Quantitative Trader, kurz Quants, verwenden mathematische Modelle, um Handelschancen zu identifizieren und Wertpapiere zu kaufen und zu verkaufen. Der Zustrom von Kandidaten aus der Wissenschaft, Softwareentwicklung und Ingenieurwesen hat das Feld sehr wettbewerbsfähig gemacht. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, was Quants tun und welche Fähigkeiten und Bildung benötigt werden.
Was tun Quantitative Trader wirklich?
Das Wort
Technische Fähigkeiten Ein angehender Quant sollte mindestens einen Hintergrund in Finanzen, Mathematik und Computerprogrammierung haben.
Zahlen, Zahlen und Zahlen: Quant-Händler müssen außergewöhnlich gut mit Mathematik und quantitativer Analyse sein. Zum Beispiel, wenn Begriffe wie bedingte Wahrscheinlichkeit, Verzerrung, Kurtosis und VaR nicht vertraut klingen, dann sind Sie wahrscheinlich nicht bereit, ein Quant zu sein. Eine gründliche Kenntnis der Mathematik ist ein Muss für die Erforschung von Daten, das Testen der Ergebnisse und die Implementierung identifizierter Handelsstrategien. Identifizierte Handelsstrategien, implementierte Algorithmen und Handelsdurchführungsmethoden sollten so narrensicher wie möglich sein. In der heutigen blitzschnellen Handelswelt besetzen komplexe Zahlen-crunching-Handelsalgorithmen einen Großteil des Marktanteils. Selbst ein kleiner Fehler im zugrunde liegenden Konzept seitens des Händlers kann zu einem riesigen Handelsverlust führen.
Bildung und Ausbildung: Es ist für neue Hochschulabsolventen in der Regel schwierig, einen Job als Quant-Trader zu finden. Ein typischerer Karriereweg ist der Einstieg als Datenforschungsanalyst und der Nachfolger eines Quant-Traders nach ein paar Jahren.
Handelskonzepte: Von Quants wird erwartet, dass sie ihre eigenen einzigartigen Handelsstrategien und -modelle von Grund auf entdecken und entwerfen sowie etablierte Modelle anpassen.
Programmierkenntnisse: Quant-Trader müssen mit Data-Mining, Forschung, Analyse und automatisierten Handelssystemen vertraut sein. Sie sind häufig am Hochfrequenz-Handel oder algorithmischen Handel beteiligt. Ein gutes Verständnis von mindestens einer Programmiersprache ist ein Muss, und je mehr Programme der Kandidat kennt, desto besser. C ++, Java, Python und Perl sind nur wenige häufig verwendete Programmiersprachen. Vertrautheit mit Tools wie MATLAB und Tabellenkalkulationen und Konzepten wie Big Data und Datenstrukturen ist ein Plus.
Computernutzung: Quants implementieren ihre eigenen Algorithmen auf Echtzeitdaten, die Preise und Angebote enthalten. Sie müssen mit allen zugehörigen Systemen vertraut sein, wie einem Bloomberg-Terminal, das Datenfeeds und Inhalte bereitstellt. Sie sollten auch mit Charting- und Analyse-Softwareanwendungen und Tabellenkalkulationen vertraut sein und Broker-Handelsplattformen verwenden können, um Aufträge zu erteilen.
Weichkenntnisse Abgesehen von den oben genannten technischen Fähigkeiten benötigen Quant-Trader auch Soft Skills. Diejenigen, die bei Investmentbanken oder Hedgefonds beschäftigt sind, müssen gelegentlich ihre entwickelten Konzepte für die Genehmigung von Fondsmanagern und Vorgesetzten vorlegen.
Das Temperament eines Traders: Nicht jeder kann wie ein Trader denken und handeln. Erfolgreiche Trader sind immer auf der Suche nach innovativen Handelsideen, sind in der Lage, sich an veränderte Marktbedingungen anzupassen, unter Stress zu gedeihen und lange Arbeitszeiten zu akzeptieren. Arbeitgeber bewerten Kandidaten gründlich nach diesen Eigenschaften. Einige geben sogar psychometrische Tests ab.
Risikobereitschaft: Die heutige Handelswelt ist nicht für schwache Nerven. Dank Margin und Hebelhandel mit Abhängigkeit von Computern können Verluste höher als das verfügbare Kapital eines Traders betragen.
Ein Quant ist mit dem Scheitern zufrieden: Ein Quant sucht ständig nach innovativen Handelsideen. Auch wenn eine Idee narrensicher erscheint, können dynamische Marktbedingungen sie zum Scheitern bringen. Viele aufstrebende Quant-Trader scheitern, weil sie an einer Idee feststecken und trotz feindlicher Marktbedingungen versuchen, sie zu funktionieren. Sie können Schwierigkeiten haben, das Scheitern zu akzeptieren und sind daher nicht bereit, ihr Konzept loszulassen. Auf der anderen Seite folgen erfolgreiche Quants einem dynamischen Loslösungsansatz und wechseln schnell zu anderen Modellen und Konzepten, sobald sie Herausforderungen in den bestehenden finden. Innovative Denkweise: Die Handelswelt ist sehr dynamisch, und kein Konzept kann lange Geld verdienen. Mit Algorithmen, die gegen Algorithmen antreten und jeder versucht, die anderen zu übertreffen, kann nur derjenige mit besseren und einzigartigen Strategien überleben. Ein Quant muss ständig nach neuen innovativen Handelsideen suchen, um profitable Möglichkeiten zu nutzen, die schnell verschwinden können. Es ist ein endloser Zyklus. Die Schlussfolgerung
Quant-Trading erfordert fortgeschrittene Fähigkeiten in den Bereichen Finanzen, Mathematik und Computerprogrammierung. Große Gehälter und hohe Prämien ziehen viele Kandidaten an, so dass es eine Herausforderung sein kann, den ersten Job zu bekommen. Darüber hinaus erfordert der anhaltende Erfolg ständige Innovation, Komfort mit Risiken und lange Arbeitszeiten.