Esta es una gran pregunta y estructuraré una respuesta desde una perspectiva diferente, ya que esto es necesario debido a la multiplicidad de antecedentes dentro de las finanzas cuantitativas.
Primero, definamos lo que significa “convertirse” en un quant. Convertirse es una palabra que insinúa un fin. Siendo un quant en continuo. Deberá comenzar desarrollando un conocimiento básico y luego construir sobre eso.
Hay muchas perspectivas de lo que se necesita para ser cuantitativo porque hay muchas personas que trabajan en diferentes áreas de finanzas cuantitativas y con diferentes antecedentes, y la mayoría de las personas están sesgadas hacia su propio pasado.
No se puede descartar tener un título de una de las mejores universidades con respecto a cómo podría ser visto por empleadores potenciales; Pero al final del día, debes poder hacer lo que tu título te dice que puedes hacer. En lugar de esto, ser cuantitativo es menos sobre dónde vas a la escuela y más sobre lo que realmente puedes construir y los problemas que puedes resolver.
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El Dr. EP Chan, una de las figuras más reconocidas en el comercio cuantitativo moderno, incluso ha declarado que tiene amigos que son quants que no tienen antecedentes cuantitativos tradicionales. Naturalmente, dado su historial de doctorado en física teórica de partículas de Cornell, trabajando en el grupo de Tecnologías del Lenguaje Humano en el Centro de Investigación IBM TJ Watson, en varios fondos de cobertura y bancos de inversión, y ahora administrando su propio fondo de cobertura, tiene una muy buena idea de lo que es un fondo cuantitativo tradicional. Sin embargo, afirmó que conoce a personas que no tienen estos antecedentes y que están implementando estrategias comerciales cuantitativas. Este es solo un ejemplo del hecho de que ser cuantitativo es menos acerca de su viaje hacia el desarrollo de habilidades y más sobre cómo puede usar las habilidades que desarrolla.
Otra nota importante es que la imagen de tener cierto pedigrí está en declive. En años pasados, las empresas buscarían contratar solo a personas con cierta formación académica. Hoy el mundo está más avanzado tecnológicamente y cada vez es más cuantitativo. Con la difusión de información y, por lo tanto, plataformas para obtener conocimiento experto fuera de los límites de la educación tradicional, los empleadores ahora se dan cuenta de que un título de una escuela superior no es la panacea para el talento superior.
También con la progresión de FinTech y EduTech, estas empresas son conscientes de que se trata más de lo que puede hacer que de lo que su título implica que puede hacer. Todo el proceso de obtener empleo se trata de demostrar que usted está calificado para el puesto. Período. En el pasado, los empleadores pensaban que un pedigrí proporcionaba pruebas. Los empleadores estaban lejos de esto y algunas empresas han disminuido este requisito. Si fuera un gerente de contratación con miles de aplicaciones, buscaría la ruta más rápida para lograr la “reducción de dimensionalidad”. Un pedigrí sirvió para este propósito. Debe poder demostrar que puede hacer el trabajo. Incluso si uno tiene un pedigrí, es solo un abrepuertas. Si no puede hacer el trabajo, tener un pedigrí es pírico. Esto también significa que una persona sin pedigrí, si puede proporcionar pruebas de que puede hacer el trabajo, puede desempeñar cualquier función deseada.
Mire los gustos de Bill Gates, Steve Jobs, Larry Ellison, etc. ¿Cuántos de ellos habrían sido contratados por pedigrí? ¿Cuántos de ellos habrían podido hacer el trabajo? Me encontré con un hilo hace un tiempo en el que se le preguntó a una persona importante en NMRQL si rechazarían a Bill Gates y Steve Jobs, ya que ambos no tenían antecedentes académicos. El individuo respondió diciendo “Puertas, no, por supuesto que no. Jobs, sí, probablemente, ya que no podía codificar ”. El individuo continuó diciendo: “Los verdaderos magos tampoco se preocupan por los requisitos y de todos modos aplicarían y venderían su caso. No estás enviando correos electrónicos a una persona de Recursos Humanos despistada cuando nos envías un correo electrónico ”.
Una cosa que a menudo se pasa por alto es que un día en la vida como cuantitativo dependerá de qué papel desempeñes dentro de las finanzas cuantitativas. Si habla con alguien que trabaja en riesgo en un banco, tendrá una perspectiva de ser cuantitativo. Si habla con alguien que trabaja en investigación en un fondo de cobertura o empresa de apoyo, tendrá otra perspectiva de ser cuantitativo. Debe conocer exactamente la ruta que le gustaría tomar para poder filtrar la señal del ruido.
Obtener un título en finanzas computacionales, matemática financiera, ingeniería financiera solo le brinda conocimientos básicos. El verdadero aprendizaje comienza cuando vas a una empresa y ahora debes tomar lo que has aprendido y aplicarlo a los problemas del mundo real. Inevitablemente, las cosas que aprendió en una maestría u otro programa se filtrarán para desempeñar específicamente un papel dentro de las finanzas cuantitativas. Obtendrá buenos resultados en ciertos temas cubiertos en su programa y no se utilizarán otras cosas. Por ejemplo, si vas a un departamento de riesgo. en algún banco, puede conocer varios modelos diferentes, pero debe operar bajo las políticas del banco. Entonces, a pesar de conocer diferentes modelos, es posible que solo esté utilizando ARIMA, por ejemplo, porque ese es el mandato de los bancos.
Mi consejo sería buscar el papel específico que desea ocupar dentro de las finanzas cuantitativas, ya que esto desempeñará un papel importante en la información que sea pertinente para usted.
Si está interesado en el lado comercial cuantitativo de las finanzas cuantitativas, eche un vistazo al Programa Ejecutivo de Quantinsti en Comercio Algorítmico. El programa se administra más de un tercio del tiempo de un MFE. Esto se debe a que un MFE es general y el EPAT es específico. El MFE le proporcionará conocimientos cuantitativos generales que luego se filtrarán para realizar una tarea o función específica. El EPAT es un conocimiento que ya se ha filtrado específicamente para realizar operaciones algorítmicas, cuantitativas y de alta frecuencia. Un beneficio clave del programa EPAT es que aprende el comercio cuantitativo de personas reales que actualmente realizan comercio cuantitativo y de alta frecuencia, por lo que la información siempre es relevante y estructurada en torno al entorno actual.
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