La figura del QUANT

-

Chi è il Quantitative Analyst?

Il “Quantitative Analyst“, in gergo finanziario “quant“, è una figura professionale specializzata nelle applicazione di metodi matematici e statistici per risolvere problemi di gestione finanziaria e di rischio. Il quant dunque ha la funzione di cercare di replicare e prevedere il comportamento del mercato, tramite tecniche di analisi finanziaria. 
Il quantitative analyst è tra i principali sbocchi lavorativi per coloro che sono laureati in statistica economia e finanza.
Come si evince dal sito https://www.efinancialcareers.com/ , il quant  è fortemente ricercata nel mondo del lavoro e dando un occhiata alle offerte lavorative provengono prevalentemente dagli Stati Uniti.

Quali sono le skills più richieste?

Il primo requisito che bisogna possedere è una laurea magistrale o un dottorato di ricerca in statistica, matematica, fisica, ed economia finanziaria, un ulteriore requisito è la conoscenza della lingua inglese importante sia per gli sbocchi lavorativi all'estero sia per le relazioni internazionali che sarà necessario stabilire nell'ambito lavorativo. Inoltre è richiesta la conoscenza di diversi linguaggi di programmazione, tra questi C#, C++, C, JAVA, SAS, R,MATLAB e SQL. Infine viene richiesta la capacità di interagire con un Team di esperti del settore per raggiungere gli obiettivi prefissati, gestendo al meglio tutte le problematiche riscontrate e rispettando le scadenze temporali.

Quali sono le principali aree di lavoro?

le principali aree di lavoro in cui opera un quant sono le seguenti:


  • strategia di trading
  • ottimizzazione di portafogli
  • pricing di derivati
  • risk management
  • analisi di credito
  • ALM (asset liability management)
  • pricing di azioni
  • gestione di portafogli


Tutte queste operazioni richiedono l’applicazione della statistica. Per la costruzione di strategie sono necessarie le analisi del mercato finanziario. Queste strategie devono essere testate, per cui si rende ancora necessaria la statistica al fine della creazione di simulazioni per verificare la presenza di eventuali incogruenze tra la strategia e la realtà di mercato. Le simulazioni, di cui il quant si occupa, sono di tipo backtesting (test della strategia sulla base di dati osservati in passato, come serie storiche), montecarlo (test della strategia su dati generati in modo casuale o aleatorio in base a dei modelli) o forward testing (test della strategia su dati reali).


Per quanto riguarda l'aspetto remunerativo, innanzitutto lo stipendio del quant dipende dalla sua posizione geografica, dal suo datore di lavoro, dalle sue esperienze di lavoro e dalle sue capacità. Un quant alle prime armi potrebbe guadagnare solo 125.000$ o 150.000$, ma questo tipo di posizione permette di apprendere rapidamente e dà spazio a una crescita futura sia in termini di responsabilità che di stipendio. Per quanto riguarda i quant più esperti , oltre ad essere molto richiesti nel mondo lavorativo, ricevono uno stipendio notevolmente importante che varia da 250.000$ a oltre 500.000$.



Commenti

Posta un commento

Post popolari in questo blog

Alcuni esempi di strategie di trading algoritmico utilizzate

-
Una  strategia di trading  è un piano prefissato e costruito per ottenere un guadagno secondo le esigenze di chi la sta costruendo. Si tratta, quindi, della strategia di base per definire le regole di vendita o di acquisto degli strumenti finanziari, in modo da favorire un guadagno che può essere stato pianificato come a lungo o breve termine. Una strategia di trading adeguatamente studiata deve avere diverse proprietà, che la rendono ottimale:  verificabilità ,  quantificabilità ,  coerenza  e  obiettività . Esistono, naturalmente, un’infinità di diverse tipologie di  strategie di marketing . Tuttavia, si possono definire quattro stili e strategie principali. Uno stile di trading è un insieme di preferenze che determinano la regole di gestione delle trade. Si basa su diversi fattori, quali, ad esempio, dimensioni del’account, tempo che si può dedicare al trading e tolleranza al rischio. Questi quattro stili sono: Trading di posizione : compo...
Continua a leggere

Processi stocastici con mean reversion: Ornstein–Uhlenbeck process, Dixit & Pindyck Model, Vasicek model, etc

-
Immagine
Il processo aleatorio GBM, cioè Geometric Brownian Motion,è migliore al processo stocastico ABM, cioè Arithmetic Brownian Motion, per quanto riguarda i modelli per l’andamento di prezzi. Ma anche il GBM  può essere considerato inadeguato, in quanto questa tipologia di processo aleatorio, c'è una semplificazione troppo forte ovvero ,la media e la varianza restano costanti per tutto l’intervallo di tempo considerato.  Per molti strumenti finanziari, soprattutto per quelli relativi alle  commodities  (materie prime), nasce l’esigenza di considerare il fatto che esse presentano un fenomeno di fluttuazione intorno ai prezzi di equilibrio,  i due processi GBM e ABM non sono in grado di descrivere questa particolare situazione.  Per questo motivo nasce la necessità di considerare un nuovo fattore, cioè il concetto di  Mean   Reversion . il modello più semplice è il cosiddetto  modello di Ornstein-Uhlenbeck  che può essere considerato come una v...
Continua a leggere

Bollinger Bands

-
Le  Bande di Bollinger  molto utilizzate nell ambito finanziario, vogliono essere d’aiuto per misurare e sfruttare, nell’operatività quotidiana, un aspetto che molto influisce sull’andamento delle mercati: la volatilità. Questa può essere vista come la deviazione standard del valore di un titolo, ovvero come la fluttuazione media in un dato intervallo temporale. Quando si effettuano transazioni, è importante valutare anche questa componente, per poter avere una visione più chiara sugli eventuali rischi legati ad un certo titolo. Le  bande di Bollinger  sono state teorizzate proprio per riuscire a studiare in maniera più accurata questa componente per sua natura imprevedibile. Esse vengono calcolate innanzitutto attraverso una media mobile a G giorni (spesso 20). Le bande estreme (ovvero gli estremi degli intervalli) sono ottenute aggiungendo o sottraendo il valore della deviazione standard moltiplicata per un determinato fattore F (spesso 2). In dettaglio, la banda s...
Continua a leggere