Ի՞նչ պետք է իմանալ քվանտային ֆինանսների մասին:

Քանակական ֆինանսները կամ քվանտային ֆինանսները համեմատաբար նոր առարկա է, որը ծագել է 70-ականների սկզբին վերապատրաստված ֆիզիկոսների և այլ քանակական գիտությունների բժիշկների ձեռքում: Մոդելները, հասկացությունները և մաթեմատիկան թարգմանվել են տարբեր առարկաներից, որոնցից հիմնականը ֆիզիկան է:

Կարճ ժամանակում այն ​​ընդլայնվեց՝ ներառելով մի շարք առարկաներ, որոնցից յուրաքանչյուրը կապված էր քանակական ֆինանսների հետ և, հետևաբար, այն մղեց իր համապատասխան ուղղություններով՝ ստիպելով այն զարգանալ կատաղի տեմպերով:

Քանակական ֆինանսների մասին գիտելիքներ ձեռք բերելու հարցում, եթե մտածում եք, թե որտեղից սկսել և ինչի համար է այն, ապա պետք է կարդաք այս համապարփակ հոդվածը: Բայց նախ, իմացեք ավելին վարքագծային ֆինանսներ.

Եկեք գնանք

🥀 Ի՞նչ է քվանտային ֆինանսը:

Քվանտային ֆինանսները չափազանց մեծ մաթեմատիկական մոդելների և տվյալների հավաքածուների օգտագործումն է վերլուծության համար ֆինանսական շուկաներs և արժեթղթեր: Պարզ ասած՝ Quantitative Finance-ն ապահովում է ֆինանսական շուկաների և արժեթղթերի վերլուծության համար անհրաժեշտ գիտելիքներ:

Այս վերլուծությունը հիմնականում կատարվում է մաթեմատիկական մոդելների և տվյալների հսկայական հավաքածուների միջոցով: Ուստի այս ոլորտի մասնագետներին անվանում են քանակական կամ քանակական վերլուծաբաններ։

Ընդհանուր օրինակները ներառում են (1) ածանցյալ արժեթղթերի գնագոյացումը, ինչպիսիք են օպցիոնները և (2) ռիսկերի կառավարումը, մասնավորապես, երբ այն վերաբերում է պորտֆելի կառավարման հավելվածներին: Այս ոլորտում աշխատող մասնագետները հաճախ են կոչվում է «քվանտ»:

Բացի այդ, Quant-ը մասնագիտացած է բարդ ֆինանսական խնդիրների լուծման ալգորիթմի նախագծման, մշակման և ներդրման մեջ:

🥀 Քվանտային ֆինանսների պատմություն

20-րդ դարում էր, որ քվանտային ֆինանսների հիմքերը դրվեցին դոկտորական թեզից « Սպեկուլյացիայի տեսություն » ֆրանսիացի մաթեմատիկոսից Լուի Բակալավր. Բաշելյեն առաջին անգամ կիրառեց Բրոունյան շարժման հայեցակարգը ակտիվների գների վարքագծի նկատմամբ:

Հետագայում ճապոնացի մաթեմատիկոսը Կիոշի Իտո գրել է հոդված ստոխաստիկ դիֆերենցիալ հավասարումների մասին և հիմնել է ստոխաստիկ հաշվարկի տեսությունը, որը նույնպես կրում է իր անունը (Îto հաշվարկ) և լայնորեն օգտագործվում է օպցիոնների գնագոյացման մեջ։

Այնուամենայնիվ, հիմնական բեկումը տեղի ունեցավ 1970-ականներին, երբ «Կորպորատիվ պարտքի գնագոյացման մասին» Ռոբերտ Մերտոն Տոկոսադրույքների ռիսկի կառուցվածքը» և «Օպցիոնների և կորպորատիվ պարտավորությունների գնագոյացումը» հետազոտական ​​աշխատանքները. Ֆիշեր Բլեք և Միրոն Սքոուլզ թողարկվել են, որոնք ի սկզբանե ներկայացնում էին զանգի և տեղադրման օպցիոնի գնագոյացման մոդելը, և դրանից հետո հետդարձ չկար:

Le Black-Sholes-Merton մոդելը հայտնի է որպես մոդել»BSM” լայնորեն կիրառվում է և պատասխանատու է օպցիոնների շուկայի վերելքի համար։ Այսօր բազմաթիվ այլ ստոխաստիկ մոդելներ նախագծվել են BSM մոդելը ընդլայնելու համար՝ քանակական վերլուծության չափանիշներն ավելի բարձր դնելով և օգուտ բերելով համաշխարհային տնտեսությանը:

🥀 Քանակի տեսակները

Քվանտները ստեղծում և կիրառում են ֆինանսական մոդելներ ածանցյալ գործիքների գնագոյացման, շուկայի կանխատեսման և ռիսկերի նվազեցման համար: Այնուամենայնիվ, քվանտների դերերի շատ տատանումներ կան, որոնցից մի քանիսը բացատրվում են ստորև.

• Front Office Քանակ: Սերտորեն աշխատեք առևտրականների և վաճառողների հետ առևտրային հարթակում: Իրականացնել գնագոյացման մոդելներ, որոնք օգտագործվում են թրեյդերների կողմից՝ նոր հնարավորություններ հայտնաբերելու և ռիսկերի ռազմավարությունների վերաբերյալ խորհրդատվություն տրամադրելու համար:
• Քվանտ հետազոտող Ըստ էության, քանակները Վերադառնալ գրասենյակՆրանք ուսումնասիրում և նախագծում են բարձր հաճախականության ալգորիթմներ, գնագոյացման մոդելներ և ռազմավարություններ թրեյդերների և բրոքերային ընկերությունների համար:
• Quant Մշակող. Նրանք հիմնականում ծրագրավորողներ են ֆինանսական ընկերությունում: Նրանք հետազոտողների կողմից ներկայացված բիզնես պահանջները թարգմանում են կոդի հավելվածների:
• Ռիսկերի կառավարման քանակ. Նրանք կառուցում են մոդելներ՝ վերահսկելու վարկային և կարգավորող գործառնությունները և գնահատելու վարկային ռիսկը, շուկայական ռիսկը, ALM (Ակտիվների և պարտավորությունների կառավարում) ռիսկը և այլն: Դրանք քանակներն են Միջին գրասենյակ և իրականացնել շուկայի և ակտիվների ռիսկերի վերլուծություն և սթրես-թեստավորում:

🥀 Քվանտային ֆինանսներ ընդդեմ ֆինանսական ճարտարագիտության

Քվանտային ֆինանսները կենտրոնանում են մաթեմատիկական մոդելների վրա, որոնք օգտագործվում են արժեթղթերի գնագոյացման և ռիսկի չափման համար: Ֆինանսական ճարտարագիտություն ավելի հեռուն է գնում՝ կենտրոնանալով հավելվածների վրա և ստեղծել գործիքներ, որոնք կիրականացնեն մոդելների արդյունքները:

Ֆինանսական ճարտարագիտությունը միավորում է քվանտային ֆինանսների մաթեմատիկական տեսությունը համակարգչային սիմուլյացիաների հետ՝ գնի, առևտրի, հեջավորման և այլ ներդրումային որոշումներ կայացնելու համար:

🥀 Ինչու՞ է կարևոր քվանտային ֆինանսները:

Quantum Finance-ն այն միջուկն է, որտեղ դուք սովորում եք այն ամենը, ինչ անհրաժեշտ է քանակական կամ քանակական վերլուծաբան դառնալու համար: Թեև քվանտային ֆինանսները կարևոր են ուսումնասիրելու ձգտող քանակների համար, փաստ է, որ շատ մարդիկ, ովքեր պրոֆեսիոնալ են առևտրի ոլորտում, գալիս են ամենատարբեր ծագմամբ:

Այն նկատվել է 2017-2018, ընդամենը 60% Մասնակիցները, ովքեր ընդգրկված են քանակական ֆինանսների աշկերտության ծրագրերում, չունեն ֆինանսներ: Այսպիսով, եթե դուք ֆինանսների ոլորտում ունեք, դա հիանալի է, բայց եթե չունեք, կարող եք հեշտությամբ գրանցվել դիպլոմային կամ սերտիֆիկատային ծրագրերից որևէ մեկում:

Քանակական վերլուծաբան դառնալուց հետո քանակական ֆինանսների խորը ուսումնասիրությունը կարող է օգնել ձեզ որոշ հիմնական ոլորտներում, ինչպիսիք են պորտֆելի կառավարումը և արժութային շուկաները:

🥀 Ի՞նչ որակավորումներ են անհրաժեշտ քվանտային վերլուծաբան դառնալու համար:

Երբ դուք ձգտում եք դառնալ քանակական վերլուծաբան, դուք պետք է ընտրեք ճիշտ որակավորումը.

Դիպլոմային դասընթացներ

Գոյություն ունի մի քանի աստիճանի դասընթացներ, որոնցից կարող եք ընտրել՝ քանակություն դառնալու ձեր ձգտումն իրականություն դարձնելու համար: Դուք կարող եք ցուցակից ընտրել դասընթաց, որը համապատասխանում է ձեզ՝ ելնելով ձեր հետաքրքրություններից և ծագումից: Դուք կարող եք անել ա ֆինանսական ճարտարագիտության մագիստրոս.

Քանի որ Ֆինանսական ճարտարագիտության մագիստրոսը ձեզ տրամադրում է խորը գիտելիքներ՝ սկսած վիճակագրական գնահատումից մինչև էկոնոմետրիկ մոդելավորում, սա ինժեներական դասընթաց է, որը կօգնի ձեզ իրական աշխարհում:

Քանի որ դուք քանակական վերլուծության մեջ փորձառություն եք ձեռք բերում, դուք կարող եք վստահորեն աշխատել որպես այս առաջադրանքը կատարելու դիրք:

Դուք կարող եք անել ա Ֆինանսական մաթեմատիկայի մագիստրոս. Այս աստիճանը ձեզ խորը պատկերացում է տալիս քանակական ֆինանսների մեթոդաբանությունների վերաբերյալ: Քանի որ այն ուղղված է դեպի ֆինանսական մաթեմատիկա, դուք կունենաք բոլոր անհրաժեշտ գիտելիքները քանակական վերլուծության ոլորտում հետագայում վայրէջք կատարելու համար:

Այս դասընթացը նպատակ ունի ձեզ հմուտ դարձնել ֆինանսական մաթեմատիկայի գործնական կիրառություններին որպես քանակ: Ինչպես նաև այս դասընթացն ավարտելուց հետո դուք կկարողանաք տրամաբանական եզրակացություններ անել՝ հիմնվելով քանակական վերլուծության վրա:

Դուք կարող եք նաև մագիստրատուրա ստանալ տվյալների ոլորտում, մագիստրատուրա մաթեմատիկական և հաշվողական ֆինանսների կամ կիրառական տնտեսագիտության մագիստրատուրա:

Հավաստագրման ծրագրեր

Որոշ քանակական ֆինանսական վկայագրերի ծրագրեր կարող են օգնել ձեզ առաջ մղել ձեր մասնագիտությունն ու հմտությունները: Անկախ նրանից, թե ինչ-որ բան եք փնտրում, որը կօգնի ձեզ սկսել ձեր կարիերան կամ ամրապնդել մասնագիտական ​​հմտությունները կարիերայի կեսին, վկայական ծրագիրը ծառայում է ձեր նպատակին: Ահա մի քանի սերտիֆիկացման ծրագրեր.

• Մասնագիտական ​​վկայականի ծրագիր կիրառական ֆինանսական ռիսկերի կառավարման ոլորտում
• Վկայական քանակական ուսումնասիրություններ ֆինանսների համար
• Quantitative Fundamentals վկայական

🥀 Քվային ֆինանսների ապագանոր

Քվանտները և քվանտային ֆինանսները այստեղ են մնալու: Քանի որ ընկերությունները դառնում են ավելի մեծ և ներգրավված են հսկայական քանակությամբ տվյալներ և գումարներ, քանակական ֆինանսավորման հասանելիությունն ու պահանջարկը մեծանում են, ինչպես երբեք: Քվանտային ֆինանսներն այլևս միայն բարդ մաթեմատիկա և ստոխաստիկ մոդելներ չեն:

Քանի որ ֆինանսները դառնում են ավելի տեխնիկական, տվյալների գիտությունը, մեքենայական և խորը ուսուցումը և արհեստական ​​ինտելեկտը ստանձնում են ոլորտի տեղեկատվական որոշումների կայացման ռազմավարությունները:

Այսպիսով, քվանտային ֆինանսները նոր բարձունքների են հասնում բարձր մշակող համակարգչային ալգորիթմների միջոցով, որոնք թույլ են տալիս մեզ վերլուծել հսկայական տվյալներ և մոդելային մոդելավորումներ կատարել նանվայրկյաններում: