Apa yang perlu diketahui tentang kewangan kuantum?

Kewangan kuantitatif atau kewangan kuantum adalah subjek yang agak baru yang berasal dari tangan ahli fizik dan doktor sains kuantitatif lain yang dilatih pada awal 70-an. Model, konsep dan matematik telah diterjemahkan daripada pelbagai disiplin, yang utama ialah fizik.

Dalam masa yang singkat, ia berkembang untuk merangkumi pelbagai disiplin yang setiap satunya melekat pada kewangan kuantitatif dan, oleh itu, mendorongnya ke arah masing-masing, menyebabkan ia berkembang dengan pantas.

Dalam usaha anda untuk mendapatkan pengetahuan tentang kewangan kuantitatif, jika anda tertanya-tanya di mana untuk bermula dan untuk apa, maka anda mesti membaca artikel komprehensif ini. Tetapi pertama, ketahui lebih lanjut tentang kewangan tingkah laku.

Mari kita pergi

🥀 Apakah kewangan kuantum?

Kewangan kuantum ialah penggunaan model matematik dan set data yang sangat besar untuk dianalisis pasaran kewangans dan sekuriti. Ringkasnya, Kewangan Kuantitatif menyediakan pengetahuan yang diperlukan untuk menganalisis pasaran kewangan dan sekuriti.

Analisis ini pada asasnya dilakukan menggunakan model matematik dan set data yang besar. Oleh itu, pakar dalam bidang ini dipanggil penganalisis kuantitatif atau kuantiti.

Contoh biasa termasuk (1) penetapan harga sekuriti derivatif seperti opsyen dan (2) pengurusan risiko, terutamanya yang berkaitan dengan aplikasi pengurusan portfolio. Profesional yang bekerja dalam bidang ini selalunya dipanggil "kuantum".

Di samping itu, Quant pakar dalam reka bentuk, pembangunan dan pelaksanaan algoritma untuk menyelesaikan masalah kewangan yang kompleks.

🥀 Sejarah kewangan kuantum

Ia adalah pada abad ke-20 bahawa asas-asas Kewangan Kuantum diletakkan dari tesis kedoktoran " Teori Spekulasi » daripada ahli matematik Perancis Louis dari Sarjana Muda. Bachelier mula-mula menggunakan konsep gerakan Brownian kepada tingkah laku harga aset.

Kemudian, ahli matematik Jepun Kiyoshi Ito menulis makalah mengenai persamaan pembezaan stokastik dan mengasaskan teori kalkulus stokastik yang turut membawa namanya (Îto calculus) dan digunakan secara meluas dalam penentuan harga opsyen.

Walau bagaimanapun, kejayaan besar datang pada tahun 1970-an apabila "Mengenai Harga Hutang Korporat" oleh Robert Merton : Struktur Risiko Kadar Faedah” dan kertas penyelidikan “Penetapan Harga Opsyen dan Liabiliti Korporat” daripada Fischer Black dan Myron Scholes telah dikeluarkan yang sememangnya menampilkan model penentuan harga opsyen panggilan dan letak dan selepas itu tidak perlu berpatah balik.

Le Model Black-Sholes-Merton dikenali sebagai model "BSM” digunakan secara meluas dan bertanggungjawab untuk kebangkitan pasaran pilihan. Hari ini, banyak model stokastik lain telah direka bentuk untuk memanjangkan model BSM, menetapkan penanda aras untuk analisis kuantitatif lebih tinggi dan memberi manfaat kepada ekonomi global.

🥀 Jenis Kuantiti

Quants mencipta dan menggunakan model kewangan untuk penentuan harga derivatif, ramalan pasaran dan pengurangan risiko. Walau bagaimanapun, terdapat banyak variasi dalam peranan kuan, beberapa daripadanya dijelaskan di bawah:

• Kuantiti Pejabat Depan: Bekerjasama rapat dengan peniaga dan vendor di tingkat perdagangan. Laksanakan model harga yang digunakan oleh pedagang untuk melihat peluang baharu dan memberikan nasihat tentang strategi risiko.
• Penyelidik Kuantiti : Pada asasnya kuantiti bagi Pejabat Kembali, mereka menyelidik dan mereka bentuk algoritma frekuensi tinggi, model harga dan strategi untuk peniaga dan firma broker.
• Pemaju Quant: Mereka pada asasnya adalah pembangun perisian dalam syarikat kewangan. Mereka menterjemah keperluan perniagaan yang disediakan oleh penyelidik ke dalam aplikasi kod.
• Kuantiti Pengurusan Risiko: Mereka membina model untuk mengawal operasi kredit dan kawal selia serta menilai risiko kredit, risiko pasaran, risiko ALM (Pengurusan Aset dan Liabiliti), dsb. Mereka adalah kuantiti Pejabat Tengah dan melaksanakan analisis risiko pasaran dan aset serta ujian tekanan.

🥀 Kewangan Kuantum lwn Kejuruteraan Kewangan

Kewangan kuantum memberi tumpuan kepada model matematik yang digunakan untuk menetapkan harga sekuriti dan mengukur risiko. Kejuruteraan kewangan pergi lebih jauh untuk memberi tumpuan kepada aplikasi dan membina alatan yang akan melaksanakan keputusan model.

Kejuruteraan kewangan menggabungkan teori matematik kewangan kuantum dengan simulasi komputer untuk membuat keputusan harga, perdagangan, lindung nilai dan pelaburan lain.

🥀 Mengapa kewangan kuantum penting?

Kewangan Kuantum ialah teras di mana anda mempelajari semua yang anda perlu ketahui untuk menjadi penganalisis kuantitatif atau kuantitatif. Walaupun kewangan kuantum penting untuk kuantum yang bercita-cita untuk belajar, hakikatnya ramai orang yang pakar dalam perdagangan datang dari pelbagai latar belakang.

Ia diperhatikan dalam 2017-2018, hanya 60% daripada peserta yang mendaftar dalam program perantisan kewangan kuantitatif tidak mempunyai latar belakang dalam bidang kewangan. Jadi, jika anda mempunyai latar belakang dalam bidang kewangan, itu bagus, tetapi jika anda tidak, anda boleh dengan mudah mendaftar dalam salah satu program diploma atau sijil.

Selepas menjadi penganalisis kuantitatif, kajian mendalam dalam kewangan kuantitatif boleh membantu anda dalam beberapa bidang utama seperti Pengurusan Portfolio dan Pasaran Mata Wang.

🥀 Apakah kelayakan yang anda perlukan untuk menjadi seorang penganalisis kuantum?

Apabila anda bercita-cita untuk menjadi seorang penganalisis kuantitatif, anda perlu memilih kelayakan yang betul:

Kursus diploma

Terdapat satu set beberapa kursus ijazah yang boleh anda pilih untuk menjadikan aspirasi anda menjadi realiti. Anda boleh memilih kursus daripada senarai yang sesuai dengan anda berdasarkan minat dan latar belakang anda. Anda boleh melakukan a sarjana dalam kejuruteraan kewangan.

Memandangkan Sarjana Kejuruteraan Kewangan memberikan anda pengetahuan yang mendalam daripada penilaian statistik kepada pemodelan ekonometrik, ini adalah kursus kejuruteraan untuk membantu anda dalam dunia sebenar.

Apabila anda memperoleh kepakaran dalam analisis kuantitatif, anda boleh bekerja dengan yakin sebagai kedudukan dalam menyelesaikan tugasan ini.

Anda boleh melakukan a Sarjana dalam Matematik Kewangan. Ijazah ini memberi anda gambaran yang mendalam tentang metodologi kewangan kuantitatif. Oleh kerana ia berorientasikan kepada matematik kewangan, anda akan dilengkapi dengan semua pengetahuan yang diperlukan untuk kemudiannya mendarat dalam bidang analisis kuantitatif.

Kursus ini bertujuan untuk menjadikan anda mahir dalam aplikasi praktikal matematik kewangan sebagai kuantiti. Selain itu, selepas menamatkan kursus ini, anda akan dapat membuat kesimpulan logik berdasarkan analisis kuantitatif.

Anda juga boleh mendapatkan sarjana dalam data, sarjana dalam kewangan matematik dan pengiraan atau sarjana dalam ekonomi gunaan.

Program Pensijilan

Beberapa program sijil kewangan kuantitatif boleh membantu anda memajukan profesion dan kemahiran anda. Sama ada anda sedang mencari sesuatu untuk membantu anda memulakan kerjaya anda atau untuk mengukuhkan kemahiran profesional pertengahan kerjaya, program sijil memenuhi tujuan anda. Berikut ialah beberapa program pensijilan:

• Program Sijil Profesional dalam Pengurusan Risiko Kewangan Gunaan
• Sijil dalam Kajian Kuantitatif untuk Kewangan
• Sijil Asas Kuantitatif

🥀 Masa depan kewangan kuantitibahawa

Kuantum dan kewangan kuantum ada di sini untuk kekal! Dengan syarikat yang semakin besar dan jumlah data dan wang yang besar yang terlibat, capaian dan permintaan untuk pembiayaan kuantitatif semakin berkembang tidak seperti sebelum ini. Kewangan kuantum bukan lagi hanya mengenai matematik yang kompleks dan model stokastik.

Memandangkan kewangan menjadi lebih teknikal, sains data, mesin dan pembelajaran mendalam serta kecerdasan buatan mengambil alih strategi membuat keputusan bermaklumat dalam bidang tersebut.

Oleh itu, kewangan kuantum mencapai tahap baharu melalui kuasa algoritma komputer pemprosesan tinggi yang membolehkan kami menganalisis data yang besar dan menjalankan simulasi model dalam nanosaat.