Bagaimana Menjadi Kuantitas?

Kuant mengacu pada seseorang yang berspesialisasi dalam penerapan metode statistik dan matematika untuk memahami dan memperkirakan perilaku pasar keuangan. Mereka dimaksudkan untuk mencerminkan kondisi bisnis tertentu dalam bentuk faktor numerik.

Quants perlu memiliki keterampilan kuantitatif di beberapa bidang, seperti kalkulus multivariat, persamaan diferensial, aljabar linier, inferensi statistik, dan teori probabilitas. Ini juga melibatkan penerapan bahasa pemrograman seperti PythonPython (dalam Machine Learning)Python adalah bahasa pemrograman yang lebih disukai untuk pemrograman karena fitur-fiturnya yang luas, penerapan, dan kesederhanaan. Ini paling sesuai dengan pembelajaran mesin dan ekonometrika.

Ringkasan

• Quant adalah seseorang yang berspesialisasi dalam penerapan metode statistik dan matematika untuk memahami dan memperkirakan perilaku pasar keuangan.
• Kuantitas membutuhkan pemahaman matematika yang mendalam, keahlian, dan pengalaman dalam pemrograman dan perdagangan.
• Mereka perlu memprediksi potensi dinamika pasar berdasarkan faktor yang berbeda.

Dibutuhkan keahlian

Kuantitas membutuhkan pemahaman matematika yang mendalam, keahlian, pengalaman dalam pemrograman dan perdagangan, dan keterampilan lain untuk benar-benar unggul di tempat kerja. Jika seseorang ingin menjadi quant trader, keterampilan berikut akan dibutuhkan:

1. Pola pikir inovatif

Model yang sudah mapan bagus, tetapi quants yang kuat melihat persaingan dan algoritme dengan pola pikir untuk membuatnya lebih baik. Seseorang yang bertujuan untuk menjadi quant harus imajinatif, inventif, dan dapat membuat pilihan yang terdengar aneh saat ini tetapi akhirnya membuahkan hasil.

2. Pemrograman

Seseorang harus tahu bagaimana memprogram untuk menjadi quant yang sukses. Lebih-lebih lagi, mereka harus terbiasa dengan penelitian, penambangan data, dan aplikasi perdagangan algoritmik. Quants harus tahu bagaimana semua sistem beroperasi dan harus dapat membuatnya sendiri.

Di antara bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan oleh quants adalah Python, Jawa, C++, dan Perl, dan alat-alat seperti MATLAB.

3. Pengurutan angka

Kuantitas, tentu saja, harus unggul dalam analisis kuantitatif dan aritmatika. Analisis data, memeriksa hasil, dan penerapan rencana pasar semuanya memerlukan pemahaman yang baik tentang prinsip-prinsip matematika. Perdagangan kuantitas berjalan dengan kecepatan cahaya, dan seseorang perlu menghitung angka secepat yang dilakukan mesin. Bahkan kesalahan yang sangat kecil dapat merugikan perusahaan.

4. Pengambilan risiko

Meskipun pemodelan prediktif dan perdagangan algoritmikPerdagangan AlgoritmaAlgoritmik strategi perdagangan melibatkan pengambilan keputusan perdagangan berdasarkan aturan yang telah ditentukan sebelumnya yang diprogram ke dalam komputer. meminimalkan risiko pasar, mereka tidak menghilangkan risiko pasar. Jika perangkat lunak perdagangan otomatis diatur untuk hanya membuat pilihan yang aman, maka pengembalian di masa depan dapat dikurangi. Pengambil risiko cenderung menuai imbalan yang lebih besar.

5. Konsep perdagangan

Kuantitas yang kuat akan, dari awal, membuat strategi dan teknik trading mereka sendiri. Menggunakan model yang ada baik-baik saja, tetapi ketika seseorang mencoba untuk direkrut sebagai quant, dia perlu menunjukkan inisiatif kreatif. Memahami prinsip-prinsip perdagangan adalah aspek penting untuk dapat mengembangkan strategi sendiri.

Bekerja sebagai Quant

Sebagai karier, analis kuantitatif dapat menguntungkan secara finansial dan menarik secara intelektual. Seorang analis kuantitatif adalah bidang yang sangat kompetitif; kandidat perlu menunjukkan keahlian dalam manajemen risikoManajemen RisikoManajemen risiko mencakup identifikasi, analisis, dan respons terhadap faktor risiko yang menjadi bagian dari kehidupan bisnis. Biasanya dilakukan dengan, penelitian keuangan, investasi terstruktur, dan harga opsi.

Beberapa jalur potensial yang dapat difokuskan oleh analis kuantitatif adalah pertukaran algoritmik, manajemen risiko, jumlah kantor depan, dan analisis kuantitatif perpustakaan. Kuantitas disewa oleh agen asuransi, Pengelola investasi global, bank pedagang, lembaga investasi, perusahaan perdagangan, perusahaan penasihat manajemen, sekuritas, dan kantor akuntan.

Analis kuantitatif dapat mulai bekerja di posisi entry-level sebagai analis riset setelah mendapatkan gelar sarjana dengan keahlian kuantitatif teknis seperti statistik, keuangan, atau ekonomi. Namun, pekerjaan seperti itu tidak selalu mengarah pada jangka panjang, pekerjaan seumur hidup di industri.

Analis kuantitatif dipekerjakan karena pengalaman mereka dalam metode dan kualifikasi pemodelan kuantitatif tingkat lanjut di industri keuangan, yang membutuhkan persiapan beberapa tahun. Hasil dari, kebanyakan quant datang ke profesi setelah mendapatkan gelar master atau doktor.

Permintaan analis kuantitatif telah didorong oleh komputerisasi yang cepat dari proses keuangan dan peluncuran sekuritas majemuk. Semakin populernya analisis data dan pembelajaran mesin memberikan kemungkinan baru bagi orang-orang yang tertarik untuk bekerja sebagai quant.

Area Penting

Untuk menjadi quant yang lebih kuat, bidang yang perlu diperhatikan adalah sebagai berikut:

1. Analisis skenario

Analisis skenario Analisis skenario Analisis skenario adalah proses pemeriksaan dan evaluasi kemungkinan peristiwa atau skenario yang dapat terjadi di masa depan dan memprediksinya dilakukan dengan mempertimbangkan berbagai kemungkinan yang dapat mempengaruhi situasi perdagangan. Kemungkinan terdiri dari berbagai variabel makroekonomi yang dapat mempengaruhi kondisi bisnis. Sebuah quant kemudian akan menilai pasar berdasarkan pengaruh perubahan variabel tersebut pada bisnis atau perusahaan untuk membantu merencanakan strategi investasi.

2. Perdagangan berwawasan ke depan

Kuantitas perlu memprediksi dinamika pasar potensial berdasarkan faktor yang berbeda. Posisi saat ini hanya dapat menghasilkan hasil yang menarik jika hasil potensial diperkirakan secara akurat. Dengan bantuan model pembelajaran mesin, prakiraan tersebut dapat dinilai dengan benar. Analisis regresi membantu pengumpulan data, pra-pemrosesan, persiapan, dan kalibrasi model.

3. Data alternatif

Kumpulan data alternatif pada dasarnya menawarkan pengetahuan tentang wawasan unik tentang prospek investasi. bahan kritis, yang membantu menyelesaikan investasi, diterbitkan/didistribusikan oleh suatu perusahaan atau outlet di luar perusahaan. Quants dapat memfokuskan pilihan investasi mereka pada kondisi pasar.

4. Faktor geopolitik

Faktor geo-politik, seperti Undang-Undang Keamanan Nasional Hong Kong, membuat pasar keuangan lebih rentan. Banyak bisnis bersiap untuk memindahkan kantor pusat mereka keluar dari Hong Kong untuk mengamankan kepentingan mereka. Hasil dari, faktor-faktor yang merugikan dapat secara signifikan mempengaruhi posisi saham, dan karenanya quants dapat berhati-hati terhadap kemungkinan seperti itu.

Lebih Banyak Sumber Daya

CFI adalah penyedia resmi Halaman Program Capital Markets &Securities Analyst (CMSA)® global - CMSADaftar dalam program CMSA® CFI dan menjadi Analis Pasar Modal &Sekuritas bersertifikat. Tingkatkan karir Anda dengan program dan kursus sertifikasi kami. program sertifikasi, dirancang untuk membantu siapa saja menjadi analis keuangan kelas dunia. Untuk terus memajukan karir Anda, sumber daya CFI tambahan di bawah ini akan berguna:

• Rekayasa KeuanganTeknik KeuanganRekayasa Keuangan mencakup luas, bidang studi dan praktik multidisiplin yang, pada dasarnya, menerapkan pendekatan rekayasa
• Cara Mengikis Data Stok dengan PythonCara Mengikis Data Stok dengan PythonProfesional keuangan yang ingin meningkatkan keterampilan mereka dapat melakukannya dengan mempelajari cara mengikis data stok dengan bahasa pemrograman Python.
• Analisis KuantitatifAnalisis KuantitatifAnalisis kuantitatif adalah proses pengumpulan dan evaluasi data terukur dan dapat diverifikasi untuk memahami perilaku dan kinerja bisnis.
• Keterampilan Kerja Teknis Keterampilan Kerja Teknis Keterampilan kerja teknis adalah pengetahuan dan keterampilan unik yang diperoleh dan digunakan seseorang dalam melaksanakan tugas-tugas kompleks dalam pekerjaan mereka