现在的金融贷款行业好做吗
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这里所说的金融贷款是传统的银行信贷还是网络贷款P2P，但从整个行业环境来看，整个金融贷款行业不像几年前那么好做。
首先，我国经济下行压力增大
近几年来，国家一直面临着经济下行的压力，传统实体经济增幅的减缓已是不争的实施，互联网行业对实体行业的冲击随处可见，对传统贷款业务影响显而易见。还有传统银行贷款业务的对象依然大多是实体，企业通过银行获取贷款都需要资产抵押，而互联网企业大多轻资产的特征使其通过传统银行渠道取得贷款困难重重。即使互联网企业发展迅速，传统的金融贷款业务难度必然增大
其次，房地产政策的收紧
大概5年前，国家针对房地产开发项目的贷款已经开始收紧，记得在上海2013-2014年时，国家就已经针对房地产开发的贷款审批、风险把控不断加强了，开发商拿地自有资金的比例也有所提高。要知道2018年银行贷款占房企到位资金比重12.60%，仅此于2016年12.59%，是2011年至今最低占比，房地产信托贷款业务也大幅度缩减。可想而知，房地产开发贷款业务不断缩减。
P2P、网络借贷风险升级
8月以来，P2P平台暴雷事件不断升级，就在今天，证大集团戴志康投案自首，P2P网贷又被抬上风口浪尖，互联网金融贷款业务今后的拓展不言而喻。
总而言之，在经济下行的大环境下，各个行业都面临压力，传统银行面对互联网金融的压力，在把控风险的同时，针对互联网中小企业融资难的问题出台更好的政策有利于缓解现在的压力。
谢邀！
我们提到金融行业，贷款好不好做？
首先我们要分析贷款的用途：
第一，投资生产行为。
第二，消费还债行为。
从目前的投资生产行为来分析，是讲究资收益率的。全球从08年的开始的，通过债务刺激，借债扩张到今天，已经不了持续。全球大趋势是紧缩。因为通过过度借债，来刺激经济，最终收益无法覆盖债务利息，货币只能走向收缩。当前来看国内也在走向收缩，过渡刺激，负债累累，直接导致消费端萎缩，最终导致生产不可持续。最终的结果，整个社会，无论是地方政府，还是企业，还是个人，负债累累，资产收益率下降，甚至负增长。这样，导致大部分人不愿意贷款，因为贷款没有收益，甚至连本金都没有啦！从整个大的范围来说，现在贷款市场在萎缩，这个也是为什么货币基金收益率，甚至贷款的利息有降低趋势。
另一方面，还债消费行为，又有很大缺口！作为金融机构，特别是银行，他们担心，借出去消费还债，风险较高。所以银行面对不太优质的企业或个人，惜贷。
综上所述，从生产投资角度，大家不愿意贷款。从银行角度，风险太高，也不愿意贷款。所以，整个贷款市场在走向萎缩的趋势。谢谢！仅供参考！
行行难做却行行出状元，难不难看你每天把多少心思放上面吧，你一天白天十二个小时都在做关于这个的事情你做一个月没一点成果我都不相信，你扫一个月的楼会没效果？？、你拍一个月传单会没效果？？？现在这个市场十个人有八个身上总有一些负债
现在金融贷款行业已经不好做了。为什么呢。其实是有原因的各种因素。
比如征信，大部分人的征信都是不合格的有逾期或者负债太多出现风控资金损失标准线了。
还有就是很多黑名单征信借不到银行的钱了只能去第三方贷款机构或者第三方咨询公司去找他们贷款但是也可能会下不来。
再就是个人资产不够抵押所贷款的金额比例。
你说现在买房还值得么？一样的道理。刚需的话买肯定值。那贷款好做么？如果你已经穷途末路，金融从业可以让你有机会日入过万，特别是房押，很正常。如果你只是探探风，意志不太坚定，想找个轻松的工作不缺钱，你还是不要选，压力大，没人逼你，你自己会放弃的。同期从业的，一年下来，30人，晋升1，留下2，淘汰27。我是留下的那个其中之一。
现在大数据风控领域，还有创业的机会吗
不管哪个领域，其实一直都会有创业的机会。不过也要看创业者本身对于创业的定义以及范围在哪里了。如果要成为全国第一或全球第一，那机会可能非常渺小，毕竟风控主要的应用场景都与金融相关，而要切入大银行、或大型信贷公司需要强大的人脉与背景。不过，在一个垂直领域，还是有机会成为一家独角兽公司。
如果我们把大数据风控拆分为大数据与风控，那么两者大应用场景本来就很多。大数据就不用说了，所有行业都需要这个技术。风控也不仅仅是针对金融企业，对于做投资理财的个人也是一个很好的切入点。只要操作简单明了，效果轻易可见，消费者也是愿意使用这样的软件。只要有了流量，就可以跟第三方金融机构合作广告、投资、借贷等对接。这样一来，公司本身不需要拥有相关牌照，就可以有持续性的收入，也不需要背着股市波动，货币高涨或跌价的风险。
此外，任何垂直行业都有他独特的商业模式，市场特质以及相关壁垒。
举一个简单的实际案例，虽然不是大数据风控，但应该是值得借鉴的。
日本的家电是世界知名的优质，从中国人狂买日本电饭煲或马桶就可以知道。当日本家电冰箱要打进印度收入高的白领家庭的时候，他们采用的手法是高品质以及日本品牌的优势在打市场，以及高科技功能来诱惑消费者，但效果则不是那么明显。
此时，日本家电发现韩国LG的冰箱则是在该市场大卖。原因不是因为LG的产品比日本的好，而是LG的冰箱可以上锁。。。
因为收入高的印度家庭会有佣人，而为了避免这些佣人偷窃冰箱里的食物，这些家庭过去都会加上锁链（有如绑自行车的锁链），而LG了解市场的需求，仅仅加上一个锁，就抓住了印度这群消费者。
所谓隔行如隔山，一个产品（不管是大数据或风控或物流或电商）如果不足够了解一个垂直领域而切入，通常都是以惨败收尾。
创业不易，祝您顺利。
大数据，数据透明化。虽然信息相比起以前的确公开化了透明化了
但是题主必须知道，信息差这样的东西永远都是存在的～如果题主想知道更多可以看看君哥的文章关于信息差的
这里篇幅限制那么君哥只是简单的说一下～
信息差这样的东西是经商是必须存在的
因为想赚钱卖产品永远都是高卖低买
没有商人会愿意高买低卖吧？
所以一个商品的价值与售价是不一样的
打个比方说一双nike的鞋子在官方卖899。
市面上许多鞋贩却可以比官方价更低的价格出售。难道他们会亏钱还卖吗？
答案肯定不是，排除山寨的原因，就是他们有更好的进货渠道 他们拿到鞋子的价格更低。
那么这就是信息差，他们有别人不知道的方法能拿到货物，在以高价卖出。
说到这里 官方有透明的价格
但是依然有人做这个混的风生水起。
所以大数据并不限制你的创业，限制的可能只是思维。
大家觉得这样的说法对吗？
量化投资能赚钱吗
关于量化投资，相信很多投资者多多少也都听说过，那么对于量化投资是否能够真正的赚钱可能大家还是有些存疑。当然这跟很多朋友对于量化投资还处于一种观望的阶段，也有很大的关系。大家并不清楚到底什么是量化投资，以及量化投资在国内的现状，当然也担忧未来量化投资的前景会是什么样。今天小编就来讲讲量化投资的这些事！（公众号：加糖有点甜半糖经济）
首先，我们需要明白何为量化投资。不管是在百度百科上还是在其他的一些资料上对量化投资给出的解释是指通过数量化方式及计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。
其原理是通过分析大量数据，利用数学、统计学、信息技术来进行数据处理，最终将结果作为管理投资组合的依据！量化投资实际上就是一种将事件或信号数字化，然后通过计算机系统进行信息处理，采用现有的数学模型替代人为的主观判断的投资方式。利用电脑代替人脑，去解决投资中情绪化投资的问题，同时也避免了非理性投资行为的出现，最终达到在控制风险的前提下实现收益的最大化。
简单地说，量化投资策略就是将原本50%的赚钱概率提高到50%以上，看起来很简单，但是我们都知道风险和收益向来是成正比，只要赚钱的概率大于亏钱的概率，那么就会有源源不断的钱装进口袋，聚沙成塔，积少成多！
最早的量化投资源自于华尔街的传奇人物詹姆斯·西蒙斯。他既是世界级的数学家，同时也是最伟大的对冲基金经理之一。詹姆斯·西蒙斯20岁毕业于麻省理工学院数学系，23岁时拿到了加州大学伯克利分校的数学博士学位。30岁被Stony Brook University授予数学学院院长的职位。40岁获得美国数学协会的Oswald Veblen 几何学奖。到了42岁的他正式从学术界转战金融界，成立了一家投资基金，主要投资于商品期货和其他金融工具。
同时他没有放弃自己的数学天赋，他也是最早的将数学理论应用到投资中的投资者，为此他开发建立了许多数学模型，并通过计算机编程建立模型分析股票价格进行自动交易，凭借着大量数据信息进行可靠性预测，他不仅成功地将投资量化了，而且取得了巨大的成功。
正是因为利用数学模型进行投资操作，他运作的大奖章基金在二十年间的年化收益做到了惊人的55%，远远超过股神巴菲特和金融大鳄索罗斯，甚至在2007年爆发全球金融危机之下，其管理的基金依然做到85%的回报率。自此这种将数学模型和投资策略相结合的量化投资正式进入了
风靡海外的主动量化投资，也在中国流行起来。目前市场上已经推出19只主动量化基金，但始终是“雷声大，雨点小”，在投资效果上，并没有像在国外一样展现其神奇的威力。国内的量化基金仅仅是“量化优选股”，追求相对收益。量化投资的核心应该是风控，坚持追求绝对收益。
量化投资重在风控
目前市场上的量化产品将研究的重点放在择股和行业配置上，缺乏有效及时的风险响应体系，而从国外的经验看，量化的一大特点就是对风险的预判。量化产品模型设计之初，要将核心定为风险控制，包括从统计信息学角度出发的信息熵值（Entropy）的变化、从分形理论出发的市场（Pattern）的变化、从金融物理学角度出发的金融泡沫统计指标的变化、从市场微观结构出发的分析师一致预期分歧的变化和趋势等，构建风险模型，对中短期系统风险进行定量分析，依靠基金经理和研究员对宏观经济发展头部、人口与社会的结构性特征、经济产业周期等因素的分析，对长期风险进行定性分析。
量化投资坚持追求绝对收益
提及量化投资，人们就会想到西蒙斯用公式打败市场的经典案例。但这一投资工具在被引入国内投资市场之后，并没有展现其神奇的威力。根据wind数据分类显示，目前市场上有19只量化基金，2012年可统计的15只量化基金收益率仅为2.55%（同期沪指上涨3.17%），国内发行的量化基金表现不尽如人意。
国内的量化基金仅仅是“量化选股”，追求相对收益。量化投资的核心应该是风控，坚持追求的则应该是绝对收益。A股量化产品发展空间大，从目前市场趋势看，越来越多的基金公司倾向于推出量化策略略。相对于海外成熟市场，A股市场的发展历史较短，市场有效性偏弱，市场上被错误定价的股票相对较多，留给量化投资策略去发掘市场的无效性，寻找超额收益的潜力和空间就更大。而量化投资策略可以发挥其纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化的特点，捕获国内市场的各种投资机会。
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