2019金融行业机会分析，2019金融行业机会分析报告

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于2019金融行业机会分析的问题，于是小编就整理了1个相关介绍2019金融行业机会分析的解答，让我们一起看看吧。

金融工程专业怎么样？就业前景如何？

我本科学的经济学，偏向于计量经济学，因此对这方面有所接触。金融工程这个专业存在很久了，那时候互联网金融没有兴起，支付宝，微信支付还没普遍，金融工程并不是热门。那时候的数据分析还是停留在eviews，spss等数理分析工具。而从12年之后，移动支付的普及，以及编程软件的进化，例如Python等，金融工程才被人看好。

金融工程可以简单理解为金融加计算机编程，因为金融数据是最为普遍的标准化数据，因此对它的分析和建模可以做到很深层次的地步，简单的分析已经远不足以满足现在券商 投资银行，量化基金等行业的要求。超高的深度要求只能由纯正的数学人才或物理人才来满足，因此如果没这方面的背景，不适宜做现在的金融工程。

另一方面，从计算机编程来说，现在的编程工作已经分工的非常细了，前端，后端，数据库，中间件，及算法等，由此也衍生出各种专属小技术。计算机技术作为实现工具，如果在模型或者算法上得到理论实现的话，码农肯定是能在系统中做出来的。所以结论是：

金融工程专业前景不好，没有金融专业那么深的金融理论，又没有计算机技术专业那么强的技术基础，属于半瓶油晃荡的那种。建议，要么读金融，凭自身兴趣学习计算机技术，要么学计算机技术，再补充金融知识。如果是数学大神，我相信你不会对金融或者计算机感兴趣的，因为这些对你都不算事。

我儿子是学这个专业毕业的，我谈谈我的看法。我感觉现在学经济类的，金融类的各相关专业区别都不是很大。因为现在很多学校都是按大类招生的，学的都没啥差别。另外来讲，现在学金融类的本科毕业就业没有竞争力，要想有个比较理想的就业职位起码要硕士以上才能进入那个门槛。

如果你想进入投行，基金等高大上行业，那么要求就更高了，如果是非清北复交人的硕士以上，那估计你连简历关都不一定过的了。所以撇开学校谈专业，可能理想与现实会差很远。

1、金融工程，是大数据、云计算、人工智能、区块链等数智最新技术，紧密聚焦的专业领域。不熟练掌握这些技术的综合集成应用，并使之成为大脑的标配外挂，偏文的金融，是不能跨界融合成为偏理的工程类的。

2、金融工程，它直面商品市场(期权)、资本市场(风险)的核心，定价技术。

从无差别社会必要劳动时间定价，经供需均衡定价，市场公允定价，生产相对过剩的边际效用定价，到引发华尔街第二次革命的期权及风险定价、鞅定价，金融工程，代表着当今最为先进高端、最为科学合理的定价策略。

3、金融工程，强化的是对未来复杂多维不确定性系统问题的综合分析判断决策

对前提、结构、逻辑、关联等已确定性的事务，商业智能BI技术，可一揽子进行算法建模组合封装，实现综合重要因素决策。对未来预期为复杂不确性随机组合事件，决策必须要借助于大数据、云计算、人工智能，决策误差才能不断收敛，拍脑门决策，决策误差必然是发散的。

确定性事务，很快将被数字技术替代；不确定事务，低维度的，初级机器深度学习形成的人工智能，也可将其逐步替代；人工智能会不断升级攀维，复杂系统问题将不断随维递进得以解决，而金融工程是复杂不确定系统决策主试验区之一。

4、金融工程思维，比计算机思维要更进一步

计算机思维，核心是二进制算法，利用计算机不知疲倦的超强算力，将复杂运算全转化为最为简单的二进制运算，达成逐位控制。

金融工程思维，核心是奇点突变，衍生品组合设计，是若干奇点突变的级数式组合图谱，由人工智能推算图谱密度和数学期望，从而精算其定价。

若将计算机思维，比作是对算法1到N变化问题的解决策略；金融工程思维，更似对0到1突变问题组合的系统化解决策略。

到此，以上就是小编对于2019金融行业机会分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于2019金融行业机会分析的1点解答对大家有用。