Monet matemaattisista tai tilastotieteilijöistä haluavat olla kvanttikauppiaita. Nykyisessä aikakaudella kvanttityön kuvaus on kuitenkin laajentunut merkittävästi korkean taajuuden, algoritmisen ja automatisoidun kaupan myötä. Työpaikat näillä aloilla ovat melko vaativia, ja ne edellyttävät enemmän kuin vain erinomaisia ​​tietoja tietojen analysoinnista. Ne edellyttävät myös automatisoidun kauppajärjestelmän laajempaa ymmärtämistä, rakentamista ja toteuttamista.

Tässä artikkelissa käsitellään yksityiskohtia siitä, miten matemaattisen tai tilastotieteen taustalla oleva henkilö voi tulla kvanttikauppiaaksi, mitä erikoistunut pätevyys tai koulutus voi auttaa saavuttamaan määrän, mikä työelämä sopii hyvin täydentämään kvanttityön koulutustaso ja siihen liittyvät aiheet. (Investopedia selittää: mitä kvantitatiiviset toimijat tekevät ja miten he ovat kehittyneet)

Quant traderin profiili vaatii tietojen analysointia, tiedonhankintaa ja tutkimuskapasiteettia, jotka ovat todella vähäisiä. On myös oltava osaavaa useilla muilla aloilla:

· Tietotekniikan käyttö kaupankäynnin vaatimuksiin : Matemaatikot ja tilastotieteilijät ovat nykyään hyvin perehtyneet tietojen analysointiin ja sovelluksiin. Kuitenkin niiden sovellettavuus määrälliseen kaupankäyntiin voi olla rajoitettu. E. g. , laskentataulukoita käytetään laajasti tietojen analysoinnissa, mutta kaupankäynti- ja tutkimuskohtainen analyysi erityisessä kvad-sovelluksessa, kuten MATLAB, saattaa vaatia lisäkoulutusta ja käytännön kokemusta.

Käyttämällä muutama kaupankäyntisovellus (joko ilmainen kokeiluversio tai täysversio) antavat sinulle käsiä kokemuksesta. Korkeakoulut ja yliopistot tarjoavat yleensä pääsyn tällaisiin erityisiin sovelluksiin.

· Ohjelmointikielten tuntemus : Suorituskykyiset plug-and-play-kaupankäynnin ohjelmistot ovat suuressa määrin käytettävissä, jotka väittävät täyttävän kaikki määrällisen kaupankäynnin kohteet. Harvat ovat todella suuria, mutta useimmat eivät sovi nykypäivän dynaamisten ja käytännön vaatimusten quant trading. Menestyksekkäiden kvanttikauppiaiden on kyettävä käsittelemään ja rakentamaan kaupankäyntijärjestelmät omillaan, mikä voidaan saavuttaa vain tietokoneohjelmoinnilla. Perl, Python, Java ja C ++ ovat yleisesti käytössä olevia ohjelmointikieliä sellaisten kaupankäyntijärjestelmien rakentamiseen, ja ainakin yhden niistä on oltava pakollisia.

Ohjelmointi ei välttämättä ole osa tavanomaista matematiikkaa tai tilastoa, mutta nämä kielenopetusohjelmat ovat vapaasti saatavilla verkossa vuorovaikutteisten tutorointien kautta. Saatavilla on myös omia luokkakohtaisia ​​lyhyen aikavälin kursseja.

· Markkinatietojen perinnepitoisuus : Quantin kaupankäynti edellyttää perehtyneisyyttä markkinoiden tietoihin, jotka voivat ylittää matematiikan ja tilastotietojen yleisen kattavuuden tai jopa tavanomaisten avointen, alhaisten, alhaisten hintojen lisäksi.Kvantti tarvitsee myös ymmärrystä erilaisista yritystoiminnasta (ja sen vaikutuksesta kaupankäyntiin) sekä erikoistuotteisiin, jotka ovat yli varastot ja joukkovelkakirjat (kuten optiotodistukset, johdannaiset, OTC-tuotteet jne.)

Markkinatietojen tietämys on helppo hankkia eri online-apuvälineillä. Tapaustutkimuksia erilaisten yritystoimintojen, uutisten ja asiaan liittyvien aiheiden vaikutuksista ovat helposti saatavilla, mikä on helppoa matemaattisten ja tilastotietojen pohjalta. Erilaisia ​​valtuutettuja laitoksia (mukaan lukien pörssejä) hoitavat omat maksulliset kursseja ja sertifikaatteja, joita toivovat voisivat ottaa todellisen lisäarvon mukaan.

· Yhteisten kaupankäyntistrategioiden ymmärtäminen : Vaikka kvantteja tarvitaan etsimään ja suunnittelemaan omia kaupankäyntistrategioitaan, on ymmärrys yleisesti käytetyistä kaupankäyntistrategioista. Se tarjoaa vaaditut perustukset ja rakennuspalikat, jotta pään aloitus päteville henkilöille.

· Riskienhallinnan käsitteiden tuntemus : Jokaiseen kaupankäyntijärjestelmään sisältyvien riskien hallintaan käytetään erityisiä kriteerejä, jotka sisältävät skenaarioanalyysin, stop-loss-mekanismit, kaupankäyntivaraston rajoitukset jne. käsitteitä. Riskienhallinta on tärkeä osa minkäänlaista määrällistä kaupankäyntiä.

Riskienhallinta on itsessään suuri aihe, ja siihen on tarjolla kursseja ja moduuleja. Vaadittavien kauppiaiden vaatimusten riittäminen edellyttää peruskäsitteiden tuntemusta ja sen vaikutusta omissa järjestelmissään.

· Kaupankäynnin erityisopintojen valitseminen : Useimmat matematiikan tai tilastokurssit tarjoavat valittavien valinnan. Houkuttelevilla ehdokkailla, jotka haluavat tulla kvanttisiksi, olisi pyrittävä hyötymään valitsemalla kaupankäynnin / markkinakohtaiset moduulit, kuten käytettävissä.

· Kysymys kvanttikauppiaista : Monet pyrkivät, mutta ei jokainen aspirantti sopii kvanttikauppiaiden vaatimustasoon. Suurten kauppayhtiöiden haastattelujen aikana hakijoille arvioidaan perusteellisesti elinkeinonharjoittajan luonne. Riskinottokyky, hyväksyttävyys epäonnistumiseen, kyky työskennellä stressissä, pitkät työajat jne. Ovat joitain ominaisuuksia, joita ehdokkaita arvioidaan kvanttityöläisten työnhaastattelujen aikana.

Paras on itsearviointi - voinko todella sopia korkean riskin suuren palkkatehtävän vaatimuksiin vai ei vain ole minun tyyppi. Kukaan muu kuin sinä omistat, voi antaa rehellisen arvioinnin sopivuudesta tähän palkitsevaan korkeaan palkkatyöhön. Toinen vaihtoehto on oman kaupankäynnin suorittaminen, mutta menestyksen ja epäonnistumisen on oltava sinulle.

· Prototyypin / demonstrable quant trading -hankkeen rakentaminen : Jos edellä mainitut aukot voidaan täyttää, kokeile prototyypin rakentamista osoittavaksi kvanttikauppaprojekti, joka perustuu omiin käsitteisiisi. Tämä antaa hyvät puhuvat kohdat matematiikan tai tilastotieteen pätevyyden tukemana, joten voit perustella ehdokkuusi kvanttikauppaa varten.

Bottom Line :

Tietokoneavusteisella automaatiolla kaupassa on rajattomat mahdollisuudet.Toisaalta se pitää kentän avoimena yhä useammille käsitteille ja ideoille; Toisaalta se pakottaa pysyvän riippuvuuden tietokoneen ja tietokoneen välisestä kaupankäynnistä, missä kvanttikauppiaiden rooli rajoittuu rakentamaan älykkäitä sovelluksia, joilla on suuri tappioriski. Perusteellinen itsearviointi, joka perustuu edellä mainittuihin pisteisiin, auttaa ratkaisemaan, kuinka siirtyä matemaatista / tilastotieteellisestä tutkinnosta reaalimaailman kvanttikauppaan.