研究/咨询工作的人专业背景主要分为两类，即具备经济学研究背景或者是具备专业行业背景(如计算机、自动化、生物医药等)。有经济学背景的人员：掌握了基本的产业研究理论、具备一定财务、经济分析能力，对产业结构、产业关联、产业组织和产业政策等方面知识有一定了解，对基本的产业研究理论有一定理解。专业行业背景的人员：对某个行业有深入了解，可以在相关的行业研究中发挥优势。公司对这两类专业背景的人员在培养上也会有所侧重，一方面，扬长避短；另一方面，查漏补缺。2、研究能力图表3：研究能力结构图资料来源：前瞻产业研究院整理（1）文字表达能力产业研究与写作有一定的区别，产业研究有自己的语言特色，出色的产业研究员、分析师能用准确精炼的文字表达对行业的看法，对某个问题的见解。（2）逻辑思维能力一个优秀的研究员还必须具备逻辑思维能力，即对事物进行观察、比较、分析、综合、抽象、概括、判断、推理的能力，采用科学的逻辑方法，准确而有条理地表达自己思维过程的能力。比如一个刚刚兴起的行业，或者很小很小的细分市场，又或者处于萌芽起步阶段的产品，研究这一块的人很少，就需要研究员熟练运用系统分析法、逻辑框架法、综合评价法等，通过系统研究、设计、量化、评价、协调等工作，对行业进行分析和判断。（3）敏锐的洞察力产业研究还需要敏锐的洞察力，能通过千罗万象的信息中发现一些端倪和动向，比如国家发布一个政策，会对哪些行业产生效应，例如《新环保法》会对环保设备行业产生什么影响，一个企业公布新的产能计划，会对这个行业的市场格局产生何种影响等。（4）数据分析能力作为一名研究员，最重要的是要清晰而深刻地认识到数据分析是为业务服务的。没有业务支撑的数据分析好比失去灵魂，毫无意义。业务促使数据分析的产生和发展，数据分析推动业务的扩张和转向。所以，一份好的研究报告一定是基于深刻剖析业务的基础之上产出的。其次，研究员/分析师虽然不必要从数据的产出到数据的输出整个环节面面俱到，但是一定要对其有足够的了解，具体包括数据采集、数据挖掘、数据分析、数据展现和数据应用。只有对数据有清晰深刻地认识，才能更好地处理数据、分析数据。当然，作为一名数据分析师需要掌握相关的职业技能——理论+工具。理论即数据分析的方法，主要基于统计学方面的知识。工具即将理论运用于实际问题的途径，如EXCEL、Tableau、python等。3、综合素质如同一句俗语，"上得厅堂，下得厨房";除了在专业研究领域上有过硬的本事以外，要成为一个优秀的研究员还需具备以下素质：图表4：综合素质结构图资料来源：前瞻产业研究院整理（1）“客户第一”的意识在做产业研究的过程中，面对产业内多样性的需求，研究员需要有"以客户为中心"的服务意识，包括准确理解客户需求，能在客户沟通中提出一些有建设性、专业性的建议，对于客户的反馈及时作出回应，更好地超客户预期完成合作。（2）较强的沟通能力随着各行各业的需求多元化、差异化的发展，产业问题也层出不穷。研究问题的导向也从"产业多维度画像"的全面观向"如何解决行业痛点"定制化发展，越来越多的企业开始提出个性化的需求，公司也相应地为不同的客户提供"个性化"的服务方案。那么，在这一背景下，研究员必须具备较强的客户沟通能力。（3）演讲能力演讲能力也是综合素质的重要内容之一，应用场景较多，如项目方案分享、中期成果汇报、结题汇报以及各类峰会演讲等等。这一能力是一个长期培养的过程，同一份报告面对不同的听众展示方式也不同，需要从容的心态、好的语言表达能力、灵活的临场应对能力、快速的思考能力和演讲技巧等。（4）"站在巨人肩膀"上的想象力做研究不仅仅需要严谨的思维能力，有时候还需要发挥想象力，比如刚刚上市的一种新药物，客户想了解这个药物的市场前景，因为还处于研发状态，市场对这方面的研究几乎为零的情况下，研究员就需要通过类似产品的市场情况进行一些对比分析和判断，或者根据研究员的经验，专家的访谈，对这个新市场进行一些预判，给客户提出一些建议。不凭空现象，用已有的事实基础对新兴事物做出一个预判。另外，产业研究员还应该具备的能力包括：较强的抗压能力、团队协作能力、出色的行动力等等，在此不一一展开，总之产业研究是一项综合技能。二、公司可提供的资源首先，"人怕入错行"是大家的共识，个人的发展成长是绝对离不开整个行业的发展的;其次，很重要的一点也是离不开公司的培养。1、公司的资源和平台当研究员具备了基本的综合素质后，要有用武之地必须得是在一个有资源的公司和平台，包括客户资源、业务资源、专家资源，数据资源。好的公司就是即要公司成长也关心你的个人职业发展，不关心短期成绩而关心未来的空间，并且创造一个良性的竞争环境和优质的职业晋升渠道。2、部门的培训当研究员具备了基本的综合素质后，要快速高效地进入岗位工作，离不开公司的业务培训。因此，好的老师可以加速释放研究员的价值。三、个人的发展方向和态度从个人的发展方向和态度来看，研究员还需具备以下素质：1、清晰的职业发展路径研究员需具备清晰的职业发展路径，在这一驱动下，才会在该领域里不断探索和求知。2、Stay Hungry, Stay Foolish在态度上要Stay Hungry, Stay Foolish。三人行，必有我师;要积极地探索各个领域，增长见闻和眼界。在此推荐一些学习的网站和平台，具体如下：图表5：可供学习的网站和平台资料来源：前瞻产业研究院整理研究员所要求的全方位能力，造成行业中真正的研究大咖无比稀缺，也让很多人感慨想当个产业研究员为什么这么难。其实，只要掌握了以上行研能力和技巧，写报告也没那么艰难。你和顶级研究员就差这几步，一起来修炼，爆发小宇宙吧!

行业研究员的薪资行业研究员，刚入职一般都是研究员/分析师的助理，年薪在20-40万之间。工作大概2年左右，可以晋升为研究员，年薪在40-60万之间。再工作1-3年（这个时间的长短主要看你个人的能力）可以晋升为高级分析师，年薪在60-100万之间。在这个基础之上再往上晋升就比较困难，没有固定的年限参考，主要就是看个人能力了，有能力的话可以从高级分析师晋升为首席分析师，可以独立带团队，年薪基本在一百万以上。继续往上，就是研究的一二把手，副所长、所长了。

介绍人工智能是当前一个有趣的行业，机器学习从业者现在是“酷孩子”。但是，即使在“酷孩子”中，机器学习从业者群体之间也有明显的区别，更具体地说，是研究解决方案的人和设计解决方案的人之间的区别。 话虽这么说，但这种区别并不那么清晰。本文旨在揭示机器学习研究员和ML工程师角色之间的一些关键区别。 突出两个角色之间的差异可以使您获得做出更好的学术和职业选择所需的信息。在继续进行之前，需要注意的是，我使用术语机器学习工程师和研究员作为以下角色的总称：计算机视觉工程师/研究员自然语言处理工程师/研究员数据科学家关键差异1.工作角色描述机器学习工程师角色的主要工作为在已实现的软件/硬件解决方案中实现机器学习算法和模型。机器学习研究员角色的主要工作与机器学习中特定学科领域的发展有关。2.学术背景ML研究员通常有博士学位。他们往往是具有较强学术和研究背景的人。 他们还拥有与计算机科学相关主题的高级学位。 大多数ML工程师拥有硕士学位，只有少数ML工程师拥有博士学位。为了了解ML工程师和研究员的学术背景，我使用了LinkedIn（https://www.linkedin.com/） 。 浏览了许多职位名称中有“机器学习研究员”，“机器学习科学家”或“机器学习工程师”的个人资料。3.交付物/最终产品ML工程师的可交付成果通常是带有机器学习模型的工程解决方案，该模型能够以自动化、高效或创造性的方式执行一组任务。 对于ML工程师而言，最终产品或可交付成果可以是一种软件，其中的功能由机器学习方法提供支持。鉴于ML研究员的可交付成果往往是一篇写得很好的研究论文，其中包含为实现特定机器学习相关任务中的性能/准确性的特定进步或改进，和实验和调查研究的详细信息。 ML研究员的最终产品将是对新发现的发现，改进或分析的有记录探索，然后提交并被国际会议和科学期刊接受。4.工资薪水可能是许多读者最感兴趣的关键区别。机器学习从业人员的需求量很大，这与机器学习相关的职位提供的薪水反映了这一点。例如，《纽约时报》的这篇文章提到了顶级AI研究员的薪水超过100万美元。显然，在高要求的行业中，前0.01％的个人中有很高的薪水。在英国，从2020年4月3日开始的六个月内，机器学习研究员的平均工资（https://www.itjobswatch.co.uk/jobs/uk/machine%20learning%20researcher.do） 为 57,500英镑。另外，同期的机器学习工程师（https://www.itjobswatch.co.uk/jobs/uk/machine%20learning%20engineer.do） 的平均工资为68750英镑。因此，在英国，两个ML角色之间有10,000英镑的利润差异。根据LinkedIn的ML研究员的平均基本工资（https://www.linkedin.com/salary/machine-learning-researcher-salaries-in-united-states） ，在美国是 $143,000（110 ML研究员）。对于美国的ML工程师（https://www.linkedin.com/salary/machine-learning-engineer-salaries-in-united-states） 来说 ， 这个数字减少到$ 125,000，但其中包括来自900多个ML工程师的更多数据。就我个人而言，根据对我在AI行业研究和合作过的人员的观察，金钱动机不是主要的。 接触和了解知识的机会似乎对我这个团队（包括我自己）更具吸引力。 简单来说，年轻的机器学习工程师可能更在乎吹牛的权利和影响力，而不是金钱上的激励。 不管薪水是否高昂，谁不想成为FAANG公司（https://www.dictionary.com/e/acronyms/faang/） 之一的机器学习工程师或研究员？ 不要认为统计数据不能反映该行业的真实平均薪资，应将其用作指导而非绝对事实。5.工作/项目范围ML工程师需要看到更大的图景。ML研究员需要更专注的视角。软件工程是一门学科，需要了解与产品，过程或管道相关的组件。这一点至关重要，因为工程师要负责集成多个组件。以下是典型的ML工程师在项目期间要解决的一些问题：了解ML模型使用的数据格式了解从数据源收到的数据格式实现与数据池和数据库的连接以存储和访问数据。了解最终产品将使用的环境，因为这可以决定分配的资源级别，以确保高效的运行时间和最佳的运行能力。另一方面，ML研究员的工作范围往往非常明确。ML研究员需要非常专注。ML研究员无需担心ML模型或算法在各种环境中的性能如何。ML研究员的工作往往非常注重问题和具体。通常情况下，他们的任务是寻找解决问题的新方法或提高以前设计的解决方案的性能和准确性。6.工作角色要求对于ML研究员的工作角色描述和要求是精确的，并且侧重于机器学习的特定领域。 ML研究员的典型职位要求包括：机器学习平台和库的知识，例如TensorFlow，PyTorch，Keras等。能够进行文献综述并以精心编写的研究格式呈现报告和实验结果，以提交会议或科学期刊机器学习中特定领域的可靠知识，例如概率模型，高斯过程，强化学习等深刻理解机器学习中的基本主题，包括理论知识ML工程师的典型职位要求包括：了解云计算服务，例如Google Cloud Platform（GCP）（https://cloud.google.com/） 和Amazon Web Service（AWS）（https://aws.amazon.com/cn/）熟练使用Java，Python，JavaScript等语言进行编程具有将机器学习模型部署到生产环境中的经验体验在边缘设备（例如手机）上部署机器学习模型的经验能够实施，评估和测试针对常见问题（例如目标检测，语义分割和图像分类）的最新解决方案能够从已发表的研究论文中提取关键细节和信息，并将发现结果传达给项目涉众。具有实施数据挖掘脚本的经验。7.重叠的部分ML研究员可以进行工程设计，而ML工程师也可以进行研究。成为一名机器学习从业者还意味着精通现代的软件库和硬件。机器学习本身（如果涉及多个学科）和职位通常不能完整地描绘角色。为了说明我的观点，ML研究员可以在实际研究和工程设计之间分配70/30的比例。ML工程师通常在工程和研究之间的距离为70/30。我可以证明，在ML工程师的研究和工程之间是可以分开的，因为在我目前担任计算机视觉工程师的职责范围内，我花费了大量时间将ML模型工程到解决方案中，例如网站或移动应用程序。同时，我花了很少的精力来搜索PaperWithCode（https://paperswithcode.com/） 或ReseachGate（https://www.researchgate.net/） ，以查找针对我要解决特定问题的已发表研究论文。结论本文中没有提到一些差异，在Google的快速搜索会提供相应的结果。 无论您选择追求哪种职业道路，都必须承认以下事实：这两个角色都需要大量的时间和精力才能获得，但要明白努力是有回报的。

行业研究员：博览、多金，晋升明确纵深各领域横跨各行业因此，行研部可以说是最值得商科学生选择的岗位之一！行业研究员也是很多商科学生向往的职业！行业研究员行业研究员的主要职责是通过对上市公司调研和行业景气分析，并运用财务模型和估值模型，给出公司价值分析报告。图片来源网络行业研究员薪酬如果能进入头部券商，例如中金公司、中信证券、招生证券等，入职作为分析师助理即可获得20万以上年薪！而今日看到最新消息！据券商中国记者统计，今年上半年，由于证券行业持续回暖，39家上市券商的总薪酬（包括计提和发放福利薪酬）为639.51亿元，较去年同期增长16.02%，即上半年证券行业全面涨薪。图片来源网络当然，高薪的背后还有极高的职业准入门槛以及高度的工作压力！岗位招聘要求一、硬件要求：1.学校清北复交优先、财经类院校，985院校以及海外top院校2.学历&专业研究生或博士，“理工科本科+金融硕士” 复合背景更受欢迎，学校成绩前20%3.证书CPA、CFA有相关证书或考过部分科目可以加分二、软件能力：1.办公软件的运用能力2.数据收集能力3.逻辑和沟通表达能力4.财务分析和估值建模能力5.协调能力除了头部企业准入门槛高之外，近些年来，随着行业竞争加剧以及优秀人才不断涌入，研究员的竞争压力也与日俱增。不过，中银证券首席经济学家徐高认为，如果有真本事，研究员依旧能够脱颖而出，而且研究员的晋升通道非常多，如内部晋升或进入买方做投资。所以，研究员依旧是你值得选择的职业！

新财富APP（http://www.ikuyu.cn）， 沟通资本与分析师的桥梁，提供有深度的见解作者 前易方达研究主管 梁文博买方研究特征（1）内部性的研究，实话实说，追求真实、有效。（2）目的单纯、明确：给投资业绩做贡献。公募追求相对收益，私募追求绝对收益。譬如我在易方达管研究时，就提出这样一个观点：没有产生投资贡献的研究不算研究成果。原来，在易方达年底考核里，占35%权重的就是有没有重仓股票的贡献。我04年进易方达，两年时间就可以做基金经理，很重要一点是我推荐了中集，给易方达作了很大的贡献。后来潘峰1年就做基金经理，因为他03、04年推荐了扬子石化，给易方达带来了很大的收益。易方达就是这样的买方文化，研究员的目的很单纯，就是找个股，找收益率高的股票，靠重仓股给基金带来好的收益。同样卖方的研究员若你们的研究不能为对你们有价值的客户产生研究贡献，可能是因为逻辑不深，也可能没有做到必要的营销；对此，给卖方建议：1、深入研究，让自己的研究成果真正有价值；2、珍惜自己的研究成果，把它销售给对你们真正有价值的客户。国内券商中做得好：国金、中金，对自己的客户有很好的定位和分层。举例：我在易方达时，给国金的评价很高，为什么呢？09年年初，当时我们觉得银行股便宜，可以买，有天接到电话，是国金的研究员李伟奇。他当时还是一个默默无闻的小研究员，也从未跟我见过面，但他主动给我打电话推荐银行股。因他做了深入的研究，有其独特的逻辑思考，并能给我讲清楚，我觉得他挺有思想，仔细看了他的报告，当年易方达给予他很高的打分。当时易方达有这样的制度：某个研究员在某个时期对我们贡献比较大，我们就要对他的研究成果予以激励。所以再次强调一要深入研究，二要真正有把握时，敢于大声讲出来。举个例子，潘峰当年刚入行一年多，买扬子石化，用自己的模型预测扬子石化03、04年会爆炸式增长，03年EPS会到6、7毛钱，但是卖方的研究报告，譬如中金预测EPS会是3毛，甚至扬子石化的董秘也认为6、7毛钱的EPS预测绝不可能。但是潘峰坚信自己的预测，结果当年业绩就是那么多，他一战成名。另外04年7月份，苏宁上市时，易方达重仓，到我离开时，股票涨了20倍。当时市场对苏宁盈利预测是1块2，我们的研究员预测是2块。所以开盘价30块，市场觉得很贵，我们觉得很便宜。研究员有勇气的前提在于，上市前，我跟那个研究员在深圳约到苏宁老总，聊了一个多小时，以了解这个行业；其次找到承销的投行，了解到苏宁的报表里的其他业务收入，其实就是其他业务利润，不是市场说的造假，而是苏宁对其家电供货商议价能力强，有进场费，宣传费，上架费等体现的，实际就是主营业务利润。故我们对苏宁的盈利预测有把握。所以卖方的研究员对于自身认为有潜力的标的，要多投入精力，有确切的把握后，要有勇气说出你们的观点。举例两年内在资本市场上，入行虽短，但是影响力很大的成功的卖方研究员都能做到上述两点，如申万的童驯及国金的龚云华。再次强调，没有产生投资贡献的研究不算研究成果，对买方是这样，对卖方同样成立。（3）评价更直接、客观，压力更大。买方研究员对情况变坏的时候会更敏锐一些，基金经理要更敏锐一些，私募要再敏锐一些。做好卖方研究，研究员应具备什么素质张龙概括：认真负责，细心；对数据敏锐，抓住微小的点；对于众人认为常识，却又讲不清的东西，加以研究，也许会有惊喜。我总结一下，最重要的是：（1）要有怀疑精神，包括1、怀疑别人：观察行业内做得好的藐视权威的人，都是本能的怀疑主义者。因为中国的资本市场无效，但它对绝大部分人有效，故根本就无权威，要敢于质疑。2、要敢于怀疑自己，看错是难免的，要有勇气怀疑自己，要敢于并善于反省、否定自己。看错时不要让自己受到太大伤害，看对时要牢牢抱住头寸，获得应得的收益。对于任何一个研究员，要勇于否定自己，这一点尤为关键，尤其是看行业周期性比较强的研究员，行业变化大，一定要记得这点。（2）承受压力的能力和对应的心理准备，在易方达，我们招研究员时，会充分警示职业压力。第一年，会让其去承受压力的极限，不给其转正，还要天天干活，到深更半夜，写报告。写出来，先小组讨论，不行的，退回去重写。受不了的，就走了，当时淘汰率估计有50%，留下来的承受压力的能力都很强。想干这行，都要有这个思想准备，要有承受压力的能力。因为在市场面前，每个人都很渺小，看错是不可避免的，在职业生涯的低迷期，会承受很大的压力，一定要挺住，受不了的时候，要再坚持一下，熬过去之后，都会再上一个台阶。我见到很多优秀的研究员，就是因为过不了这一关，很可惜，我在进易方达时一个同事，比我进易方达还早，是清华很优秀的学生，在易方达本来很受器重，因为买入一支重仓股，买入后，跌得很厉害，开始认为基本面没问题，跌20%之后，反映有问题了。在公司面临很大压力，再加上个人原因，就走掉了，如果他再坚持一下，肯定是易方达很有成就的基金经理。（3）要有激情，一般来自于功利心。干我们这行要有一定的功利心，但也要真喜欢。什么样的研究算比较好的研究即研究要达到什么样的层次和要求第一层次，信息及时，准确这是每个研究员必须达到的基本要求，研究的行业基本面的情况，发生的变化要及时、准确的获得。第二层次，研究要深入，信息会有什么影响，到什么程度在及时了解某事实后，要对此事实有深入的研究和了解，例3月份时获知空调行业6月1号要实行新的能效标准，这是一个事件，这个事件之后会产生什么样的结果，影响会是什么程度。譬如一个影响是从来不打价格战的格力，为了处理掉旧能效标准的空调，要打价格战，结果上半年格力疯狂杀价甩货，深入分析的研究员应该看到这一点。第三层次，前瞻性判断这是最重要也是最难的，绝大部分研究都是事后解释，没有前瞻性判断。中国有句古话：早知三天事，富贵一万年，若你能比别人前瞻性看一点点，收益率是极大的，但是做到这一点也是极难的。我认为绝大部分，至少80%的研究员在自己的职业生涯中，达不到这个层面，如果你有信心达到这个层面，你就是这个市场上最牛的极少部分人之一。三点中，第三点最难，需要天赋，跟性格也有关系，但是前两个是可以通过后天的勤奋努力及良好的工作习惯做到的。举例，信息要及时准确，要涨电价了，今天下午，电力股立马就涨上来了，作为研究员，要弄清楚，是涨销售电价，还是上网电价；是涨销售电价中的居民电价还是工业电价，起码要把信息准确表达出来，然后会有什么深入影响，要做进一步分析，最难的是前瞻性判断，这个后面会对产业链有什么深入的影响。要做到这些，尤其是第二点，出现一个变量，如何有深入理解，并更进一步有前瞻性判断，在于研究员平时的积累，对于所研究行业结构、格局的积累，所研究公司的内部结构、资产负债表结构的积累。举例，我问你们，同样是汽车产业链，汽车制造和零部件里的福耀玻璃，他们的行业特点，或者公司特点有什么区别？显然福耀，做玻璃，资产结构更重，当行业需求不好的时候，它有可能亏损，甚至可能亏现金流。但是汽车不一样，虽然我们认为汽车的资产结构也比较重，但是跟福耀，在程度上是不一样的。有了这个理解，08年行业最差的时候，你有可能就敢在最底部买，当汽车销售数据稍微有点转好的时候，你就敢买汽车股。因为你知道它的资产结构决定了其最坏的情况下也不会亏现金流。不会亏现金流，当它跌到一倍PB的时候，肯定是可以买的。这些结论之所以敢下，基于你对他的资产结构、资产状况的理解，这个需要很长时间的积累。建议把看的行业公司，大的的资产负债表打出来，经常翻阅，慢慢，对这个行业就会多一些理解。做研究容易犯的错误1、大家从学校出来，容易带着美好的愿望看企业，把自己希望企业变成什么样当成它未来的事实。这一点上市公司的董事长最容易这样，尤其是民营企业的董事长，出于对企业的热爱，也善于发布煽动性的言论，让人对这个公司很有信心。当时我们在易方达，浙江一个半导体相关的IT企业，每次去开股东大会，见一下董事长，回来都会很有信心，结果买进去，业绩出来时就不行了，股票跌的一塌糊涂。大家作为研究机构，对此最好冷眼旁观。我自己也曾犯过这个错误，作为基金经理时，还是会犯这样的错误，举个具体的例子，06年我买江淮汽车，基于其过往良好业绩，加上对中国自主品牌的美好愿望，认为江淮上轿车项目也会成功，重仓。结果轿车投入很大，但见不了效益，适逢原来赚钱的商务车遭遇行业价格战，主业盈利受影响，江淮涨了一波后狠跌。不过犯错误，仔细思考，也会有收获。09年年初，江淮业绩还很差的时候，汽车需求复苏，基于我认识到江淮轿车这一块投入已经很多，果断买入，获利颇丰。所以尽量少犯错误，但是一旦犯了，及时总结，后面也会有很大的收获。2、重视外部变量，忽略内部变量，就是看钢铁的看宏观，看船运的看钢铁，看港口的看船运，好像自己的行业研究要靠外部变量决定。虽然外部变量很重要，但是内部变量更重要。譬如中国的外贸出口03年到07年一直很好，但中集的投资大的机会就在03年与04年，因为是否有投资机会取决于其行业本身内部变量。若只看外部变量影响，03、04年钢价大涨，会认为是对集装箱行业的负面变量，如果你只看到这一点，就会把握不了这个投资机会。更重要的是集装箱行业本身的竞争格局，当时，钢材供给紧张，形成供给壁垒，只有集装箱行业的龙头企业可以拿到钢材，在资源的获取上形成壁垒，这样中集可以漫天要价。所以决定主要投资机会的，核心不是外部变量，还是内部变量。再问大家一个问题，今年上半年，消费品行业哪个子行业量的增长最快？汽车，百分之四十几，之后是空调，百分之四十，之后是洗衣机。但是你若年初预见到空调消费量上升，上半年若买空调，会亏百分之二三十。增长这么大，还会亏损，是因为新的能效标准的出台，决定行业内部格局会改变，一个从来不打价格战的企业开始疯狂杀价。所以大家做研究的要经常的仔细的想想你所研究的行业里边的格局的改变。再举个例子，不知道各位这几年怎么看风电设备行业，08、09、10年，风电装机快速、大量增长，超出事先市场上最乐观的预期，但是基于这个数据投资也是赚不到钱的。金风，这么不错的公司，08年上市后，从最低点，涨了一波之后，后来一直是跌的，根本没涨起来。为什么呢？行业需求很好啊，核心问题在于行业内部竞争格局发生改变了，越来越多的竞争者进入这个行当做。这种背景下，即使它短期的盈利增长非常好，估值一定要砍下来，股价不可能有很好的表现。可能两三年之后，金风就亏损了，因为行业竞争格局改变了，这种改变比外部变量远远来的重要。其实重视外部变量，忽略内部变量，这是偷懒的表现，作为研究员，应深入研究所负责的行业内部格局的改变，因为其影响是深刻且长久的。Q&AQ：易方达一直拿很多重卡的股票，其他汽车行业的股票一直进进出出，基本逻辑是什么？A：基本逻辑是这个产业链是中国在全球比较有竞争力的一个行业，这是由历史原因造成的，且该行业竞争格局非常稳定，中期内应该没有什么大的变化。但是是否应该一直拿着，我有不同意见，我认为应该高涨时卖出，低迷时买入。在汽车行业中，重卡是能够长期为股东创造财富的子行业，举例，轿车是基本不为股东创造财富的，股价一直波动，都是博弈。但是重卡这样，这是历史形成的，国家从奥地利战略性引进斯太尔平台，进行大量投入，使这个平台在中国的产业配套相当成熟，能做出这个档次上全球性价比最高的重卡产品。沃尔沃、奔驰来中国，只能做价格贵一倍的档次很高的产品，而不能在这个档次上跟中国竞争。并且在这个平台上中国重汽、潍柴有如此大的量，而在制造业，规模代表成本优势，新进入者想要有这样的规模，是很难的，所以行业进入壁垒很高，所以行业竞争格局很稳定，所以长期该行业是值得投的。一个竞争格局很稳定的行业，就应该多关注外部变量。总的来说，这个行业长期是值得看、能为股东创造现金流的。Q：一般竞争格局很稳定，其盈利增长也会很稳定的，另外潍柴老总个人魅力很大，易方达是不是受其影响？A：基本是这样，但潍柴上半年盈利增长超过其量的增长，原因在于垄断。潍柴跟博世形成某种产业链的垄断，对于业绩增长会有贡献。在投资上，高利润都是垄断带来的。周期性行业管理层是重要，但是没那么重要，大家不要为管理层付太高的溢价。这一点，我是有深刻教训的。这个教训来自于中集，它的管理层非常市场化，我很认同，我要长期投资，但是其实对于这种行业的投资，管理层根本不重要。在周期性行业中，管理层对利润增长的边际效应是很小的，主要是赚周期的钱。当周期不行的时候，管理层再优秀，也没用。新入行的研究员，很容易成为管理层的粉丝，认同他们，从而认同这个企业。Q：梁博士，您在清华读财务管理，这个专业背景对投资，对行业理解是不是特别有帮助。A：肯定有帮助，但是我觉得更主要的是独立思考，其次有讨论的氛围。这点我给安信研究所提个建议，讨论很重要。我们在易方达，大家写报告，上投研会讨论时，大家都很认真，年轻的研究员会很有压力。我觉得一个机构要创造讨论的文化，倡导民主的投研文化，在会议室里，对事不对人，不分权威和职位，这对研究员的更快成长是很重要的。易方达提基金经理都很快，因为其讨论文化能够让研究员快速学习其他行业，了解其他的业务形式。Q：我们现在新入职的研究员很多是从其原先行业中招过来的，他们有什么优缺点，容易犯什么错误？A：他们的优势是有行业经验，好处很多，但同样也会成为弱势，容易以专家自居，譬如认为某行业自己看过，不可能有什么机会，但要注意到行业是时刻变化的，尤其是有重大的行业结构改变的时候要有开放的心态。并且这个行业是年轻人的行业，我们每一个人都会受到年轻人的挑战，所以老研究员都会面临一定的压力。Q：TMT怎么看？中长期有投资价值的标的都在美股，但是我们绝大部分时间都在看A股，对这个行业的研究员有什么建议？A建议：一、忠实你的产业判断，坚持你的观点，不是进入这个行业，就是要推出股票。一般的卖方研究容易把一个研究员训练成推股票的机器。你这个行业，需要你出手的时候可能两年就一次。行业判断正是你们的价值所在，要坚持。二、多看多研究，适当的时候出手就行了。当你确有把握的时候，声音一定要大，不需要天天喊。05年，我们易方达给一个卖方研究员打分很高，因为他打电话让我卖出中兴通讯。所以记住，卖出的建议同样重要，看看重仓股，让基金经理卖出股票、提示风险同样有价值。（完）股市有风险，投资需谨慎。本文仅供受众参考，不代表任何投资建议，任何参考本文所作的投资决策皆为受众自行独立作出，造成的经济、财务或其他风险均由受众自担。

关注我们吧转自HELPNETSECURITY，作者David Cearley“以人为中心的智能空间是用来组织和评估Gartner顶级战略技术趋势对2020年的主要影响的结构，”Gartner副总裁兼研究员David Cearley说。“把人放在技术战略的中心突出了技术最重要的方面，是因为这将影响客户、员工、商业伙伴、社会或其他关键群体。”高度的自动化这个指的是多机器学习(ML)、打包软件和交付工作的自动化工具的组合。超自动化不仅指工具集的宽度，还指自动化本身的所有步骤(发现、分析、设计、自动化、测量、监视和重新评估)。理解自动化机制的范围、它们之间的关系以及如何将它们组合和协调是主要关注点。这一趋势始于机器人过程自动化(RPA)。然而，RPA本身并不是高度自动化的。这需要多种工具的组合，以帮助支持复制人类参与任务的各个部分。交互体验预计到2028年，用户体验将在用户感知数字世界和与数字世界互动的方式上发生重大转变。会话平台正在改变人们与数字世界交互的方式。虚拟现实(VR)、增强现实(AR)和混合现实(MR)正在改变人们感知数字世界的方式。这种感知和交互模式的联合转变导致了未来的多感官和多模态体验。“这种模式将从一个懂技术的人转变为一个懂技术的人。翻译意图的负担将从用户转移到计算机上。“这种跨越多种感官与用户交流的能力，将为传递微妙的信息提供更丰富的环境。”人体植入设备人类增强探索技术如何能被用来传递认知和身体的改善作为人类经验的一个组成部分。物理增强通过改变人体固有的物理能力来增强人体，方法是在人体上植入或承载某种技术元素，如可穿戴设备。认知增强可以通过访问信息和开发传统计算机系统上的应用程序以及智能空间中出现的多体验界面来实现。在未来10年里，随着人们寻求自我提升，身体和认知能力的增强将变得普遍。这将创造一种新的“消费化”效应，即员工的个人扩展——目的是来改善他们的办公环境和自我本身。透明度和可追溯性消费者越来越意识到他们的个人信息是有价值的，并要求控制。各组织认识到保护和管理个人数据的风险越来越大，各国政府正在实施严格的立法来确保这一点。透明度和可追溯性是支持这些数字伦理和隐私需求的关键因素。透明度和可追溯性是指一系列的态度、行动和支持技术和实践，旨在满足监管要求，维护使用人工智能(AI)和其他先进技术的道德途径，并修复企业日益缺乏的信任。随着组织建立透明和信任的实践，他们必须专注于三个领域:(1)人工智能和多机器学习技能提升；(2)个人资料私隐、拥有权及控制权；(3)符合伦理的设计。授权的边缘边缘计算是一种计算拓扑，在这种拓扑中，信息处理和内容收集与交付被放置在更靠近这些信息的源、存储库和使用者的地方。它试图将流量和处理保持在本地，以减少延迟、利用边缘的功能并在边缘实现更大的自治。“目前对边缘计算的关注主要来自于对物联网系统的需求，将断开连接或分布式的功能交付到特定行业(如制造业或零售业)的嵌入式物联网世界，”伯克说。“然而，随着这项技术拥有越来越复杂和专业的计算资源和更多的数据存储，它将成为几乎所有行业和用例的主导因素。”包括机器人、无人机、自动驾驶汽车和操作系统在内的复杂边缘设备将加速这一转变。”分布式云分布式云是将公共云服务分发到不同的位置，而原始的公共云提供商负责服务的操作、治理、更新和演化。这代表着从大多数公共云服务的集中化模式的重大转变，并将引领云计算的新时代。自动化设备自主的东西是物理设备，使用人工智能来自动完成以前由人类完成的功能。机器人、无人机、自动车辆/船只和家用电器是最容易识别的自主事物。它们的自动化程度超过了严格的编程模型所提供的自动化程度，它们利用人工智能来实现更高级的行为，这些行为更自然地与环境和人进行交互。随着技术能力的提高，监管的允许和社会的接受度的增长，自主的东西将越来越多地部署在不受控制的公共空间。伯克举例：异构机器人可以在一个协调的装配过程中工作。在快递市场，最有效的解决方案可能是使用自动车辆将包裹运送到目标区域。随后，车上的机器人和无人机可能会影响包裹的最终投递。”区块链区块链有潜力通过建立信任、提供透明度和跨业务生态系统的价值交换来重塑行业，潜在地降低成本、减少交易结算时间和改善现金流。资产可以追溯到其来源，大大减少了假冒产品的替代机会。资产跟踪在其他领域也有价值，比如在整个供应链中跟踪食品以更容易地确定污染源，或跟踪个别部件以协助产品召回。区块链具有潜力的另一个领域是身份管理。智能契约可以被编程到区块链中，事件可以触发动作;例如，付款是在收到货物时才发放的。由于一系列的技术问题，包括不可预计的技术和安全问题，区块链对于企业部署来说仍然是不成熟的。尽管存在这些挑战，但潜在的巨大破坏和收入的产生意味着组织应该开始评估区块链，即使他们预计短期内不会积极采用这些技术，”伯克说。人工智能安全AI和ML将继续被应用于在广泛的用例集合中增强人类的决策制定。虽然这创造了伟大的机会使超自动化和杠杆自治提供业务转型,它创造了新的重大安全团队面临的挑战和风险领导人与大规模增加潜在的攻击与物联网、云计算、微型服务和高度连接系统在智能空间中。安全和风险领导者应该关注三个关键领域——保护AI驱动的系统，利用AI来加强安全防御，以及预测攻击者对AI的恶意使用。声明：我们尊重原创者版权，除确实无法确认作者外，均会注明作者和来源。转载文章仅供个人学习研究，同时向原创作者表示感谢，若涉及版权问题，请及时联系小编删除！精彩在后面Hi，我是超级盾超级盾能做到：防得住、用得起、接得快、玩得好、看得见、双向数据加密！截至到目前，超级盾成功抵御史上最大2.47T黑客DDoS攻击，超级盾具有无限防御DDoS、100%防CC的优势

来源：金融界网站交银国际董事总经理洪灏在社交媒体发文称，刚才一位上市公司老总来电说：“我也是看了研究员的报告，才知道我们公司这么牛！”其实在A股分析师往往看好上市公司报告，所以才有了此前分析师纷纷给出茅台目标价一个比一个高的情况。但是最近热议的是两份看空的报告，3月7日，中信证券发布研报看空中国人保，3月8日，华泰证券发布研报看空中信建投。这对于“做空”极为“稀缺”的A股市场来说，绝对是一颗深水炸弹，也直接导致了两只股票的接连调整。