【心得体悟】我在券商那些年
金融和IT，是最近几十年比较赚钱的两个行业。本人有幸能够在券商从事开发工作。下面就谈谈这些年的感悟和收获。
券商具体做什么
不管在哪工作，一定要搞清楚，核心业务是什么？所谓核心业务，通俗地讲，就是给公司赚钱的主力。比如谷歌，核心业务是搜索。比如携程，核心业务是票务系统。
这些公司耳熟能详，产品线也很清晰，因为是主要2C的公司。对于券商，可能大家脑海中有几个熟悉的名字，比如摩根，但是不太清楚具体它是做什么的。因为它主要是2B，兼有一些2C的。
个人理解，可以分为四个大方向：
- 提供代理服务。比如，我们买卖股票，其实是到某个平台上，用它的APP，看大盘行情，然后下单。然后平台可以收取佣金。(2B)
- 提供融资服务。比如替企业发行债券，做IPO，做短期融资等等。(2C)
- 提供资产管理类服务。用客户的钱，有时候也加上自己的钱，投到金融市场中，期望赚到更多的钱。(2C)
- 提供咨询建议。比如经过数据分析，判断某些行业未来走势。这些信息如果可信度很高的话，是非常有价值的。(2C)
具体内容在下面会细说。
前台，中台，后台
我们经常听到一个程序员说，我是做后台的，或者一个银行的人说，我是做前台的。
需要注意的是，金融系统的前中后台，和互联网的前中后台，其实是非常不一样的。
不过，它们都是根据按接触客户的远近进行的区分。
前台
前台，一般是纯业务部门，就是替公司赚钱的。一般话语权多，收入也更多。
具体可以分为以下几个部分：
经纪业务：为投资者提供代理买卖证券服务，证券公司按照国家规定从中收取佣金。
投资银行业务：本质就是帮企业融资，直接从市场（机构、散户）募集钱，收取募集费。
- 券商的产品是IPO、公司债、中小企业私募等
- 银行的产品是各类银行间市场工具，比如PPN，短融、中票、企业债等
- 信托公司的产品是信托计划
资产管理业务：本质是信托业务，接受客户的资金或者资产委托，以某个计划的名义进行投资，投资结果返还给投资者。
证券自营业务：拿着证券公司自有资金进行证券买卖。
投资咨询业务（研究所）：本质是我的研究报告质量高，大家都想要。那么我可以一是直接卖钱，二是用这个报告作为交换手段之一拉更多的客户来券商做交易。（比如爱奇艺出了一步非常牛的网剧，为了能看，大家都去充爱奇艺会员一样。）
融资融券:如果客户有券，就给客户提供融资，让他加杠杆继续买做多。如果客户有钱，就可以给客户提供融券，让他加杠杆做空。（这个和经纪业务很像，但是收费更多）
中台
中台主要是做监督工作的。前台的人为了赚钱可以“不择手段”，比如违规交易，非正当交易等等。这时就需要中台来踩刹车，把握尺度，告诉业务部门这能做，这不能做。
具体可以分为这几个部分：
- 风险管理部门:风险包括流动性风险，信用风险，市场风险，信息系统风险等。这里需要保证的是，当灾难来临时（比如地震，金融危机等等），企业不至于一下子就没了。我平时可能稍微少赚一点，但是细水长流。
- 合规部：作用主要是合规管理，合规体系建设、合规宣导和防火墙建设。保证企业进行的各种操作，招的员工，都是符合政府规定的。以免一个不巧，被人举报，政府随便查一下就把企业弄没了。
后台
后台是对前台和中台进行支持的部门。又主要分为：
- 清算托管部：把客户交易的钱和券算清楚。因为政府规定，用户的钱和公司的钱需要分开，所以单独分了一个部门出来。
- 信息技术：对公司系统提供技术支持。比如，前台用的交易软件，中台要看的各种报告，都离不开技术的支持。
以上内容参考自谈谈我对证券公司一些部门的理解
感受
站在开发的角度，对于前中后台，有一个感受是，离业务越近越好。因为开发其实是对业务建模然后计算的过程。
很多时候，方案1可以，方案2也可以，对于业务来说是等同的，但是对于技术实现来说，可能会有天差地别。
如果开发不懂业务，只能被BA(Business Analyst)牵着鼻子走，就很痛苦。
另外，技术层面的发展方向，是要和公司发展方向相契合的。而公司的发展方向，一般都是由业务驱动的。
比如现在大数据很火，但是我们不可能无缘无故地就跟老板说我们做一个大数据项目（专门做POC proof of concept的组是肥缺，可遇不可求）。
一般是项目遇到了数据量方面的瓶颈，需要一个新的解决方案，才能顺势提出大数据战略。
关于项目
我是在后台做信息技术的。我们组的主要项目是数据仓库（Data Storage），慢慢地往数据中心（Data Wharehouse）方向发展。
这个是有历史原因的，我们的应用一开始应该只是给某几个后台系统用。然后慢慢地老板影响力起来了，这个site也发展得不错，总部决定加大投入，将更多的系统迁移/合并到我们系统中来。
这样的好处也是明显的，比如原先全球一共有5个site，现在大刀一挥，砍掉3个，节省下的人力成本和运营成本是巨大的，而且也更加方便管理。然后，我们就成了数据中心。
未来的发展，应该是往大数据平台方向（Big Data Platform）走，现有的架构可能会经历经历一次大的升级，并且可能会将一些应用迁移到云上。
这个战略，一是有数据方面的需求，二是也有利于引进更多新鲜有活力的血液。如果一直是十几年前的老系统修修补补，技术栈过于陈旧，没有学习机会，是留不住人才的。
除了这个数据中心的大项目，还有许许多多分支项目。列举一些如下：
- 实时数据项目（收集并展示实时数据，而不是每天交易日结束后结算的数据）
- 大数据开发项目（使用新的大数据框架，替换掉现有的传统关系型数据库）
- 新数据集合项目（建立一个新的数据组合模型，可以简单理解为将A，B，C都关联起来放到一个报表中）
- 数据模型复用项目（每天的数据是实时更新的，但是监管要求用同一个系统，重新生成历史报表，必须保持不变）
- 数据质量分析项目（分析比较数据变化是一件很痛苦的事，创建一个数据质量分析工具是很重要的）
不同的项目，发展前景，学习机遇，工作压力都不尽相同。有的项目，本身很复杂，需求很难搞，测试更难搞，做出来了有一定的影响力，但是也有限。有的项目，几乎是另起炉灶，从零开始，边做边改，迭代周期短，做起来很舒服。做成了也很有影响力。
关于工作状态，一般是975，但是其实不同组内的成员的工作压力不尽相同，有的是要撸起袖子，干一整天8小时，有的则可以比较轻松地晃悠晃悠就下班。
另外，在正常的工作时间外，总会有一些需要加班的时间段，比如项目上线前后，这段时间是压力*2的。这个方面每个组的差别也很大。
关于技术栈，我们主体项目的核心是Java，然后用了分布式内存Gemfire，用了JMS做消息传输，DB是Oracle。
当然除此之外零零碎碎地也用了一些其它常用的技术，比如Python，Shell，Spring，Maven等等。
分支项目由于立项晚，技术栈可能就比较新，比如Spark，Dremio等等。
关于投资
首先，券商对于员工投资是有严格的规定，为了防止可能利用内部信息获利。一般来说，股票是不能买的。有的部门，松一点，可以进行股票买卖，但是要将账户披露，且每笔操作要申报主管进行报批。对于基金，限制则小很多，可以稍微投资一下。
对于基金的心得，如果是货币基金，那一般采取定投的策略。如果是股票型基金，一是选好赛道，对于行业发展趋势有个大致的判断。二是高买低卖，当大盘高位时出一点，当大盘低位时入一点。
