現在金融領域最前沿的東西是什麼？
考研究生的時候想據此選擇，望各位大神以微薄之力幫助我一下。
說點個人感受：Pricing Quant最熱的是XVA。Trading Quant最熱的是Machine Learning和HFT。Risk最熱的是FRTB，當然，和XVA是有聯繫的。
監管機構最熱的是systemic risk，如何measure如何hedge等等。
我說是數據統計呢，你們肯定覺得太LOW了，如果我說大數據，是不是就一下高大上起來？
我個人覺得是金融走細分行業的趨勢。細分行業後，要麼沿產業鏈設計資金流動的閉環，也就是所謂的產業鏈金融；要麼是針對細分行業收集數據，做所謂的大數據統計。沿產業鏈設計資金流動閉環，根本目的是直接控制現金流，甚至連本產業鏈上的物流和加工都控制了，只要行業不倒，流程設計上沒有重大缺陷，就不用擔心單筆金融業務的風險。我有一篇產業鏈金融的回答就是寫的這個。
針對細分行業的大數據統計，首要目標是獲得原始數據，也就是依託各種平台，實現線上信息對接，通過監控這些信息，獲得原始數據，再統計分析。根本目的是實現風險的準確定價，然後把利率訂得比違約率高就行了。我現在正在做的就是這個，苦逼地又回到風控崗來了。
PS：大概以後各家銀行也會走細分行業的道路吧，也就是根據細分行業單獨設計貸款產品，而不是像現在這樣按貸款性質一刀切。區塊鏈。。比特幣炸了沒關係，我們可以取其精華去其糟粕，繼續忽悠風投忽悠民眾
說句實話 quantitative finance從來都不是finance area的熱門啊。主流而言金融研究有兩塊，asset pricing是金融研究里第一大塊 其次是corp fin，另外一個點就是和宏觀問題比較緊密的macro based finance，比如term structure model 比如 monetary policy 這一塊更多的計量和structure model 也跟quant的東西更緊。quant真算不上金融主流 甚至屬於和trading結合緊密的偏門你看看jf rfs jfe上有幾篇quant fin的文章，更不說econ top 5了
當然是各種 XVA 啦。
除去已經被說爛的 CVA, DVA, FVA, 還有Capital Value Adjustment (KVA), Collateral Value Adjustment (CollVA) etc.個人認為，金融領域的前沿或者說趨勢必定是量化交易，以電腦代替人手。
這裡分享華爾街見聞的一篇文章
金融數據服務商Kensho創始人預計，到2026年，有33%~50%的金融業工作人員會失去工作，他們的工作將被電腦所取代。Kensho開發的程序，做分析工作只需一分鐘，而拿著高達35萬美元年薪的分析師們，需要40小時才能做完同樣的工作。
毋庸置疑，人工智慧會使很多服務行業工作人員失業。美國白宮預計，對於那些時薪低於20美元的人們，有83%的概率，他們的工作會被電腦所替代。
事實上，將被電腦逼迫失業的人，不只是薪水較低的人們，高薪人員也面臨這一問題。紐約時報記者Nathaniel Popper撰文稱，機器人在向華爾街進攻。許多年薪高達35萬美元的華爾街分析師，在十年後可能會被機器所替代。
Kensho公司從事金融領域的人工智慧。Kensho目前正在研發一種針對專業投資者的大規模數據處理分析平台。該工作平台將可以快速、大量的進行各種數據處理分析工作並能實時回答投資者所提出的複雜的金融問題。
Kensho使用了從谷歌那裡得到的靈感，例如映射化簡（MapReduce，將龐大的處理任務分配給雲伺服器的一種方法）和BigTable（將龐大的數據壓縮到可以加以處理的規模的一種方法）。
Kensho創始人Daniel Nadler預計，到2026年，有33%~50%的金融業工作人員會失去工作，他們的工作將被電腦所取代。因此，像高盛這樣的大型公司，員工規模將會變小許多。
Kensho將會從事金融業分析類工作。Kensho會從其資料庫中調取數據，自主研究，做類似於分析師的工作。例如，Kensho的程序可以迅速告知人們，在發生衝突的時候，石油、貨幣等各類資產，在過往是如何表現的。Kensho開發的程序做這份工作只需要一分鐘，而分析師們需要40個小時，這些分析師拿著35萬到50萬美元的薪水。
p.s 那麼我們人類還需要為交易策略定義嗎？還是讓人工智慧自我學習出突破人類思維的策略以交易策略來說,若果一種策略從來都是錯的，然而我們從未了解是錯的，（例如地球是平地，粒子不存在不確定性）我們以錯誤的交易策略做的神經網路智能交易有何結果？必然只是具誤導性結果,然而不提供基礎策略地建立一個自我學習的人工智慧，結果則完全不一樣當然是區塊鏈技術了。
………………一些概念………………「區塊鏈（Blockchain）是比特幣的一個重要概念，本質上是一個去中心化的資料庫，同時作為比特幣的底層技術。區塊鏈是一串使用密碼學方法相關聯產生的數據塊，每一個數據塊中包含了一次比特幣網路交易的信息，用於驗證其信息的有效性（防偽）和生成下一個區塊。」區塊鏈可擁有的特性包括：1. 去中心化
由於使用分散式核算和存儲，不存在中心化的硬體或管理機構，任意節點的權利和義務都是均等的，系統中的數據塊由整個系統中具有維護功能的節點來共同維護。2. 開放性系統是開放的，除了交易各方的私有信息被加密外，區塊鏈的數據對所有人公開，任何人都可以通過公開的介面查詢區塊鏈數據和開發相關應用，因此整個系統信息高度透明。3. 自治性區塊鏈採用基於協商一致的規範和協議（比如一套公開透明的演算法）使得整個系統中的所有節點能夠在去信任的環境自由安全的交換數據，使得對「人」的信任改成了對機器的信任，任何人為的干預不起作用。4. 信息不可篡改一旦信息經過驗證並添加至區塊鏈，就會永久的存儲起來，除非能夠同時控制住系統中超過51%的節點，否則單個節點上對資料庫的修改是無效的，因此區塊鏈的數據穩定性和可靠性極高。5. 匿名性由於節點之間的交換遵循固定的演算法，其數據交互是無需信任的（區塊鏈中的程序規則會自行判斷活動是否有效），因此交易對手無須通過公開身份的方式讓對方自己產生信任，對信用的累積非常有幫助。……………………………………
比特幣這種數字貨幣現階段太顛覆傳統金融模式，金融機構肯定是抗拒的，但是比特幣用到的區塊鏈技術，銀行和證券公司確非常感興趣。因為傳統金融模式做清算的成本是非常高的，而利用穩健的區塊鏈來構建分散式的總賬，就無需這項複雜的工作了，大大節省了開銷。2015年,全球範圍內投資在比特幣和區塊鏈相關的初創公司的風投資金約4.8億美元,
2016年第一季度已達到1.6億美元。參與投資的不僅有矽谷風投基金Andreessen Horowitz,還包括花旗、摩根、大通在內的國際金融機構。不僅參與風險投資，國際金融機構還在通過其他方式參與區塊鏈技術應用。花旗銀行、西班牙對外銀行、摩根大通、摩根士丹利、瑞銀等在內的40餘家領先金融機構共同建立了R3CEV聯盟,旨在推動制定適合金融機構使用的區塊鏈技術標準,推動技術落地。5月25日,中國平安金融集團已加入金融創新公司R3,成為首個來自中國的成員。
我覺得在中國沒有什麼最前沿的東西。我覺得金融的最高形式就是交易。而針對交易，又會引申出很多細分職業或行業。比如前期，你的資金哪兒來，這這就涉及到產品設計和資金募集問題。錢到了，就進入中期、後期環節，通過什麼方式去賺錢？量化交易？技術分析？基本面分析？等等！每個分支下面又會出現很多分支，比如量化交易，那就要有人懂程序，有人懂數學概率；做基本面分析，就要懂經濟、懂政策、懂時事、會調研；等等。方式方法出來了，那倉位多大，什麼止損什麼時候止盈，這就需要基金經理去決定。同時在交易環節還有合規風控，幾乎每個職位都涉及到相關的專業！
但是總的來說，上面每個環節每個分支你能做到精專，基本都是高薪！最前沿的就是怎麼賺客戶的錢。咳咳，不是不是。
咳嗽～
來說說美國，最前沿的
1） 第一個想到的就是Goldman投資的Kensho － 集Big Data， Machine Learning，xxx 於一體。大家看下樓上董大師 摘得文章
「Kensho會從其資料庫中調取數據，自主研究，做類似於分析師的工作。例如，Kensho的程序可以迅速告知人們，在發生衝突的時候，石油、貨幣等各類資產，在過往是如何表現的。Kensho開發的程序做這份工作只需要一分鐘，而分析師們需要40個小時，這些分析師拿著35萬到50萬美元的薪水。
作者：董大師
鏈接：現在金融領域最前沿的東西是什麼？ - 董大師的回答來源：知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯繫作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。」－ 總之，就是電腦取代人
2）OTC的網上電子交易平台：現在大行都開始把大部分FX交易搬上網，自動化；Stream Pricing，auto－hedging ； FICC也逐步往此方向 － 總之，就是電腦取代人
好吧，就是電腦取代人
說了這麼多電腦取代人，其實不用那麼悲觀，金融說到底還是服務行業，Client Service。
說說很多客戶現在面臨的最頭疼的幾個問題：1）低利率環境下投資問題 － 歐洲，日本，美國尤為嚴重迫切； 2）監管力度加大，資金保證金要求越來越高，ROE越來越低 － 怎麼破這些問題，都是需要人來解決的
所以：不要做能被電腦替代的工作。金融始終是People Business，研究人的學問里，現在最前沿的是行為金融學。雖然還未形成具體的體系，但反映在我國股市真的靈驗。下面我簡單說幾點玄學的內容。（ /乖巧臉
2008年11月10日 ， 奧巴馬當選的第二個交易日，澳柯瑪漲停 。
2013年2月26日，著名歌唱家李雙江之子李某某涉嫌輪姦案引爆社會輿論，ST天一跌停。
2014年3月29日， 中國內地男演員文章出軌，背叛妻子馬伊琍。 3月31日， 伊利股份暴漲。
2015年1月5日，奶茶妹妹章澤天和劉強東鬧分手，天澤信息持續走跌，早盤一度跌停。
2016年4月，民生證券研究院執行院長管清友發微博說：「別問我股市了。除了股市，我們還有詩和遠方」。詩和遠方被解讀為：SHYF=石化油服， 4月23日收盤，石化油服大漲5.03%，24日繼續上攻，25日漲停。
2016年5月， 電視劇《歡樂頌》 劇中公司巧合撞臉紅星發展， 從5月13日起連拉了3個漲停。
2016年10月18日， 王寶強起訴馬蓉離婚案開審， 紅牆股份、寶勝股份、寶碩股份在內的「寶強概念股」 均大漲。
2017年4月12日， 知名女星白百何被爆出軌， 紅牆股份放量走高，大漲6% ，百合花跌近2.3%，夢百合收跌1.35%。
以上，我的研究結果是，「出軌概念股龍頭」——紅牆股份。
不要相信前沿這種東西。這種東西要麼看得見摸不著，要麼就是無底洞，要麼已經被炒爛了。80年代的教科書里已經在暢想2010年家家戶戶用機器人了，但現在機器人依然是前沿，前沿的三十年，你見過誰靠機器人白手起家做成功了嗎？它就是個燒錢的玩意兒，燒錢還沒燒到京東的普及度，離賺錢還遠著呢。金融領域也一樣，一些人想搞什麼前沿的金融，到頭來都不知道是怎麼玩沒的。當然，更不要相信從別人嘴裡說出來大家還不反對的所謂前沿，金融領域最實惠的往往不是最高精尖的，你努力奔跑，用最尖端的演算法做出來的東西或許還不如一個老掉牙的ETF。真正有效果的金融工具，往往是讓多數人嗤之以鼻的東西。不管是新東西還是老東西。也不論是保險、銀行、證券還是金融監管都如此。不要追前沿。監管也不需要追，只需要覆蓋。
看了阿爾法狗我隱約覺得交易市場伴隨著人工智慧的發展產生顛覆性革命只是時間問題
當然是人工神經網路和深度學習啊!
神經網路結合情緒量化預測股市，雖然很多人極力反對預測，但建立在大數據量的基礎上就是一種分析和挖掘!
有圖有真相
區塊鏈
數……字……貨……幣……
金融最核心的問題：資產定價。用越來越複雜的公式，為越來越複雜的金融產品定價。會定價者得天下。再提醒題主一句：要想走在金融領域最前沿，學數學，別學金融！