Goldman Sachs 交易員 600 人剩 2 個：工程師接管華爾街

600 個交易員只剩 2 個。Goldman Sachs 的故事說明華爾街要的不是更好的交易員，是工程師。金融 AI 的真相、簡單模型為什麼贏、以及你的職涯決策可能也在過擬合。 ⭐ 文章深度讀：拆解了金融 AI 的三個常見迷思，以及過擬合為什麼不只是技術問題 → https://heymaibao.com/wall-street-ml-engineers/ 📝 懶人包 ∙ Goldman Sachs 交易員從 600 人縮到 2 人，Two Sigma 用 1,600 名工程師管理 600 億美元。全球薪資最高的工程師不在矽谷，在避險基金，新人年薪 30-50 萬美元起跳。 ∙ 金融 AI 不是預測股價，是在雜訊信號比 100:1 的環境中找結構。過擬合是唯一真正的敵人，最佳量化基金把 80% 預算花在數據取得，不是模型架構。 ∙ 學習路線分五層：線性代數、機率統計、機器學習、深度學習、預測市場，約 12 個月可達面試水準。每一層都不能跳級，像策略遊戲的科技樹。 ∙ 我的觀點：過擬合不只發生在模型裡。我們追逐熱門工具的方式，跟新手量化交易員對雜訊過擬合的方式一模一樣。回測看起來太好就是太好，履歷看起來太完美也是。 📚 參考資料 Wall Street Is Replacing Traders with ML Engineers → https://x.com/zodchiii/status/2029501247212925373