Come diventare un Quant?

Un quant si riferisce a una persona specializzata nell'implementazione di metodi statistici e matematici per comprendere e prevedere il comportamento dei mercati finanziari. Hanno lo scopo di riflettere una data condizione aziendale sotto forma di fattori numerici.

I Quant devono possedere abilità quantitative in diversi campi, come il calcolo multivariato, equazioni differenziali, algebra lineare, inferenza statistica, e teoria della probabilità. Implica anche l'applicazione di linguaggi di programmazione come PythonPython (in Machine Learning) Python è un linguaggio di programmazione preferito per la programmazione grazie alle sue vaste funzionalità, applicabilità, e semplicità. Si adatta meglio all'apprendimento automatico e all'econometria.

Riepilogo

• Un quant è qualcuno specializzato nell'implementazione di metodi statistici e matematici per comprendere e prevedere il comportamento dei mercati finanziari.
• I quanti hanno bisogno di una profonda comprensione matematica, competenza, ed esperienza nella programmazione e nel trading.
• Devono prevedere le potenziali dinamiche di mercato in base a diversi fattori.

Abilità richieste

I quanti richiedono una profonda comprensione matematica, competenza, esperienza nella programmazione e nel trading, e altre abilità per essere veramente eccellenti sul lavoro. Se qualcuno vuole diventare un quant trader, saranno necessarie le seguenti competenze:

1. Mentalità innovativa

I modelli consolidati sono buoni, ma i quanti forti guardano alla concorrenza e agli algoritmi con la mentalità di migliorarli. Qualcuno che aspira ad essere un quant deve essere fantasioso, inventivo, ed essere in grado di fare scelte che al momento suonano strane ma che alla fine ripagano.

2. Programmazione

Uno dovrebbe sapere come programmare per essere un quant di successo. Inoltre, devono avere familiarità con la ricerca, estrazione dei dati, e applicazioni di trading algoritmico. I Quant dovrebbero sapere come funzionano tutti i sistemi e dovrebbero essere in grado di crearli da soli.

Tra i linguaggi di programmazione più usati dai quanti ci sono Python, Giava, C++, e Perla, e strumenti come MATLAB.

3. Macinazione di numeri

Quanti, Certo, deve essere eccellente nell'analisi quantitativa e nell'aritmetica. Analisi dei dati, verifica dei risultati, e l'applicazione dei piani di mercato richiedono una buona comprensione dei principi matematici. Il trading quantistico va alla velocità della luce, e bisogna sgranocchiare numeri con la stessa rapidità con cui lo fanno le macchine. Anche errori molto piccoli possono costare dollari reali a un'azienda.

4. Assunzione di rischi

Sebbene la modellazione predittiva e il trading algoritmicoTrading algoritmicoLe strategie di trading algoritmico implicano l'assunzione di decisioni di trading basate su regole preimpostate programmate in un computer. minimizzare il rischio di mercato, non eliminano il rischio di mercato. Se un software di trading automatico è impostato per fare solo scelte sicure, quindi i rendimenti futuri possono essere ridotti. Gli amanti del rischio tendono a raccogliere maggiori ricompense.

5. Concetti di trading

Quanti forti saranno, da zero, creare le proprie strategie e tecniche di trading. Usare i modelli esistenti va bene, ma quando qualcuno sta cercando di essere reclutato come quant, ha bisogno di dimostrare un'iniziativa creativa. Comprendere i principi di trading è un aspetto importante per poter sviluppare la propria strategia.

Lavorare come un Quant

Come carriera, gli analisti quantitativi possono essere sia finanziariamente redditizi che intellettualmente interessanti. Un analista quantitativo è un campo estremamente competitivo; i candidati devono dimostrare competenza nella gestione del rischio Gestione del rischio La gestione del rischio comprende l'identificazione, analisi, e risposta a fattori di rischio che fanno parte della vita di un'impresa. Di solito è fatto con, ricerca finanziaria, investimenti strutturati, e prezzi delle opzioni.

Alcuni dei potenziali percorsi su cui gli analisti quantitativi possono concentrarsi sono lo scambio algoritmico, gestione del rischio, quantità di front office, e analisi quantitativa della biblioteca. I Quant sono assunti da agenzie assicurative, hedge fund, banche d'affari, istituti di investimento, imprese commerciali, società di consulenza gestionale, titoli, e società di revisione.

Gli analisti quantitativi possono iniziare a lavorare in posizioni entry-level come analisti di ricerca dopo aver conseguito una laurea con competenze tecniche quantitative come statistiche, finanza, o economia. Però, tali lavori non portano necessariamente a lungo termine, occupazione permanente nel settore.

Gli analisti quantitativi sono impiegati per la loro esperienza in metodi avanzati di modellazione quantitativa e qualifiche nel settore finanziario, che richiedono diversi anni di preparazione. Di conseguenza, la maggior parte dei quants arriva alla professione dopo aver conseguito un master o un dottorato.

La domanda di analisti quantitativi è stata alimentata dalla rapida informatizzazione dei processi finanziari e dal lancio di titoli composti. La crescente popolarità dell'analisi dei dati e dell'apprendimento automatico offre nuove possibilità alle persone interessate a lavorare come quant.

Aree di importanza

Per essere un quant più forte, le aree su cui è necessario concentrarsi sono le seguenti:

1. Analisi dello scenario

Analisi degli scenariAnalisi degli scenari L'analisi degli scenari è un processo di esame e valutazione di possibili eventi o scenari che potrebbero verificarsi in futuro e la previsione viene effettuata considerando le diverse possibilità che possono influenzare una situazione di trading. Le possibilità comprendono una varietà di variabili macroeconomiche che possono influenzare le condizioni aziendali. Un quant valuterà quindi il mercato in base all'effetto di tale cambiamento nelle variabili sulle imprese o società per aiutare a pianificare una strategia di investimento.

2. Trading lungimirante

I Quant devono prevedere le potenziali dinamiche di mercato in base a diversi fattori. Le posizioni attuali possono produrre risultati interessanti solo se i potenziali risultati sono previsti con precisione. Con l'ausilio di modelli di machine learning, tali previsioni possono essere adeguatamente valutate. L'analisi di regressione aiuta con la raccolta dei dati, pre-elaborazione, preparazione, e calibrazione del modello.

3. Dati alternativi

Insiemi di dati alternativi essenzialmente offrono conoscenze su intuizioni uniche sulle prospettive di investimento. Il materiale critico, che aiuta a finalizzare l'investimento, è pubblicato/distribuito da una società o da punti vendita esterni all'azienda. Quants può concentrare le proprie scelte di investimento sulle condizioni di mercato.

4. Fattori geopolitici

Fattori geopolitici, come la legge sulla sicurezza nazionale di Hong Kong, stanno rendendo i mercati finanziari più vulnerabili. Molte aziende si stanno preparando a trasferire la propria sede fuori Hong Kong per tutelare i propri interessi. Di conseguenza, i fattori avversi possono avere un impatto significativo sulle posizioni dei titoli, e quindi i quanti possono stare attenti a tali contingenze.

Altre risorse

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