home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1992 #27 / NN_1992_27.iso / spool / sci / math / 15160 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1992-11-18  |  4.3 KB
  1. Path: sparky!uunet!haven.umd.edu!darwin.sura.net!zaphod.mps.ohio-state.edu!rpi!newsserver.pixel.kodak.com!psinntp!psinntp!kepler1!andrew
  2. From: andrew@rentec.com (Andrew Mullhaupt)
  3. Newsgroups: sci.math
  4. Subject: Rocket Science on the Street
  5. Keywords: Wall Street Greed Mathematics Risk Employment Fear Career
  6. Message-ID: <1338@kepler1.rentec.com>
  7. Date: 17 Nov 92 16:25:06 GMT
  8. Organization: Renaissance Technologies Corp., Setuket, NY
  9. Lines: 78
  10.  
  11.  
  12. I`ve got a lot of people asking me the following questions so
  13. I thought I'd post the answers as I see them.
  14.  
  15. There was some talk on here a while ago about "rocket scientists"  --
  16. specialists in mathematical finance who make, I am told, a million
  17. dollars a year working for investment banks and securities trading
  18. firms.  If you have time for some questions...
  19.  
  20. 1) Is there any truth to this?
  21.  
  22. Yes, but that $1M is more like $100K. To make $1M, which is possible,
  23. you have to be exceptionally good, and you will not be doing math at
  24. that point any more, but running an important business group. Very few
  25. analysts make this kind ($1M) of money - mostly these guys are _former_
  26. analysts.
  27.  
  28. Note: The large salaries on Wall Street are not fixed numbers. The more
  29. you make, the more of it is discretionary, or uncertain in some sense
  30. (it's bonus or commision, etc.) Very, very few people who make a million
  31. or so in a year make it as salary. This means that although you may make
  32. $100K in a year, this is likely to be composed of $70K salary+guaranteed
  33. stuff and $30K bonus. With the same compensation package, a very good
  34. year might get you up to $70K salary+guarantee + $80K bonus = $150K. In
  35. a poor year, you might get the $70K.
  36.  
  37. Note: There can be a lot of risk working in this field. There is _no_
  38. job security whatsoever. I worked for one of the more recognizable firms
  39. on the street, and part of the offer letter they sent me made words to
  40. the effect that 'at any time, your employment may be terminated, with or
  41. without any reason whatsoever.' If you come to the street, keep the resume
  42. sharp, and if you aren't strong in some way, don't bother coming.
  43.  
  44. 2) Is mathematical finance a bona fide field?
  45.  
  46. Yes and no. It's just like any other applied math. There is this field
  47. (finance) and lots of heavy duty math can be brought to bear. Nobody
  48. gets paid to prove theorems per se, but on the other hand its hard
  49. to do the job without having that kind of ability. One of the problems
  50. is that there are a lot of different fields at work here, and you may
  51. be interviewed by someone who thinks mathematical finance is derivative
  52. pricing (options) and nothing more. On the other hand, there are quite
  53. a few other highly profitable problems than this (the most common) one.
  54.  
  55. Job interviews tend to have a component like the oral Ph. D. exams but
  56. the difference is that in the orals they think they are trying to find
  57. out what _you_ know, but in these interviews they realize that they are
  58. trying to find out if you know what _they_ know.
  59.  
  60. Oh by the way - anything that makes millions of dollars will not be soon
  61. appearing in the open literature unless somebody goofed.
  62.  
  63. 3) What kinds of mathematics are used in mathematical finance?
  64.  
  65. Whatever fits the problem. A great deal of Probability and Statistics is
  66. obviously useful, and almost everything in Signal Processing (including
  67. nouveau stuff like wavelets) is found somewhere on Wall Street. I think
  68. the majority of math guys do derivative pricing, which leans heavily
  69. on Stochastic Processes, Partial Differential Equations and Numerical
  70. Analysis. Then there's a large amount of Linear and Nonlinear Optimization.
  71.  
  72. 4) Does a person need to know much outside of mathematics to do this
  73. kind of work successfully?
  74.  
  75. Eventually, yes, but initially no. What you need to get going is some 
  76. basic stuff like you find in Sharpe's _Investments_ and John Hull's book
  77. on Options and Derivative Pricing. You need to be a very strong programmer
  78. and you have to be willing to take a lot of personal risk and work in
  79. a very stressful environment.
  80.  
  81. I should mention that a Ph. D. from a strong school in Mathematics, (Pure
  82. or Applied) or something much like it (Mathematical/Theoretical Physics,
  83. Electrical Engineering Science, etc.) is required to have a career. You
  84. should also have a postdoc and maybe some work as a Professor. This gets
  85. you to just a little past entry level on Wall Street.
  86.  
  87. Later,
  88. Andrew Mullhaupt
  89.