어떻게 양자가 되었습니까?

박사 과정에서 양적 금융에 대해 처음 알게되었습니다. 대부분의 대학원생들처럼 저도 논문에서 미루는 변명을 찾고있었습니다. 저는 " 금융 수학 "이라는 제목의 과정을 볼 때까지 여러 부서의 과정 카탈로그를보기 시작했습니다. 강의 계획서에는 Black Scholes와 같이 이전에 본 적이없는 용어가 나열되어 있습니다. 옵션 가격 책정이 무엇인지 읽어 보니 이것이 내 학문적 전문 분야 인 고성능 컴퓨팅의 탁월한 응용 프로그램이라는 것을 깨달았습니다 .

투자 은행이나 헤지의 모든 구인 광고에 지원했습니다. 컴퓨터 과학 박사 학위를 취득한 기금입니다. 나는 결국 은행의 독점 트레이딩 데스크에서 통계 차익 거래를하는 자리를 얻었습니다. 그래서 다양한 은행, 헤지 펀드 및 소규모 소품 상점에서 stat arb 및 HFT의 10 년 여정을 시작했습니다.

양적 금융은 지속적인 학습의 경력입니다. 새로운 기술과 도메인 지식을 지속적으로 흡수해야했습니다. 또한 잠재적으로 불안정한 고용주가있는 분야입니다. 제가 일했던 처음 세 개의 트레이딩 데스크는 모두 폐쇄 되었기 때문에이 업계의 대부분의 기업에 대해 엄청난 회의론을 갖고 있습니다.

금융은 궁극적으로 인프라 게임이고 대부분의 장소 (및 사람)는 이것에 놀랍게도 나쁩니다. 유일한 경쟁 우위는 시간 입니다. 예를 들어 기술을 연습하는 데 얼마나 많은 시간을 썼습니까? 매개 변수 옵티 마이저, 데이터 파이프 라인 등을 구축하는 데 지출해야합니다. 그렇기 때문에 모든 것을 비밀로 유지해야한다고 주장하는 사람들에게 인내심이 없습니다. 인프라에 대한 막대한 투자 없이는 거래 아이디어를 한 회사에서 다음 회사로 이전 할 수있는 것은 거의 없습니다.

이 분야에 진출하고자하는 사람이라면 가능한 한 많은 배경 자료를 배우는 것이 좋습니다. 일반 재무, 회계, 경제 등을 포함합니다. 또한 프로그래밍에 능숙합니다. (언어는 중요하지 않습니다. 상사가 무엇을 사용해야하는지 알려줄 것입니다.) 그리고 수학을 연습해야하지만 단일 기술이나 자산 클래스에 집착하지 마십시오. 아이러니하게도 Black Scholes 때문에이 업계를 배웠음에도 불구하고 저는 전문적으로 옵션을 거래 한 적이 없습니다 .

댓글

• 그런 느낌 ' 대학 페이지에 수학 금융 과정이 있다는 사실을 확인하고 헤지 펀드에 지원하는 것 사이에 약간의 차이가 있습니까? 아니면 전적으로 컴퓨터 과학 / 통계의 배경에 의존 했습니까? 또한 물어봐도 될까요? 귀하의 PHD가 석사 학위만으로는 얻을 수없는 ' 기회를 제공했다고 생각하십니까? ' 금융 공학 또는 이와 유사한 분야에서?
• @Oscar 직종에 지원하십시오. 너무 복잡 할 필요가 없습니다.
• 오늘 일자리를 얻으려면 무엇이 필요합니까? 저는 ' 어디에서나 얻을 수는 없지만 (저는 ' 박사 학위가 없습니다. 너무 늦어서 취득 할 수 없습니다) 코딩 할 수 있습니다. R 및 Python을 사용하고 통계 및 ML 모델을 구현합니다. 저는 ' 반드시 Quant가 될 필요는 없지만 어딘가에서 재무 분야에서 stat / ML을 사용할 수 있습니다.

물리학을 개인적으로 공부하고 궁극적으로 단순히 일자리를 찾는 많은 사람들처럼 금융으로 전환되었습니다.

이것이 바로 이것이므로 엄격해야합니다. 이 분야에서 quant 는 직업이 아니라 레이블과 비슷합니다.

그것은 거시 경제적 스트레스를 검증하는 투자 은행의 프런트 데스크에 대한 파생 상품 가격 책정을 의미 할 수 있습니다. 위험 부서에서 모델을 테스트하고, 통계적 차익 거래 펀드에 대한 베이지안 추론을 수행하거나, 금융과는 전혀 관련이없는 HFT 미세 구조 차익 거래 알고리즘을 개발합니다.

금융 모델링 는 Excel에서 재무 제표를보고 M & A 또는 신용 조사와 같은 영역에서 몇 가지 기본적인 회계 수학을 수행하거나 복잡한 확률 적 정량 모델을 특정 당사자에 맞추려는 것을 의미 할 수 있습니다. 구체적인 가격 또는 변동성 클러스터링 문제.

첫 번째 단계는 모두가 어떻게 연결되는지 이해하는 것입니다. 은행, 거래소, 중개인, 펀드, 규제 기관, 중앙 은행, 그리고 그 안에있는 직업 상인, 시장 조성자, 구조가, 전략가, 경제학자 등은 몇 년이 걸릴 수 있습니다.

그런 다음 자신에게 적합한 직업을 결정하고, 특정 기술이없는 경우 특정 기술을 습득하고 신속하게 취업하고 배우고 적응합니다. 시장은 끊임없이 진화하고 있습니다. 생존 장소 .

댓글

• "에 대한 귀하의 개념에 동의합니다. label ". Quant 는 " 매우 기술적 인 "를 의미합니다. , 따라서 '간에 겹치는 부분이 없더라도 HFT 및 이국적인 옵션이 모두 포함됩니다. (이것이 "에 대한 책이없는 이유이기도합니다. div> 양적 금융 ", 그게 말이되지 않기 때문입니다. '.) 반대의 예로서 사모 펀드와 부동산은 그렇지 않습니다. 특히 기술적이므로 ' 라벨을 얻지 못합니다.
• @chrisaycock 저는 ' 정의에 동의하지 않습니다. Quant as ' 매우 기술 al '. 저는 기술적으로 뛰어난 프로그래머 나 IT 전문가를 양자라고 부르지 않습니다. ' Quant는 수학적 능력이 있어야합니다. 그리고 많은 양적 금융 책이 있습니다.
• @chrisaycock 저는 평균적으로 금융에서 어려운 수학을 ' 보지 않습니다. 금융은 응용 분야이며 ' 개척자가 아닌 경우 대부분 새로운 것을 만들 필요가 없습니다. 하지만 ' 누구나 퀀텀을 할 수 있다는 의미는 아닙니다.
• @Permian 공유 할 개인적인 이야기가있는 것 같군요. 읽기를 기대합니다.
• Quant는 일반적인 용어 일 뿐이며 하위 카테고리가 있습니다. HFT에는 잘 알려지지 않은 기술을 사용하여 밀리 초를 단축하는 훌륭한 프로그래머가있을 것입니다. 통계 arb 데스크에는 계량 경제학 또는 기계 학습 전문가가있을 수 있습니다. 사이드 미분 판매 데스크는 수학 또는 물리학 전문가를 가질 수 있습니다. 많은 가능성이 있습니다.

후기 Mark Joshi 는 “How to be a Quant”에 대해 다소 유명한 조언 을 작성했습니다.

댓글

• ' iv id =에 대한 Mark Joshi '의 조언에 대한 링크를 대체했습니다. “d14402f725″>