analista quantitativo - Quantitative analyst

Um analista quantitativo (ou, no jargão financeiro, uma quant ) é uma pessoa que se especializou na aplicação de métodos matemáticos e estatísticos - como técnicas numéricas ou quantitativas - a problemas financeiros e de gestão de risco. A ocupação é semelhante aos de matemática industriais em outras indústrias.

Embora os analistas quantitativos originais foram " vender secundários quantos" de empresas de formador de mercado, preocupados com derivados de preços e gestão de risco , o significado do termo expandiu-se ao longo do tempo para incluir aqueles indivíduos envolvidos em praticamente qualquer aplicação de matemática em finanças , incluindo o buy lado . Exemplos incluem arbitragem estatística , quantitativa de gestão de investimentos , negociação algorítmica e formação de mercado eletrônico.

História

Robert C. Merton , um dos pioneiros da análise quantitativa, promovido cálculo estocástico para o estudo das finanças.

Finanças quantitativas começou em 1900 com Louis Bachelier tese de doutoramento da Teoria da Especulação , que forneceu um modelo para preços opções sob uma distribuição normal .

Harry Markowitz 's 1.952 de doutorado tese 'Seleção de Portfólio' e sua versão publicada foi um dos primeiros esforços em revistas de economia para se adaptar formalmente conceitos matemáticos para financiar (matemática era até então confinado a matemática, estatística ou revistas de economia especializados). Markowitz formalizada uma noção de retorno médio e covariâncias para ações ordinárias que lhe permitiu quantificar o conceito de "diversificação" em um mercado. Ele mostrou como calcular o retorno média e variância de uma dada carteira e argumentou que os investidores devem manter apenas as carteiras cuja variação é mínima entre todas as carteiras com um determinado retorno médio. Embora a linguagem das finanças agora envolve Itō cálculo , gestão de risco de forma quantificável subjaz grande parte da teoria moderna.

Em 1965, Paul Samuelson introduzido cálculo estocástico para o estudo das finanças. Em 1969, Robert Merton promovido cálculo estocástico e contínuos de tempo contínuo processos. Merton foi motivada pelo desejo de entender como os preços são fixados nos mercados financeiros, que é a questão economia clássica de "equilíbrio", e em papéis posteriores que ele usou a máquina do cálculo estocástico para começar a investigação deste assunto.

Ao mesmo tempo que o trabalho de Merton e com a ajuda de Merton, Fischer Black e Myron Scholes desenvolveu o modelo de Black-Scholes , que foi premiado com o 1997 Prêmio de Ciências Econômicas em Memória de Alfred Nobel . Ele forneceu uma solução para um problema prático, o de encontrar um preço justo para uma opção de compra europeia, ou seja, o direito de comprar uma ação da uma determinada ação a um preço e tempo especificado. Tais opções são frequentemente comprados por investidores como um dispositivo de cobertura de risco. Em 1981, Harrison e Pliska usou a teoria geral dos processos estocásticos em tempo contínuo para colocar o Black-Scholes modelo em uma base teórica sólida, e mostrou como o preço de vários outros títulos derivativos.

Emanuel Derman 's 2004 livro Minha vida como um Quant ajudou a ambos fazem o papel de um analista quantitativo mais conhecido fora das finanças, e popularizar a abreviatura 'quant' para um analista quantitativo.

Educação

Analistas quantitativos muitas vezes vêm de matemática aplicada, física ou engenharia fundos, em vez de campos relacionados com a economia, e análise quantitativa é uma importante fonte de emprego para as pessoas com matemática e física graus de doutoramento, ou com matemática financeira DEA graus no sistema de ensino francês. Normalmente, um analista quantitativo também vai precisar de extensas habilidades em programação de computadores, mais comumente C , C ++ , Java , R , MATLAB , Mathematica , Python .

Essa demanda por analistas quantitativos levou a um ressurgimento da demanda por atuariais qualificações, bem como a criação de mestres especializados e cursos de doutoramento em engenharia financeira , matemática financeira , finanças computacionais , e / ou resseguro financeiro . Em particular, mestrado em matemática financeira , engenharia financeira , operações de investigação , estatística computacional , aprendizado de máquina e análise financeira estão se tornando mais popular entre os estudantes e com os empregadores. Veja Master of Quantitative Finance ; Mestrado em Economia Financeira .

Ciência de dados e aprendizagem de máquina análise e métodos de modelagem estão sendo cada vez mais empregados em modelagem de desempenho de carteiras e risco da carteira, e como a ciência tais dados e aprendizagem de máquina graduados de mestrado também estão na demanda como analistas quantitativos.

tipos

analista quantitativo front office

Em vendas e negociação, analistas quantitativos trabalhar para determinar os preços, gerenciar riscos e identificar oportunidades rentáveis. Historicamente, esta era uma atividade distinta da negociação, mas a fronteira entre um analista quantitativo mesa e um comerciante quantitativa é cada vez mais ténue, e agora é difícil entrar negociação como uma profissão sem pelo menos alguma educação análise quantitativa. No campo da negociação algorítmica que atingiu o ponto onde há pouca diferença significativa. Trabalho de escritório frente favorece uma velocidade superior à relação de qualidade, com uma maior ênfase em soluções para os problemas específicos do que a modelagem detalhada. FOQs normalmente são significativamente melhor remunerados do que aqueles em back office, risco e validação do modelo. Embora os analistas altamente qualificados, FOQs carecem frequentemente experiência em engenharia de software ou treinamento formal, e vinculado por limitações de tempo e as pressões empresariais soluções táticas são frequentemente adotados.

gestão de investimentos quantitativa

A análise quantitativa é amplamente utilizado por gestores de ativos. Alguns, como FQ, AQR ou Barclays, dependem quase exclusivamente de estratégias quantitativas, enquanto outros, como a Pimco, Blackrock ou Citadel usar uma combinação de métodos quantitativos e fundamentais.

análise quantitativa Biblioteca

Grandes empresas investem grandes somas na tentativa de produzir métodos padrão de preços avaliar e risco. Estas diferem das ferramentas de front office em que o Excel é muito raro, com ser mais desenvolvimento em C ++, embora Java e C # são por vezes usados em tarefas críticas não-desempenho. LQS gastar mais modelagem tempo garantir as análises são ambos eficiente e correta, embora haja tensão entre LQS e FOQs sobre a validade dos seus resultados. LQS são necessários para compreender técnicas, tais como métodos de Monte Carlo e métodos de diferenças finitas , bem como a natureza dos produtos que está sendo modelado.

analista quantitativo negociação algorítmica

Muitas vezes, a forma mais elevada paga do Quant, ATQs fazer uso de métodos tomados de processamento de sinal , teoria dos jogos , jogos de azar critério de Kelly , microestrutura de mercado , econometria e séries temporais análise. Negociação algorítmica inclui arbitragem estatística , mas inclui técnicas em grande parte com base na velocidade de resposta, na medida em que alguns ATQs modificar hardware e Linux kernels para alcançar ultra baixa latência .

Gerenciamento de riscos

Este tem crescido em importância nos últimos anos, como a crise de crédito expostos buracos nos mecanismos utilizados para garantir que as posições foram corretamente protegido, embora em nenhum banco faz o pagamento na abordagem risco de que no escritório da frente. A técnica do núcleo é valor em risco , e esta é apoiada com diversas formas de teste de estresse (financeiro) , capital econômico análise e análise direta das posições e modelos utilizados pelas divisões diferentes do banco.

Inovação

No rescaldo da crise financeira, não surgiu do reconhecimento de que os métodos de avaliação quantitativos eram geralmente muito estreito na sua abordagem. Um acordo sobre correção adotado por inúmeras instituições financeiras tem sido a de melhorar a colaboração.

validação do modelo

validação do modelo (MV) leva os modelos e métodos desenvolvidos por front office, biblioteca, e modelagem analistas quantitativos e determina a sua validade e exatidão. O grupo MV poderia muito bem ser visto como um super das operações quantitativas em uma instituição financeira, uma vez que têm de lidar com novos e avançados modelos e técnicas de negociação de toda a empresa. Antes da crise no entanto, a estrutura de remuneração em todas as empresas era tal que grupos de MT lutam para atrair e reter pessoal adequado, muitas vezes com analistas quantitativos talentosos saindo na primeira oportunidade. Esta capacidade corporativa gravemente afetado para gerir o risco modelo, ou para garantir que as posições detidos foram corretamente valorizados. Um analista quantitativo MV seria geralmente ganham uma fração de analistas quantitativos em outros grupos com comprimento semelhante de experiência. Nos anos seguintes a crise, isso mudou. Reguladores agora tipicamente falar diretamente com os quantos no middle office tais como os validadores modelo, e uma vez que os lucros dependem muito da infra-estrutura regulamentar, validação do modelo ganhou em peso e importância no que diz respeito às quantos no escritório da frente.

desenvolvedor quantitativa

desenvolvedores quantitativos são especialistas em informática que ajudam, implementar e manter os modelos quantitativos. Eles tendem a ser técnicos de linguagem altamente especializados que preencher a lacuna entre o desenvolvedor de software e analistas quantitativos.

abordagens matemáticas e estatísticas

Devido aos seus fundos, analistas quantitativos desenhar a partir de várias formas de matemática: estatísticas e probabilidade , cálculo centradas em torno de equações diferenciais parciais , álgebra linear , matemática discreta , e econometrics . Alguns do lado da compra pode usar a aprendizagem de máquina . A maioria dos analistas quantitativos têm recebido pouca educação formal em economia mainstream, e muitas vezes aplica uma mentalidade retirados das ciências físicas. Quants usar habilidades matemáticas aprendidas a partir de diversos campos como ciência da computação, física e engenharia. Estas capacidades incluem (mas não estão limitados a) estatísticas avançadas, álgebra linear e equações diferenciais parciais, bem como soluções para estes com base em análise numérica .

métodos numéricos comumente utilizados são os seguintes:

técnicas

Um problema típico para um analista quantitativo orientada matematicamente seria desenvolver um modelo de preços, cobertura, eo risco-gestão de um produto derivado complexo. Esses analistas quantitativos tendem a confiar mais em análise numérica de estatística e econometria. A mentalidade é a preferir uma resposta deterministically "correta", como uma vez que não há acordo sobre os valores de entrada e dinâmicas variáveis de mercado, existe apenas um preço correto para qualquer segurança (que pode ser demonstrado, ainda que muitas vezes de forma ineficiente, através de um grande volume de simulações de Monte Carlo).

Um problema típico para um analista quantitativo orientada estatisticamente seria desenvolver um modelo para decidir quais ações são relativamente caros e quais ações são relativamente baratos. O modelo pode incluir o valor da empresa livro a relação de preço, seus ganhos de arrasto a relação de preço e outros fatores de contabilidade. Um gestor de investimentos pode implementar esta análise, comprando as ações subavaliados, vendendo as ações superfaturadas, ou ambos. analistas quantitativos orientados estatisticamente tendem a ter mais de uma dependência de estatística e econometria, e menos de uma dependência de técnicas numéricas sofisticadas e programação orientada a objetos. Esses analistas quantitativos tendem a ser da psicologia que gosta de tentar encontrar a melhor abordagem para modelagem de dados, e pode aceitar que não há "resposta certa", até que o tempo passou e nós podemos retrospectivamente ver como o modelo realizado. Ambos os tipos de analistas quantitativos exigir um forte conhecimento de matemática sofisticada e proficiência programação de computadores.

Uma das principais ferramentas matemáticas de finanças quantitativas é cálculo estocástico .

diários de campo acadêmicas e técnicas

Áreas de trabalho

publicações seminais

Veja também

Referências

Outras leituras

links externos