Lo que la mayoría de nosotros sabemos por High Frequency Trading es un intercambio simple, al menos simple de describir. La mayoría de las empresas de comercio de alta frecuencia compran una acción en un mercado e intentan vender en otro mercado en un lapso de milisegundos o segundos. De hecho, es tan fácil de describir que mi hija de tres años puede entenderlo. Sin embargo, como se puede imaginar, un negocio de bajo margen se basa principalmente en la determinación de la implementación y la capacidad de reinventar continuamente la tecnología y mantenerse a la vanguardia del juego.
Ahí es donde está el dinero hoy y puede contribuir a eso. Sin embargo, la mayoría de los disruptores no intentan perseguir dónde está el dinero hoy. intentan ver dónde están las oportunidades mañana, cuál es el quid de la empresa, qué es posible.
Como expliqué aquí [la respuesta de Gaurav Chakravorty a ¿Hay datos disponibles sobre los incumplimientos de las empresas de alta frecuencia? ] el comercio simple se ha vuelto muy costoso y se trata más del hardware y las líneas multimillonarias que del personal.
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Si realmente quiere marcar la diferencia en una empresa de HFT, le aconsejaría que se concentre en el futuro. En mi opinión, como pionero en el campo, el futuro de las empresas HFT es dominar todas las “inversiones alfa”. Eso cubre todo, aparte de invertir puramente en un índice bursátil. Como es evidente en empresas como RenTech y Citadel, la inversión basada en la ciencia de datos será indistinguible de invertir en el futuro. Así como las personas deciden qué es un buen medicamento para el dolor de cabeza basado en el análisis de datos realizado por las empresas, las personas invertirán en función del análisis de datos realizado por las empresas. En caso de que se pregunte hoy, prácticamente el 99% de la comunidad inversora intenta hacer el mismo análisis. Hoy hay un millón de personas que se preguntan qué significa el horrible informe de desempleo. Ese es exactamente el tipo de cosa para la que se debería utilizar la ciencia de datos. Si puede contribuir a eso, ya sea en # infraestructura de datos, o # gestión de proyectos o # liderazgo de pensamiento y, por supuesto, # ciencia de datos, sería ideal para empresas como Hudson River Trading qplum / qleap Virtu Financial, etc. .