Focos
Analista cuantitativo, investigador cuantitativo, desarrollador cuantitativo, estratega cuantitativo, ingeniero financiero, desarrollador de modelos de riesgo, operador algorítmico, analista de inversiones cuantitativo, científico de datos (especializado en modelización cuantitativa), desarrollador cuantitativo financiero.
Un desarrollador de modelos cuantitativos o «quant» es una persona que utiliza modelos informáticos para procesar datos. Estos datos se utilizan para tomar decisiones en una empresa o entidad financiera con el fin de determinar evaluaciones de riesgos, precios u oportunidades de inversión. Pueden tener diferentes funciones específicas en función de su empresa o sector, pero todos utilizan métodos científicos para analizar los datos.
- Excelente remuneración
- El sector está creciendo: una oportunidad para formar parte de un sector en expansión.
- Capaz de trabajar de forma independiente y proporcionar datos según sea necesario.
Un día típico puede depender en gran medida del lugar donde trabaje un analista cuantitativo. Cada empresa o firma puede tener diferentes expectativas diarias para estas personas. Sin embargo, se puede esperar lo siguiente:
- Reunión con otros analistas por mensaje de texto, teléfono, teleconferencia, correo electrónico o en persona para determinar el mejor uso de los datos.
- Crear programas para procesar datos históricos y de inversión, incluida la recopilación de datos.
- Estudiar las tendencias en los mercados financieros y la industria.
- Utilizar los datos para ayudar a evaluar a otros miembros del equipo.
- Crear informes y presentaciones.
Gran parte del trabajo de un analista cuantitativo se realiza con ordenadores, por lo que es necesario tener amplios conocimientos no solo de finanzas, sino también de programación informática.
- Pensamiento crítico
- Excelente comprensión lectora y escucha activa.
- Resolución de problemas complejos
- Matemáticas: a través de la estadística y el cálculo.
- Conocimientos de ingeniería.
- Software analítico como MATLAB
- Software y lenguajes de programación como Visual Basic, Python, C++.
- Software de planificación para empresas
- Software de base de datos
- Bancos de inversión
- Fondos de cobertura
- Empresas vendedoras
- Compañías de seguros
- Desarrolladores de software financiero
Convertirse en desarrollador de modelos cuantitativos puede requerir varios años de formación y experiencia. A menudo se hace hincapié en la parte de programación, pero también es importante tener amplios conocimientos de finanzas.
Se espera que domine lenguajes de programación como C++ y Python, y que sea capaz de desarrollar software para su empresa. Los programas de análisis suelen desarrollarse internamente y son de propiedad exclusiva. Esto significa que puede pasar varios años perfeccionando un programa para una empresa y perder todo acceso cuando la abandone: no será propietario de lo que cree.
Es probable que tengas que dedicar mucho tiempo a perfeccionar tus habilidades en programación informática y software antes de encontrar un trabajo en los mercados financieros como analista cuantitativo.
El desarrollo cuantitativo es una tendencia en sí misma en el ámbito financiero. Los mercados financieros dependen cada vez más del análisis de datos y las soluciones de software para desarrollar planes y productos de inversión para sus clientes. A medida que aumenta la importancia de este ámbito, aún se desconoce si se necesitarán más programadores para seguir desarrollando software o si se necesitarán menos para mantenerlo.
- Programación informática
- Jugar a videojuegos
- Las matemáticas en la escuela
- Resolver acertijos lógicos
- Licenciatura – Programación informática, desarrollo de software, matemáticas
- Las clases de finanzas son una ventaja.
- Máster: MBA, Ingeniería Financiera, Modelización Financiera Cuantitativa
- Se puede considerar la experiencia como analista de datos y en minería de datos en lugar de la formación académica.
- Doctorado: si se desea ascender en el sector, muchas personas obtienen un doctorado.
- Los desarrolladores de modelos cuantitativos también deben adquirir una formación práctica a través de varios años de experiencia laboral para aprender sobre: derivados, programas de cobertura, modelos de valoración de derivados, procesamiento de datos de mercado, técnicas numéricas, opciones de valoración no estándar, desarrollo de aplicaciones cuantitativas avanzadas, programación de bases de datos, algoritmos, computación científica, matemáticas aplicadas, modelos estadísticos, conceptos financieros avanzados y estructuras de datos.
- Los lenguajes de programación comunes que es posible que necesites aprender incluyen C++ / C#, Python, SQL, R y VBA.
- Probablemente, los trabajadores también deberían estar familiarizados con la automatización de Microsoft Office, NumeriX Cross Asset o SDK, PolyPaths, Bloomberg, Calypso y Tableau.
- Otras herramientas de modelización y estrategia comercial son Maygard, Quantcode, Rosetta code, Quantconnect, Quandl, Quant Lib y JQuantLib.
- Los desarrolladores de modelos cuantitativos deben desarrollar una serie de habilidades técnicas relacionadas con el desarrollo de software, la programación, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Asiste a clases, estudia por tu cuenta y únete a clubes de informática para aprender todo lo que puedas.
- Inscríbete en clases relacionadas con la comunicación, como inglés, redacción, oratoria y debate.
- Estudiar los modelos comunes utilizados en el desarrollo cuantitativo, tales como la consolidación, la valoración de opciones, la previsión, el flujo de caja descontado y la fusión.
- Solicita prácticas como desarrollador cuantitativo para empezar a adquirir experiencia laboral práctica.
- Estudie los lenguajes de programación y las herramientas de modelización/negociación aplicables (consulte la sección «Formación requerida»).
- Inscríbase en cursos cortos como «Operaciones bursátiles automatizadas con Python e Interactive Brokers» o «Aprendizaje automático y aprendizaje profundo en los mercados financieros» de Quantra.
La mayoría de los cuantitativos no consiguen su trabajo directamente al terminar la licenciatura. Espera pasar varios años trabajando en investigación de datos o desarrollo de software. Trabajar en el campo financiero no es tan importante como demostrar habilidades en el análisis de datos. Es importante crear tu red de contactos durante este tiempo, ya que puede haber mucho cruce entre una empresa de modelización de datos financieros y una empresa de desarrollo de software.
También es muy recomendable obtener un título de máster. La ingeniería financiera es un campo útil, al igual que la administración de empresas. Algunas escuelas también ofrecen un título en análisis cuantitativo. Deberá demostrar estos conocimientos, así como su disposición a asumir riesgos y satisfacer las exigencias de los operadores financieros. Esto implica largas jornadas laborales y condiciones estresantes.
Dependiendo de tu formación y experiencia, puedes esperar trabajar como asociado durante varios años. Si tienes un máster o un doctorado, tendrás muchas más posibilidades de ascender a un puesto de vicepresidente. Más allá de eso, puedes aprovechar tu posición para trabajar en otra empresa o ascender a director ejecutivo o vicepresidente.
Muchas personas permanecerán en el nivel de vicepresidente, pero es posible que usted pueda ascender a director general o a un puesto aún más alto, dependiendo de su ambición.
Páginas web
- Barron's
- Bloomberg
- CNBC Últimas noticias económicas
- Asociación de Gestión de Riesgos Fiduciarios y de Inversión
- Financial Times
- Fox Negocios
- Geeks para geeks
- Asociación Internacional de Finanzas Cuantitativas
- Investopedia
- MarketWatch
- Quantinsti
- Cantidad
- Cuantocracia
- QuantStart
- Desbordamiento de pila
- Calle de las Murallas
- La calle
- Diario Wall Street
Libros
- Aprendizaje automático para el trading algorítmico: modelos predictivos para extraer señales del mercado y datos alternativos para estrategias de trading sistemáticas con Python, por Stefan Jansen.
- Operaciones algorítmicas: guía práctica, por Jeffrey M Bacidore
- Trading algorítmico: guía paso a paso para desarrollar tu propia estrategia de trading ganadora utilizando el aprendizaje automático financiero sin necesidad de aprender a programar, por Investors Press.
- Ingeniero o desarrollador de software
- Optimización de la cadena de suministro
- Análisis de datos en la atención sanitaria o el desarrollo de fármacos
- Ciberseguridad
- Gestión de riesgos
Noticias
Ofertas de empleo
Cursos y herramientas en línea
Expectativas salariales anuales
Los nuevos trabajadores comienzan con un salario de alrededor de 101 000 dólares. El salario medio es de 132 000 dólares al año. Los trabajadores con mucha experiencia pueden ganar alrededor de 167 000 dólares.