热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 编程语言 > 正文

TwoSigma人均22万英镑~

近期原创文章:

Two Sigma人均22万英镑~

标星★公众号      爱你们

近期原创文章:

♥  基于无监督学习的期权定价异常检测(代码+数据)

♥  5种机器学习算法在预测股价的应用(代码+数据)

♥  深入研读:利用Twitter情绪去预测股市

♥  Two Sigma用新闻来预测股价走势,带你吊打Kaggle

  利用深度学习最新前沿预测股价走势

♥  一位数据科学PhD眼中的算法交易

♥  基于RNN和LSTM的股市预测方法

♥  人工智能『AI』应用算法交易,7个必踩的坑!

♥  神经网络在算法交易上的应用系列(一)

♥  预测股市 | 如何避免p-Hacking,为什么你要看涨?

♥  如何鉴别那些用深度学习预测股价的花哨模型?

♥  优化强化学习Q-learning算法进行股市

作为伦敦量化对冲基金Two Sigma的工程师,你能拿到多少薪水?

刚刚公布了截至2018年12月的Two Sigma的账目:

去年,Two Sigma International在伦敦雇佣了42名员工,为整个团队支付了930万英镑的工资和薪水。这相当于平均每人22万英镑,即使略低于前一年24.2万英镑的平均水平,也算不错啦。

Two Sigma一直在招聘。该公司在伦敦的大部分员工是工程师,占员工总数的近70%。去年,Two Sigma雇佣了29名员工,高于2017年的20名。

2018年,Two Sigma International营业额近1700万英镑,利润120万英镑。相比之下,去年的这一数字分别为130万英镑和1500万英镑。该基金的一些人大幅减薪:2017年,薪酬最高的个人获得了84.7万英镑,但一年后这一数字降至39.6万英镑。

MATLAB EXPO 2019 微信直播

免费!免费!免费!

Two Sigma人均22万英镑~

—End—

量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于 Quant MFE CST 等专业的主流自媒体。公众号拥有来自 公募、私募、券商、银行、海外 等众多圈内 10W+ 关注者。每日发布行业前沿研究成果和最新资讯。

Two Sigma人均22万英镑~


以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 我们


推荐阅读
  • 2017年人工智能领域的十大里程碑事件回顾
    随着2018年的临近,我们一同回顾过去一年中人工智能领域的重要进展。这一年,无论是政策层面的支持,还是技术上的突破,都显示了人工智能发展的迅猛势头。以下是精选的2017年人工智能领域最具影响力的事件。 ... [详细]
  • 机器学习中的相似度度量与模型优化
    本文探讨了机器学习中常见的相似度度量方法,包括余弦相似度、欧氏距离和马氏距离,并详细介绍了如何通过选择合适的模型复杂度和正则化来提高模型的泛化能力。此外,文章还涵盖了模型评估的各种方法和指标,以及不同分类器的工作原理和应用场景。 ... [详细]
  • 探索电路与系统的起源与发展
    本文回顾了电路与系统的发展历程,从电的早期发现到现代电子器件的应用。文章不仅涵盖了基础理论和关键发明,还探讨了这一学科对计算机、人工智能及物联网等领域的深远影响。 ... [详细]
  • Coursera ML 机器学习
    2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准线性回归算法计算过程CostFunction梯度下降算法多变量回归![选择特征](https:static.oschina.n ... [详细]
  • 机器学习核心概念与技术
    本文系统梳理了机器学习的关键知识点,涵盖模型评估、正则化、线性模型、支持向量机、决策树及集成学习等内容,并深入探讨了各算法的原理和应用场景。 ... [详细]
  • 深入解析:手把手教你构建决策树算法
    本文详细介绍了机器学习中广泛应用的决策树算法,通过天气数据集的实例演示了ID3和CART算法的手动推导过程。文章长度约2000字,建议阅读时间5分钟。 ... [详细]
  • Python 工具推荐 | PyHubWeekly 第二十一期:提升命令行体验的五大工具
    本期 PyHubWeekly 为大家精选了 GitHub 上五个优秀的 Python 工具,涵盖金融数据可视化、终端美化、国际化支持、图像增强和远程 Shell 环境配置。欢迎关注并参与项目。 ... [详细]
  • 本文旨在探讨如何利用决策树算法实现对男女性别的分类。通过引入信息熵和信息增益的概念,结合具体的数据集,详细介绍了决策树的构建过程,并展示了其在实际应用中的效果。 ... [详细]
  • 深入浅出TensorFlow数据读写机制
    本文详细介绍TensorFlow中的数据读写操作,包括TFRecord文件的创建与读取,以及数据集(dataset)的相关概念和使用方法。 ... [详细]
  • LambdaMART算法详解
    本文详细介绍了LambdaMART算法的背景、原理及其在信息检索中的应用。首先回顾了LambdaMART的发展历程,包括其前身RankNet和LambdaRank,然后深入探讨了LambdaMART如何结合梯度提升决策树(GBDT)和LambdaRank来优化排序问题。 ... [详细]
  • 题目描述:给定n个半开区间[a, b),要求使用两个互不重叠的记录器,求最多可以记录多少个区间。解决方案采用贪心算法,通过排序和遍历实现最优解。 ... [详细]
  • 深入理解C++中的KMP算法:高效字符串匹配的利器
    本文详细介绍C++中实现KMP算法的方法,探讨其在字符串匹配问题上的优势。通过对比暴力匹配(BF)算法,展示KMP算法如何利用前缀表优化匹配过程,显著提升效率。 ... [详细]
  • 探讨一个显示数字的故障计算器,它支持两种操作:将当前数字乘以2或减去1。本文将详细介绍如何用最少的操作次数将初始值X转换为目标值Y。 ... [详细]
  • 本文详细介绍了Java编程语言中的核心概念和常见面试问题,包括集合类、数据结构、线程处理、Java虚拟机(JVM)、HTTP协议以及Git操作等方面的内容。通过深入分析每个主题,帮助读者更好地理解Java的关键特性和最佳实践。 ... [详细]
  • 本文深入探讨了Linux系统中网卡绑定(bonding)的七种工作模式。网卡绑定技术通过将多个物理网卡组合成一个逻辑网卡,实现网络冗余、带宽聚合和负载均衡,在生产环境中广泛应用。文章详细介绍了每种模式的特点、适用场景及配置方法。 ... [详细]
author-avatar
天黑丶請脱衣
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有