Kvantitativ analytiker - Quantitative analyst

En kvantitativ analytiker (eller i økonomisk sjargong, en kvantitet ) er en person som spesialiserer seg på anvendelse av matematiske og statistiske metoder - som numeriske eller kvantitative teknikker - til økonomiske og risikostyringsproblemer. Okkupasjonen ligner på industriell matematikk i andre bransjer.

Selv om de opprinnelige kvantitative analytikerne var " selger sidekvoter" fra markedsforetaksfirmaer, opptatt av priser derivat og risikostyring , har betydningen av begrepet utvidet seg over tid til å inkludere de individer som er involvert i nesten enhver anvendelse av matematikk i finans , inkludert kjøp side . Eksempler inkluderer statistisk arbitrage , kvantitativ investeringsstyring , algoritmisk handel og elektronisk markedsføring.

Historie

Robert C. Merton , en av pionerene innen kvantitativ analyse, fremmet stokastisk kalkulus til studiet av finans.

Kvantitativ økonomi startet i 1900 med Louis Bacheliers doktorgradsavhandling Theory of Speculation , som ga en modell for prisalternativer under en normal distribusjon .

Harry Markowitz 's 1952 doktoravhandling 'Portfolio Selection' og dens publiserte versjonen var en av de første innsats i økonomi tidsskrifter formelt tilpasse matematiske begreper i finans (matematikk ble til da begrenset til matematikk, statistikk eller spesialiserte økonomi tidsskrifter). Markowitz formaliserte en forestilling om gjennomsnittlig avkastning og covariances for vanlige aksjer som tillot ham å tallfeste begrepet "diversifisering" i et marked. Han viste hvordan man beregner gjennomsnittlig avkastning og varians for en gitt portefølje og argumenterte for at investorene bare skulle ha de porteføljene som var minimalt mellom alle porteføljer med en gitt gjennomsnittlig avkastning. Selv om finansspråket nå involverer Itō-kalkulus , ligger risikostyring på en kvantifiserbar måte til grunn for mye av den moderne teorien.

I 1965 introduserte Paul Samuelson stokastisk kalkulus i studiet av finans. I 1969 fremmet Robert Merton kontinuerlig stokastisk beregning og kontinuerlige prosesser. Merton var motivert av ønsket om å forstå hvordan prisene settes i finansmarkedene, som er det klassiske økonomispørsmålet om "likevekt", og i senere artikler brukte han maskiner i stokastisk kalkulus for å begynne å undersøke dette problemet.

Samtidig med Mertons arbeid og med Mertons assistanse, utviklet Fischer Black og Myron Scholes Black-Scholes-modellen , som ble tildelt Nobel Memorial Prize i økonomiske vitenskaper i 1997 . Det ga en løsning for et praktisk problem, det å finne en rimelig pris for et europeisk kjøpsopsjon, dvs. retten til å kjøpe en aksje av en gitt aksje til en spesifikk pris og tid. Slike opsjoner kjøpes ofte av investorer som en risikosikringsenhet. I 1981 brukte Harrison og Pliska den generelle teorien om stokastiske prosesser med kontinuerlig tid for å sette Black – Scholes- modellen på et solid teoretisk grunnlag, og viste hvordan man priser en rekke andre derivater.

Emanuel Dermans bok fra 2004 My Life as a Quant bidro til å gjøre rollen som en kvantitativ analytiker bedre kjent utenfor finans, og til å popularisere forkortelsen "quant" for en kvantitativ analytiker.

utdanning

Kvantitative analytikere kommer ofte fra anvendt matematikk, fysikk eller ingeniørbakgrunn snarere enn økonomirelaterte felt, og kvantitativ analyse er en viktig sysselsettingskilde for personer med matematikk og fysikk PhD-grader, eller med økonomisk matematikk DEA- grader i det franske utdanningssystemet. Vanligvis vil en kvantitativ analytiker også trenge omfattende ferdigheter innen dataprogrammering, oftest C , C ++ , Java , R , MATLAB , Mathematica , Python .

Denne etterspørselen etter kvantitative analytikere har ført til en oppblomstring i etterspørselen etter aktuarmessige kvalifikasjoner samt opprettelse av spesialiserte mastergrads- og PhD-kurs i finansiell ingeniørvitenskap , matematisk økonomi , beregningsfinansiering og / eller økonomisk gjenforsikring . Spesielt blir mastergrader i matematisk økonomi , finansiell prosjektering , driftsforskning , beregningsstatistikk , maskinlæring og økonomisk analyse mer populære blant studenter og arbeidsgivere. Se Master of Quantitative Finance ; Master i finansiell økonomi .

Datavitenskap og maskinlæringsanalyse og modelleringsmetoder blir stadig mer brukt i porteføljeytelse og porteføljerisikomodellering, og som sådan datavitenskap og maskinlæring Mastergradseksamener er også etterspurt som kvantitative analytikere.

typer

Front office kvantitativ analytiker

I salg og handel jobber kvantitative analytikere for å bestemme priser, styre risiko og identifisere lønnsomme muligheter. Historisk sett var dette en distinkt aktivitet fra handel, men grensen mellom en desk-kvantitativ analytiker og en kvantitativ handelsmann blir stadig mer uskarp, og det er nå vanskelig å gå inn i handel som et yrke uten minst noen kvantitativ analyseutdanning. Innen algoritmisk handel har den nådd det punktet hvor det er liten meningsfull forskjell. Frontkontorarbeid favoriserer en høyere hastighet til kvalitet, med større vekt på løsninger på spesifikke problemer enn detaljert modellering. FOQ er vanligvis betalt bedre enn de som er i back office, risiko og modellvalidering. Til tross for svært dyktige analytikere, mangler FOQs ofte programvareingeniørerfaring eller formell opplæring, og bundet av tidsbegrensninger og forretningspress blir taktiske løsninger ofte brukt.

Kvantitativ investeringsstyring

Kvantitativ analyse brukes mye av kapitalforvaltere. Noen, som FQ, AQR eller Barclays, er nesten utelukkende avhengige av kvantitative strategier, mens andre, for eksempel Pimco, Blackrock eller Citadel, bruker en blanding av kvantitative og grunnleggende metoder.

Kvantitativ analyse av biblioteket

Store selskaper investerer store summer i et forsøk på å produsere standardmetoder for å evaluere priser og risiko. Disse skiller seg fra front office-verktøy ved at Excel er svært sjelden, med mest utvikling innen C ++, selv om Java og C # noen ganger brukes i ikke-ytelse kritiske oppgaver. LQs bruker mer tid på å modellere for å sikre at analysene er både effektive og riktige, selv om det er spenning mellom LQs og FOQs om gyldigheten av resultatene. LQ-er kreves for å forstå teknikker som Monte Carlo-metoder og endelige forskjellsmetoder , samt arten av produktene som modelleres.

Algoritmisk kvantitativ handelsanalytiker

Ofte bruker den høyest betalte formen for Quant, ATQs metoder som er hentet fra signalbehandling , spillteori , Kelly-kriterium , spillmikrostruktur , økonometrikk og tidsserie- analyse. Algoritmisk handel inkluderer statistisk arbitrage , men inkluderer teknikker som i stor grad er basert på responshastighet, i den grad noen ATQ-er endrer maskinvare- og Linux-kjerner for å oppnå ultra-lav latenstid .

Risikostyring

Dette har vokst i viktighet de siste årene, ettersom kredittkrisen utsatte hull i mekanismene som ble brukt for å sikre at posisjonene ble riktig sikret, men i ingen bank tilnærmer man seg betalingsrisikoen i front office. En kjerneteknikk er risikofylt , og dette støttes opp med ulike former for stresstest (finansiell) , økonomisk kapitalanalyse og direkte analyse av posisjonene og modellene som brukes av forskjellige banks divisjoner.

Innovasjon

I kjølvannet av finanskrisen dukket det opp igjen erkjennelsen av at kvantitative verdsettelsesmetoder generelt var for smale i tilnærmingen. En avtalt løsning vedtatt av flere finansinstitusjoner har vært å forbedre samarbeidet.

Validering av modell

Model validation (MV) tar modellene og metodene utviklet av front office, bibliotek og modellering av kvantitative analytikere og bestemmer deres gyldighet og korrekthet. MV-gruppen kan godt sees på som et supersett for de kvantitative operasjonene i en finansinstitusjon, siden den må håndtere nye og avanserte modeller og handelsteknikker fra hele firmaet. Før krisen var lønnsstrukturen i alle firmaer imidlertid slik at MV-grupper sliter med å tiltrekke og beholde tilstrekkelig stab, ofte med talentfulle kvantitative analytikere som forlater ved første mulighet. Dette påvirket selskapets evne til å styre modellrisiko alvorlig eller sikre at stillingene som ble inneholdt ble riktig verdsatt. En kvantitativ analytiker fra MV ville typisk tjene en brøkdel av kvantitative analytikere i andre grupper med samme erfaringstid. I årene etter krisen har dette endret seg. Tilsynsmyndigheter snakker nå typisk direkte med spørsmålene på midtkontoret, for eksempel modellvalidatorer, og siden fortjenesten i høyeste grad avhenger av forskriftsinfrastrukturen, har modellvalidering fått vekt og betydning med hensyn til spørsmålene i frontkontoret.

Kvantitativ utvikler

Kvantitative utviklere er dataspesialister som hjelper, implementerer og vedlikeholder de kvantitative modellene. De har en tendens til å være høyt spesialiserte språketeknikere som overbryter gapet mellom programvareutvikler og kvantitative analytikere.

Matematiske og statistiske tilnærminger

På grunn av sin bakgrunn trekker kvantitative analytikere fra ulike former for matematikk: statistikk og sannsynlighet , kalkulus sentrert rundt partielle differensialligninger , lineær algebra , diskret matematikk og økonometrikk . Noen på kjøpesiden kan bruke maskinlæring . Flertallet av kvantitative analytikere har fått lite formell utdanning i mainstream økonomi, og bruker ofte et tankesett hentet fra fysikk. Quants bruker matematiske ferdigheter lært fra forskjellige felt som informatikk, fysikk og ingeniørfag. Disse ferdighetene inkluderer (men er ikke begrenset til) avansert statistikk, lineær algebra og partielle differensialligninger, samt løsninger på disse basert på numerisk analyse .

Vanlige numeriske metoder er:

teknikker

Et typisk problem for en matematisk orientert kvantitativ analytiker ville være å utvikle en modell for priser, sikring og risikostyring av et komplekst derivatprodukt. Disse kvantitative analytikerne har en tendens til å stole mer på numerisk analyse enn statistikk og økonometrikk. Tankegangen er å foretrekke et deterministisk "riktig" svar, ettersom det når det er enighet om inngangsverdier og dynamisk markedsvariabel, det bare er en riktig pris for en gitt sikkerhet (som kan demonstreres, om enn ofte ineffektivt, gjennom et stort volum av Monte Carlo-simuleringer).

Et typisk problem for en statistisk orientert kvantitativ analytiker ville være å utvikle en modell for å bestemme hvilke aksjer som er relativt dyre og hvilke aksjer som er relativt billige. Modellen kan inneholde et selskaps bokførte verdi til pris, forholdet mellom inntjening og pris og andre regnskapsmessige faktorer. En investeringssjef kan implementere denne analysen ved å kjøpe underpriced aksjer, selge de overpriced aksjene, eller begge deler. Statistisk orienterte kvantitative analytikere har en tendens til å ha mer avhengighet av statistikk og økonometrikk, og mindre avhengighet av sofistikerte numeriske teknikker og objektorientert programmering. Disse kvantitative analytikerne har en tendens til å være av psykologien som liker å prøve å finne den beste tilnærmingen til modellering av data, og kan akseptere at det ikke er noe "riktig svar" før tiden har gått og vi i ettertid kan se hvordan modellen presterte. Begge typer kvantitative analytikere krever sterk kunnskap om sofistikert matematikk og dataprogrammeringsevne.

Et av de viktigste matematiske verktøyene for kvantitativ finansiering er stokastisk beregning .

Faglige og tekniske feltjournaler

Arbeidsområder

Seminalpublikasjoner

Se også

referanser

Videre lesning

Eksterne linker