ماذا تعرف عن التمويل الكمي؟

التمويل الكمي أو التمويل الكمي هو موضوع جديد نسبيا نشأ في أيدي الفيزيائيين وغيرهم من أطباء العلوم الكمية الذين تم تدريبهم في أوائل السبعينيات، وقد تمت ترجمة النماذج والمفاهيم والرياضيات من مختلف التخصصات، وأهمها الفيزياء.

وفي وقت قصير توسعت لتشمل العديد من التخصصات التي ارتبط كل منها بالتمويل الكمي، فدفعته في اتجاهاته الخاصة، مما أدى إلى تطوره إلى وتيرة محمومة.

في سعيك لاكتساب المعرفة حول التمويل الكمي، إذا كنت تتساءل من أين تبدأ وما الغرض منه، فيجب عليك قراءة هذه المقالة الشاملة. لكن أولاً، تعرف على المزيد حول التمويل السلوكي.

دعنا نذهب

🥀 ما هو التمويل الكمي؟

التمويل الكمي هو استخدام نماذج رياضية كبيرة للغاية ومجموعات بيانات لتحليلها الأسواق الماليةق والأوراق المالية. ببساطة ، يوفر Quantitative Finance المعرفة اللازمة لتحليل الأسواق المالية والأوراق المالية.

يتم إجراء هذا التحليل بشكل أساسي باستخدام النماذج الرياضية ومجموعات البيانات الضخمة. ومن ثم ، يُطلق على المتخصصين في هذا المجال اسم المحللين الكميين أو الكميين.

وتشمل الأمثلة الشائعة (1) تسعير الأوراق المالية المشتقة مثل الخيارات و(2) إدارة المخاطر، خاصة فيما يتعلق بتطبيقات إدارة المحافظ. غالبًا ما يكون المحترفون الذين يعملون في هذا المجال تسمى "الكميات".

بالإضافة إلى ذلك ، تتخصص a Quant في تصميم وتطوير وتنفيذ الخوارزمية لحل المشكلات المالية المعقدة.

🥀 تاريخ التمويل الكمي

في القرن العشرين ، تم وضع أسس Quantum Finance من أطروحة الدكتوراه " نظرية المضاربة »من عالم الرياضيات الفرنسي لويس بكالوريوس. طبقت باتشيلير أولاً مفهوم الحركة البراونية على سلوك أسعار الأصول.

في وقت لاحق ، عالم الرياضيات الياباني كيوشي إيتو كتب ورقة بحثية عن المعادلات التفاضلية العشوائية وأسس نظرية حساب التفاضل والتكامل العشوائية التي تحمل أيضًا اسمه (to حساب التفاضل والتكامل) وتستخدم على نطاق واسع في تسعير الخيارات.

ومع ذلك ، حدث الاختراق الرئيسي في السبعينيات عندما كان "حول تسعير ديون الشركات" من قبل روبرت ميرتون : هيكل مخاطر أسعار الفائدة "والأوراق البحثية" تسعير الخيارات والتزامات الشركات "من فيشر بلاك ومايرون سكولز تم إصدارها والتي تميزت بطبيعتها بنموذج تسعير خيار الشراء والبيع وبعد ذلك لم يكن هناك عودة.

Le نموذج بلاك شولز ميرتون المعروف باسم النموذج "BSM"يستخدم على نطاق واسع وهو المسؤول عن ظهور سوق الخيارات. اليوم ، تم تصميم العديد من النماذج العشوائية الأخرى لتوسيع نموذج BSM ، ووضع معايير أعلى للتحليل الكمي وإفادة الاقتصاد العالمي.

🥀 أنواع الكم

يقوم Quants بإنشاء وتطبيق نماذج مالية لتسعير المشتقات وتوقع السوق وتخفيف المخاطر. ومع ذلك ، هناك العديد من الاختلافات في أدوار الكميات ، بعضها موضح أدناه:

• كمية المكتب الأمامي: العمل عن كثب مع التجار والبائعين في قاعة التداول. تنفيذ نماذج التسعير التي يستخدمها المتداولون لاكتشاف الفرص الجديدة وتقديم المشورة بشأن استراتيجيات المخاطر.
• باحث كمي : أساسا الكميات من مكتب الخلفيقومون بالبحث وتصميم خوارزميات عالية التردد ونماذج التسعير واستراتيجيات المتداولين وشركات الوساطة.
• مطور كوانتي: هم في الأساس مطورو برامج في شركة مالية. يترجمون متطلبات العمل المقدمة من الباحثين إلى تطبيقات التعليمات البرمجية.
• كمية إدارة المخاطر: يقومون ببناء نماذج للتحكم في العمليات الائتمانية والتنظيمية وتقييم مخاطر الائتمان ومخاطر السوق ومخاطر ALM (إدارة الأصول والخصوم) ، إلخ. هم الكميات من المكتب الأوسط وإجراء تحليل مخاطر السوق والأصول واختبار الضغط.

🥀 Quantum Finance مقابل الهندسة المالية

يركز التمويل الكمي على النماذج الرياضية المستخدمة لتسعير الأوراق المالية وقياس المخاطر. الهندسة المالية ويذهب إلى أبعد من ذلك للتركيز على التطبيقات وبناء الأدوات التي ستنفذ نتائج النماذج.

تجمع الهندسة المالية بين النظرية الرياضية للتمويل الكمي والمحاكاة الحاسوبية لاتخاذ قرارات السعر والتجارة والتحوط وغيرها من قرارات الاستثمار.

🥀 ما أهمية التمويل الكمي؟

Quantum Finance هو الأساس حيث تتعلم كل ما تحتاج إلى معرفته لتصبح محللًا كميًا أو كميًا. على الرغم من أن التمويل الكمي مهم للكميين الطامحين للدراسة ، إلا أن الحقيقة هي أن العديد من الأشخاص المحترفين في التجارة يأتون من جميع أنواع الخلفيات.

لوحظ في 2017-2018 ، 60٪ فقط من المشاركين الذين يسجلون في برامج التلمذة الصناعية المالية الكمية ليس لديهم خلفية في التمويل. لذلك ، إذا كانت لديك خلفية في التمويل ، فهذا رائع ، ولكن إذا لم تكن لديك خلفية ، فيمكنك التسجيل بسهولة في أحد برامج الدبلوم أو الشهادات.

بعد أن تصبح محللًا كميًا، يمكن أن تساعدك الدراسة المتعمقة في التمويل الكمي في بعض المجالات الرئيسية مثل إدارة المحافظ وأسواق العملات.

🥀 ما المؤهلات التي تحتاجها لتصبح محلل كمي؟

عندما تطمح إلى أن تصبح محللًا كميًا ، فأنت بحاجة إلى اختيار المؤهل المناسب:

دورات الدبلوم

هناك مجموعة من الدورات الدراسية التي يمكنك الاختيار من بينها لتحويل طموحك في أن تصبح كميًا إلى حقيقة. يمكنك اختيار دورة من القائمة التي تناسبك بناءً على اهتماماتك وخلفيتك. يمكنك عمل ملف ماجستير في الهندسة المالية.

نظرًا لأن برنامج الماجستير في الهندسة المالية يوفر لك معرفة متعمقة تتراوح من التقييم الإحصائي إلى النمذجة الاقتصادية القياسية ، فهذه دورة هندسية لمساعدتك في العالم الحقيقي.

كلما اكتسبت خبرة في التحليل الكمي ، يمكنك العمل بثقة كموقف لإكمال هذه المهمة.

يمكنك عمل ملف ماجستير في الرياضيات المالية. تمنحك هذه الدرجة نظرة متعمقة حول منهجيات التمويل الكمي. نظرًا لأنه موجه نحو الرياضيات المالية ، فسيتم تزويدك بكل المعرفة اللازمة للهبوط لاحقًا في مجال التحليل الكمي.

تهدف هذه الدورة إلى جعلك بارعًا في التطبيقات العملية للرياضيات المالية كمعيار. أيضًا ، بعد الانتهاء من هذه الدورة ، ستتمكن من استخلاص استنتاجات منطقية بناءً على التحليل الكمي.

يمكنك أيضًا الحصول على درجة الماجستير في البيانات ، أو الماجستير في التمويل الرياضي والحسابي أو الماجستير في الاقتصاد التطبيقي.

برامج الاعتماد

يمكن أن تساعدك بعض برامج شهادات التمويل الكمي على تطوير مهنتك ومهاراتك. سواء كنت تبحث عن شيء يساعدك على بدء حياتك المهنية أو تعزيز المهارات المهنية في منتصف حياتك المهنية، فإن برنامج الشهادة يخدم غرضك. فيما يلي بعض برامج الشهادات:

• برنامج الشهادة المهنية في إدارة المخاطر المالية التطبيقية
• شهادة في الدراسات الكمية للتمويل
• شهادة الأصول الكمية

🥀 مستقبل التمويل الكميأن

Quants والتمويل الكمي موجودان لتبقى! مع تزايد حجم الشركات والكم الهائل من البيانات والأموال المتضمنة ، يزداد الوصول والطلب على التمويل الكمي بشكل لم يسبق له مثيل. لم يعد التمويل الكمي يتعلق فقط بالرياضيات المعقدة والنماذج العشوائية.

نظرًا لأن التمويل أصبح أكثر تقنية ، فإن علوم البيانات والتعلم الآلي والعميق والذكاء الاصطناعي تتولى استراتيجيات صنع القرار بالمعلومات في هذا المجال.

وبالتالي ، فإن التمويل الكمي يصل إلى آفاق جديدة من خلال قوة خوارزميات الكمبيوتر عالية المعالجة التي تسمح لنا بتحليل البيانات الضخمة وتشغيل محاكاة النماذج في نانوثانية.