Wie wird man ein Quant?

Ein Quant bezieht sich auf eine Person, die sich auf die Implementierung statistischer und mathematischer Methoden spezialisiert hat, um das Verhalten der Finanzmärkte zu verstehen und vorherzusagen. Sie sollen eine gegebene Geschäftslage in Form von numerischen Faktoren widerspiegeln.

Quants müssen über quantitative Fähigkeiten in mehreren Bereichen verfügen, wie multivariate Kalküle, Differentialgleichung, Lineare Algebra, statistische Inferenz, und Wahrscheinlichkeitstheorie. Es beinhaltet auch die Anwendung von Programmiersprachen wie PythonPython (in Machine Learning)Python ist eine Programmiersprache, die aufgrund ihrer umfangreichen Funktionen für die Programmierung bevorzugt wird. Anwendbarkeit, und Einfachheit. Es passt am besten zu maschinellem Lernen und Ökonometrie.

Zusammenfassung

• Ein Quant ist jemand, der sich auf die Implementierung statistischer und mathematischer Methoden spezialisiert hat, um das Verhalten der Finanzmärkte zu verstehen und vorherzusagen.
• Quanten brauchen ein tiefes mathematisches Verständnis, Sachverstand, und Erfahrung in Programmierung und Handel.
• Sie müssen die potenzielle Marktdynamik basierend auf verschiedenen Faktoren vorhersagen.

Fähigkeiten benötigt

Quanten erfordern ein tiefes mathematisches Verständnis, Sachverstand, Erfahrung in Programmierung und Handel, und andere Fähigkeiten, um bei der Arbeit wirklich hervorragend zu sein. Wenn jemand ein Quant Trader werden möchte, folgende Fähigkeiten werden benötigt:

1. Innovative Denkweise

Etablierte Modelle sind gut, Aber starke Quants betrachten die Konkurrenz und die Algorithmen mit der Einstellung, sie besser zu machen. Jemand, der ein Quant sein will, muss einfallsreich sein, erfinderisch, und in der Lage sein, Entscheidungen zu treffen, die im Moment seltsam klingen, sich aber irgendwann auszahlen.

2. Programmierung

Man sollte wissen, wie man programmiert, um ein erfolgreicher Quant zu sein. Außerdem, Sie müssen mit Forschung vertraut sein, Data-Mining, und algorithmische Handelsanwendungen. Quants sollten wissen, wie alle Systeme funktionieren und in der Lage sein, sie selbst zu erstellen.

Zu den von Quants am häufigsten verwendeten Programmiersprachen gehören Python, Java, C++, und Perl, und Tools wie MATLAB.

3. Zahlenverarbeitung

Mengen, selbstverständlich, muss in quantitativer Analyse und Arithmetik ausgezeichnet sein. Datenanalyse, Überprüfung der Ergebnisse, und die Anwendung von Marktplänen erfordern ein gutes Verständnis mathematischer Prinzipien. Quantenhandel geht mit Lichtgeschwindigkeit, und man muss Zahlen genauso schnell verarbeiten wie Maschinen. Selbst sehr kleine Fehler können ein Unternehmen echte Dollar kosten.

4. Risikobereitschaft

Obwohl prädiktive Modellierung und algorithmischer HandelAlgorithmic TradingAlgorithmische Handelsstrategien beinhalten das Treffen von Handelsentscheidungen basierend auf voreingestellten Regeln, die in einen Computer einprogrammiert sind. Marktrisiko minimieren, sie eliminieren das Marktrisiko nicht. Wenn eine automatische Handelssoftware so eingerichtet ist, dass sie nur sichere Entscheidungen trifft, dann können die zukünftigen Renditen reduziert werden. Risikofreudige neigen dazu, größere Gewinne zu erzielen.

5. Handelskonzepte

Starke Quants werden von Grund auf neu, ihre eigenen Handelsstrategien und -techniken erstellen. Die Verwendung vorhandener Modelle ist in Ordnung, aber wenn jemand versucht, als Quant rekrutiert zu werden, er/sie muss eine kreative Initiative zeigen. Das Verständnis der Handelsprinzipien ist ein wichtiger Aspekt, um die eigene Strategie entwickeln zu können.

Arbeiten als Quant

Als Beruf, quantitative Analysten können sowohl finanziell lukrativ als auch intellektuell engagiert sein. Ein quantitativer Analyst ist ein äußerst wettbewerbsintensives Feld; Kandidaten müssen Fachkenntnisse im Risikomanagement nachweisenRisikomanagementRisikomanagement umfasst die Identifizierung, Analyse, und Reaktion auf Risikofaktoren, die Teil des Lebens eines Unternehmens sind. Es wird normalerweise mit Finanzforschung, strukturiertes Investieren, und Optionspreise.

Einige der potenziellen Pfade, auf die sich quantitative Analysten konzentrieren können, sind algorithmischer Austausch, Risikomanagement, Front-Office-Quant, und quantitative Analyse der Bibliothek. Quants werden von Versicherungsagenturen angeheuert, Hedgefonds, Handelsbanken, Investmentinstitute, Handelsunternehmen, Unternehmensberatungen, Wertpapiere, und Wirtschaftsprüfungsgesellschaften.

Quantitative Analysten können nach einem Bachelor-Abschluss mit technischen quantitativen Kenntnissen wie Statistik, Finanzen, oder Wirtschaftswissenschaften. Jedoch, solche Arbeitsplätze führen nicht unbedingt zu langfristigen, lebenslange Beschäftigung in der Branche.

Quantitative Analysten werden aufgrund ihrer Erfahrung mit fortgeschrittenen quantitativen Modellierungsmethoden und Qualifikationen in der Finanzindustrie eingestellt, die mehrere Jahre der Vorbereitung in Anspruch nehmen. Als Ergebnis, Die meisten Quants kommen nach einem Master oder einer Promotion in den Beruf.

Die Nachfrage nach quantitativen Analysten wurde durch die schnelle Computerisierung der Finanzprozesse und die Einführung von zusammengesetzten Wertpapieren angeheizt. Die wachsende Popularität von Datenanalyse und maschinellem Lernen bietet neue Möglichkeiten für Menschen, die daran interessiert sind, als Quant zu arbeiten.

Wichtige Bereiche

Um ein stärkeres Quant zu sein, Die Bereiche, auf die man sich konzentrieren muss, sind wie folgt:

1. Szenarioanalyse

SzenarioanalyseSzenarioanalyseSzenarioanalyse ist ein Prozess, bei dem mögliche Ereignisse oder Szenarien, die in der Zukunft eintreten könnten, untersucht und bewertet werden und dies unter Berücksichtigung der verschiedenen Möglichkeiten, die eine Handelssituation beeinflussen können, vorhergesagt wird. Die Möglichkeiten umfassen eine Vielzahl makroökonomischer Variablen, die die Geschäftsbedingungen beeinflussen können. Ein Quant bewertet dann den Markt basierend auf den Auswirkungen einer solchen Änderung der Variablen auf die Unternehmen oder Unternehmen, um bei der Planung einer Anlagestrategie zu helfen.

2. Vorausschauender Handel

Quants müssen die potenzielle Marktdynamik basierend auf verschiedenen Faktoren vorhersagen. Aktuelle Positionen können nur dann zu attraktiven Ergebnissen führen, wenn potenzielle Ergebnisse genau prognostiziert werden. Mit Hilfe von Machine-Learning-Modellen, solche Vorhersagen können richtig bewertet werden. Regressionsanalyse hilft bei der Datenerhebung, Vorbearbeitung, Vorbereitung, und Kalibrierung des Modells.

3. Alternative Daten

Sätze alternativer Daten bieten im Wesentlichen Wissen über einzigartige Einblicke in die Investitionsaussichten. Das kritische Material, die hilft, die Investition abzuschließen, von einem Unternehmen oder Verkaufsstellen außerhalb des Unternehmens veröffentlicht/verteilt wird. Quants können ihre Anlageentscheidungen auf die Marktbedingungen ausrichten.

4. Geopolitische Faktoren

Geopolitische Faktoren, wie das Hong Kong National Security Law, machen die Finanzmärkte anfälliger. Viele Unternehmen bereiten sich darauf vor, ihren Hauptsitz aus Hongkong zu verlegen, um ihre Interessen zu wahren. Als Ergebnis, die nachteiligen Faktoren können die Positionen der Aktien erheblich beeinflussen, und daher können Quants auf solche Zufälligkeiten achten.

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