Como se tornar um Quant?

Um quant refere-se a uma pessoa especializada na implementação de métodos estatísticos e matemáticos, a fim de compreender e prever o comportamento dos mercados financeiros. Eles devem refletir uma determinada condição de negócios na forma de fatores numéricos.

Os quants precisam possuir habilidades quantitativas em vários campos, como cálculo multivariado, equações diferenciais, álgebra Linear, inferência estatística, e teoria da probabilidade. Também envolve a aplicação de linguagens de programação como PythonPython (em Machine Learning) Python é uma linguagem de programação preferida para programação devido aos seus vastos recursos, aplicabilidade, e simplicidade. Ele se encaixa melhor no aprendizado de máquina e na econometria.

Resumo

• Um quant é alguém especializado na implementação de métodos estatísticos e matemáticos para compreender e prever o comportamento dos mercados financeiros.
• Quants precisam de profundo conhecimento matemático, perícia, e experiência em programação e negociação.
• Eles precisam prever a dinâmica do mercado potencial com base em diferentes fatores.

Habilidades requeridas

Quants requerem profundo conhecimento matemático, perícia, experiência em programação e negociação, e outras habilidades para ser genuinamente excelente no trabalho. Se alguém quiser se tornar um trader quant, as seguintes habilidades serão necessárias:

1. Mentalidade inovadora

Modelos estabelecidos são bons, mas os quants fortes olham para a concorrência e os algoritmos com a intenção de torná-los melhores. Alguém que almeja ser um quant deve ser imaginativo, inventivo, e ser capaz de fazer escolhas que parecem estranhas no momento, mas que acabam rendendo.

2. Programação

Deve-se saber como programar para ser um quant de sucesso. Além disso, eles precisam estar familiarizados com a pesquisa, mineração de dados, e aplicativos de negociação algorítmica. Os quants devem saber como todos os sistemas operam e devem ser capazes de criá-los por conta própria.

Entre as linguagens de programação mais amplamente utilizadas por quants estão Python, Java, C ++, e Perl, e ferramentas como o MATLAB.

3. Análise de números

Quants, claro, deve ser excelente em análise quantitativa e aritmética. Análise de dados, verificando os resultados, e a aplicação dos planos de mercado requerem uma boa compreensão dos princípios matemáticos. A negociação por quant ocorre na velocidade da luz, e é preciso processar os números tão rapidamente quanto as máquinas. Mesmo erros muito pequenos podem custar dólares reais a uma empresa.

4. Assumir riscos

Embora a modelagem preditiva e negociação algorítmica, as estratégias de negociação Algorítmica envolvam a tomada de decisões de negociação com base em regras predefinidas que são programadas em um computador. minimizar o risco de mercado, eles não eliminam o risco de mercado. Se um software de negociação automática for configurado para fazer apenas escolhas seguras, então, os retornos futuros podem ser reduzidos. Os que assumem riscos tendem a colher maiores recompensas.

5. Conceitos de negociação

Quants fortes irão, do princípio, criar suas próprias estratégias e técnicas de negociação. Usar modelos existentes é bom, mas quando alguém está tentando ser recrutado como um quant, ele / ela precisa demonstrar uma iniciativa criativa. Compreender os princípios de negociação é um aspecto importante de ser capaz de desenvolver sua própria estratégia.

Trabalhando como Quant

Como carreira, analistas quantitativos podem ser financeiramente lucrativos e intelectualmente envolventes. Um analista quantitativo é um campo extremamente competitivo; os candidatos precisam demonstrar experiência em gerenciamento de risco. Gerenciamento de risco O gerenciamento de risco abrange a identificação, análise, e resposta aos fatores de risco que fazem parte da vida de uma empresa. Geralmente é feito com pesquisa financeira, investimento estruturado, e preços de opções.

Alguns dos caminhos potenciais em que os analistas quantitativos podem se concentrar são a troca algorítmica, gerenciamento de riscos, quant de front office, e análise quantitativa da biblioteca. Quants são contratados por seguradoras, fundos de hedge, bancos comerciais, instituições de investimento, firmas comerciais, firmas de consultoria de gestão, títulos, e firmas de contabilidade.

Os analistas quantitativos podem começar a trabalhar em cargos de nível básico como analistas de pesquisa depois de ganhar um diploma de bacharel com especialização técnica quantitativa, como estatística, finança, ou economia. Contudo, tais trabalhos não levam necessariamente a longo prazo, emprego vitalício na indústria.

Os analistas quantitativos são empregados por sua experiência em métodos avançados de modelagem quantitativa e qualificações na indústria financeira, que levam vários anos de preparação. Como resultado, a maioria dos quants chega à profissão após obter um mestrado ou doutorado.

A demanda por analistas quantitativos foi alimentada pela rápida informatização dos processos financeiros e o lançamento de títulos compostos. A popularidade crescente da análise de dados e do aprendizado de máquina oferece novas possibilidades para pessoas interessadas em trabalhar como quant.

Áreas de Importância

Para ser um quant mais forte, as áreas em que precisamos nos concentrar são as seguintes:

1. Análise de cenário

Análise de cenárioAnálise de cenário A análise de cenário é um processo de examinar e avaliar possíveis eventos ou cenários que poderiam ocorrer no futuro e prever o que é realizado considerando as diferentes possibilidades que podem influenciar uma situação comercial. As possibilidades abrangem uma variedade de variáveis ​​macroeconômicas que podem influenciar as condições de negócios. Um quant irá então avaliar o mercado com base no efeito de tal mudança nas variáveis ​​sobre os negócios ou empresas para ajudar a planejar uma estratégia de investimento.

2. Negociação voltada para o futuro

Os quants precisam prever a dinâmica potencial do mercado com base em diferentes fatores. As posições atuais só podem produzir resultados atraentes se os resultados potenciais forem previstos com precisão. Com a ajuda de modelos de aprendizado de máquina, tais previsões podem ser avaliadas adequadamente. A análise de regressão auxilia na coleta de dados, pré-processando, preparação, e calibração do modelo.

3. Dados alternativos

Conjuntos de dados alternativos oferecem, essencialmente, conhecimento sobre percepções exclusivas sobre os clientes em potencial de investimento. O material crítico, o que ajuda a finalizar o investimento, é publicado / distribuído por uma empresa ou pontos de venda fora da empresa. A quantidade pode concentrar suas escolhas de investimento nas condições de mercado.

4. Fatores geopolíticos

Fatores geopolíticos, como a Lei de Segurança Nacional de Hong Kong, estão tornando os mercados financeiros mais vulneráveis. Muitas empresas estão se preparando para mudar sua sede para fora de Hong Kong, a fim de proteger seus interesses. Como resultado, os fatores adversos podem impactar significativamente as posições das ações, e, portanto, os quants podem estar atentos a tais contingências.

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