Spotlights
Nhà phân tích định lượng, Nhà nghiên cứu định lượng, Nhà phát triển định lượng, Nhà chiến lược định lượng, Kỹ sư tài chính, Nhà phát triển mô hình rủi ro, Nhà giao dịch thuật toán, Nhà phân tích đầu tư định lượng, Nhà khoa học dữ liệu (tập trung vào mô hình định lượng), Nhà phát triển định lượng tài chính
Nhà phát triển mô hình định lượng hay "Quant" là một cá nhân sử dụng mô hình máy tính để xử lý dữ liệu. Dữ liệu này được sử dụng để đưa ra quyết định cho một công ty hoặc công ty tài chính nhằm xác định các đánh giá rủi ro, giá cả hoặc cơ hội đầu tư. Họ có thể có các nhiệm vụ cụ thể khác nhau tùy thuộc vào công ty hoặc ngành của họ, nhưng tất cả đều sử dụng các phương pháp khoa học để phân tích dữ liệu.
- Bồi thường tuyệt vời
- Lĩnh vực đang phát triển - một cơ hội để trở thành một phần của lĩnh vực đang phát triển.
- Có khả năng làm việc độc lập và cung cấp dữ liệu khi cần thiết.
Một ngày điển hình có thể phụ thuộc rất nhiều vào nơi Quant đang làm việc. Mỗi công ty hoặc công ty có thể có những kỳ vọng hàng ngày khác nhau đối với những cá nhân này. Tuy nhiên, bạn có thể mong đợi những điều sau đây:
- Gặp gỡ các nhà phân tích khác qua văn bản, điện thoại, hội nghị từ xa, email hoặc gặp trực tiếp để xác định việc sử dụng dữ liệu tốt nhất.
- Tạo các chương trình xử lý dữ liệu lịch sử và đầu tư - bao gồm cả việc thu thập dữ liệu.
- Nghiên cứu xu hướng trong thị trường tài chính và ngành công nghiệp.
- Sử dụng dữ liệu để hỗ trợ đánh giá các thành viên khác trong nhóm
- Tạo báo cáo và bản trình bày.
Phần lớn công việc của Quant dựa trên máy tính và bạn phải thành thạo không chỉ về tài chính mà cả lập trình máy tính.
- Tư duy phản biện
- Đọc hiểu tuyệt vời và lắng nghe tích cực.
- Giải quyết vấn đề phức tạp
- Toán học - thông qua thống kê và giải tích.
- Kiến thức kỹ thuật.
- Phần mềm phân tích như MATLAB
- Phần mềm mã hóa và ngôn ngữ như Visual Basic, Python, C ++
- Phần mềm lập kế hoạch cho các công ty
- Phần mềm cơ sở dữ liệu
- Ngân hàng đầu tư
- Quỹ phòng hộ
- Công ty bên bán
- Công ty bảo hiểm
- Nhà phát triển phần mềm tài chính
Trở thành Nhà phát triển mô hình định lượng có thể mất vài năm giáo dục và kinh nghiệm. Nhấn mạnh thường ở khía cạnh lập trình của phương trình, nhưng điều quan trọng là phải thành thạo về tài chính.
Bạn sẽ phải thông thạo các ngôn ngữ lập trình như C ++ và Python và cũng có thể phát triển phần mềm cho công ty của bạn. Các chương trình phân tích thường được phát triển trong nhà và độc quyền. Điều này có nghĩa là bạn có thể dành vài năm để tinh chỉnh một chương trình cho một công ty và mất tất cả quyền truy cập khi bạn rời đi - bạn sẽ không sở hữu những gì bạn tạo ra.
Bạn có thể mong đợi dành nhiều thời gian để trau dồi kỹ năng lập trình máy tính và phần mềm của mình trước khi tìm việc làm trên thị trường tài chính như một lượng tử.
Phát triển định lượng là một xu hướng trong tài chính của riêng mình. Thị trường tài chính đang ngày càng phụ thuộc nhiều hơn vào phân tích dữ liệu và giải pháp phần mềm để phát triển các kế hoạch và sản phẩm đầu tư cho khách hàng của họ. Khi sự nhấn mạnh ngày càng tăng, vẫn chưa biết liệu sẽ cần nhiều lập trình viên hơn để phát triển phần mềm hơn nữa hay cần ít hơn để duy trì.
- Lập trình máy tính
- Chơi trò chơi điện tử
- Toán học ở trường
- Giải các câu đố logic
- Cử nhân - Lập trình máy tính, Phát triển phần mềm, Toán
- Lớp học tài chính là một lợi thế
- Thạc sĩ – MBA, Kỹ thuật tài chính, Mô hình tài chính định lượng
- Kinh nghiệm làm nhà phân tích dữ liệu và khai thác dữ liệu có thể được xem xét thay vì giáo dục.
- Tiến sĩ - Nếu tiến lên trong ngành, nhiều cá nhân lấy bằng tiến sĩ
- Các nhà phát triển mô hình định lượng cũng phải có được một nền giáo dục thực tế thông qua một vài năm kinh nghiệm làm việc để tìm hiểu về: phái sinh, chương trình phòng ngừa rủi ro, mô hình định giá phái sinh, xử lý dữ liệu thị trường, kỹ thuật số, tùy chọn định giá phi tiêu chuẩn, phát triển ứng dụng định lượng nâng cao, lập trình cơ sở dữ liệu, thuật toán, tính toán khoa học, toán học ứng dụng, mô hình thống kê, khái niệm tài chính tiên tiến và cấu trúc dữ liệu
- Các ngôn ngữ lập trình phổ biến mà bạn có thể cần học bao gồm C ++ / C #, Python, SQL, R và VBA
- Người lao động có lẽ cũng nên làm quen với tự động hóa Microsoft Office, NumeriX Cross Asset hoặc SDK, PolyPaths, Bloomberg, Calypso và Tableau
- Các công cụ chiến lược giao dịch và mô hình hóa khác bao gồm Maygard, Quantcode, Rosetta code, Quantconnect, Quandl, Quant Lib và JQuantLib
- Các nhà phát triển mô hình định lượng phải phát triển một loạt các kỹ năng kỹ thuật liên quan đến phát triển phần mềm, lập trình, học máy và học sâu. Tham gia các lớp học, tự học và tham gia các câu lạc bộ máy tính để học tất cả những gì bạn có thể
- Đăng ký các lớp học liên quan đến giao tiếp như tiếng Anh, viết, diễn thuyết và tranh luận
- Nghiên cứu các mô hình phổ biến được sử dụng trong phát triển định lượng, chẳng hạn như hợp nhất, định giá quyền chọn, dự báo, Dòng tiền chiết khấu và sáp nhập
- Đăng ký thực tập Quant Developer để bắt đầu có kinh nghiệm làm việc thực tế
- Nghiên cứu các ngôn ngữ lập trình hiện hành và các công cụ mô hình hóa / giao dịch (xem phần Yêu cầu giáo dục)
- Đăng ký các khóa học ngắn hạn như Giao dịch tự động của Quantra bằng Python & Nhà môi giới tương tác hoặc Học máy & Học sâu trong thị trường tài chính
Hầu hết các Quants không nhận được công việc của họ trực tiếp sau khi tốt nghiệp đại học. Dự kiến sẽ dành vài năm làm việc trong nghiên cứu dữ liệu hoặc phát triển phần mềm. Làm việc trong lĩnh vực tài chính không quan trọng bằng việc thể hiện kỹ năng phân tích dữ liệu. Điều quan trọng là phải xây dựng mạng lưới của bạn trong thời gian này vì có thể có rất nhiều sự giao thoa giữa một công ty mô hình hóa dữ liệu tài chính và một công ty phát triển phần mềm.
Nó cũng rất được khuyến khích để có được bằng Thạc sĩ. Kỹ thuật tài chính là một lĩnh vực hữu ích, cũng như Quản trị kinh doanh. Một số trường cũng cung cấp bằng cấp về Phân tích Định lượng. Bạn sẽ cần phải chứng minh kiến thức này cũng như sẵn sàng chấp nhận rủi ro và đáp ứng nhu cầu của các nhà giao dịch tài chính. Điều này có nghĩa là nhiều giờ và điều kiện căng thẳng.
Tùy thuộc vào trình độ học vấn và kinh nghiệm của bạn, bạn có thể mong đợi làm việc như một cộng sự trong vài năm. Nếu bạn có bằng Thạc sĩ hoặc Tiến sĩ, bạn có cơ hội tốt hơn nhiều để chuyển lên vị trí Phó Chủ tịch. Ngoài ra, bạn có thể tận dụng vị trí của mình để làm việc tại một công ty khác hoặc được thăng chức lên giám đốc điều hành hoặc Phó chủ tịch.
Nhiều cá nhân sẽ ở lại cấp VP, nhưng bạn có thể chuyển lên Giám đốc điều hành hoặc xa hơn dựa trên tham vọng của mình.
Các trang web
- Barron của
- Bình luận
- CNBC Tin tức kinh doanh nóng hổi
- Hiệp hội quản lý rủi ro đầu tư & ủy thác
- Thời báo Tài chính
- Kinh doanh Fox
- Geeks cho Geeks
- Hiệp hội Tài chính Định lượng Quốc tế
- Đầu tư
- Đồng hồ thị trường
- Định lượng
- Định lượng
- Quantocracy
- QuantStart
- Ngăn xếp tràn
- Đường phố của những bức tường
- CácStreet
- Tạp chí Phố Wall
Sách vở
- Học máy cho giao dịch thuật toán: Các mô hình dự đoán để trích xuất tín hiệu từ thị trường và dữ liệu thay thế cho các chiến lược giao dịch có hệ thống với Python, bởi Stefan Jansen
- Giao dịch thuật toán: Hướng dẫn dành cho người thực hành, bởi Jeffrey M Bacidore
- Giao dịch thuật toán: Hướng dẫn từng bước để phát triển chiến lược giao dịch chiến thắng của riêng bạn bằng cách sử dụng máy học tài chính mà không cần phải học mã, bởi các nhà đầu tư nhấn
- Kỹ sư phần mềm hoặc nhà phát triển
- Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
- Phân tích dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe hoặc phát triển thuốc
- An ninh mạng
- Quản lý rủi ro
Nguồn cấp tin tức
Công việc nổi bật
Các khóa học và công cụ trực tuyến