O que saber sobre finanças quânticas?

Finanças quantitativas ou finanças quânticas é um assunto relativamente novo que se originou nas mãos de físicos e outros médicos de ciências quantitativas formados no início dos anos 70. Os modelos, conceitos e matemática foram traduzidos de diversas disciplinas, sendo a principal delas a física.

Em pouco tempo, expandiu-se para incluir uma multiplicidade de disciplinas, cada uma das quais ligada às finanças quantitativas e, portanto, empurrando-as nas suas respectivas direcções, fazendo-as desenvolver-se a um ritmo frenético.

Em sua busca para adquirir conhecimento sobre finanças quantitativas, se você está se perguntando por onde começar e para que serve, então você deve ler este artigo abrangente. Mas primeiro, aprenda mais sobre Finanças comportamentais.

Vamos

🥀 O que é finanças quânticas?

As finanças quânticas são o uso de modelos matemáticos extremamente grandes e conjuntos de dados para analisar mercados financeiross e títulos. Simplificando, o Quantitative Finance fornece o conhecimento necessário para analisar mercados financeiros e títulos.

Essa análise é basicamente feita usando modelos matemáticos e grandes conjuntos de dados. Assim, os especialistas neste campo são chamados de analistas quantitativos ou quant.

Exemplos comuns incluem (1) precificação de títulos derivativos, como opções e (2) gestão de risco, particularmente no que se refere a aplicações de gestão de carteiras. Os profissionais que trabalham nesta área são muitas vezes chamados de “quants”.

Além disso, a Quant é especializada no design, desenvolvimento e implementação do algoritmo para resolver problemas financeiros complexos.

🥀 História das finanças quânticas

Foi no século XX que as bases das Finanças Quânticas foram lançadas a partir da tese de doutorado" teoria da especulação » do matemático francês Luís de Bacharel. Bachelier aplicou pela primeira vez o conceito de movimento browniano ao comportamento dos preços dos ativos.

Mais tarde, o matemático japonês Kiyoshi Ito escreveu um artigo sobre equações diferenciais estocásticas e fundou a teoria do cálculo estocástico, que também leva seu nome (Îto calculus) e é amplamente utilizada na precificação de opções.

No entanto, o grande avanço veio na década de 1970, quando “On the Pricing of Corporate Debt” por Roberto Merton : The Risk Structure of Interest Rates” e os trabalhos de pesquisa “The Pricing of Options and Corporate Liabilities” de Fischer Black e Myron Scholes foram lançados que apresentavam inerentemente um modelo de precificação de opção de compra e venda e, depois disso, não havia como voltar atrás.

Le Modelo Black-Sholes-Merton conhecido como o modelo “BSM” é amplamente utilizado e é responsável pela ascensão do mercado de opções. Hoje, muitos outros modelos estocásticos foram projetados para estender o modelo BSM, estabelecendo referências para análises quantitativas mais altas e beneficiando a economia global.

🥀 Tipos de Quant

A Quants cria e aplica modelos financeiros para precificação de derivativos, previsão de mercado e mitigação de riscos. Existem, no entanto, muitas variações nos papéis dos quants, algumas das quais são explicadas abaixo:

• Front Office Quant: Trabalhe em estreita colaboração com comerciantes e fornecedores no pregão. Implemente modelos de precificação usados ​​pelos traders para identificar novas oportunidades e fornecer conselhos sobre estratégias de risco.
• Pesquisador Quântico : Essencialmente os quants do Back Office, eles pesquisam e projetam algoritmos de alta frequência, modelos de precificação e estratégias para traders e corretoras.
• Desenvolvedor Quant: Eles são basicamente desenvolvedores de software em uma empresa financeira. Eles traduzem os requisitos de negócios fornecidos pelos pesquisadores em aplicativos de código.
• Quantidade de gerenciamento de risco: Eles constroem modelos para controlar operações de crédito e regulatórias e avaliam risco de crédito, risco de mercado, risco ALM (Asset and Liability Management), etc. Eles são os quants do Escritorio do meio e realizar análises de risco de mercado e de ativos e testes de estresse.

🥀 Finanças Quânticas x Engenharia Financeira

As finanças quânticas concentram-se em modelos matemáticos usados ​​para precificar títulos e medir riscos. Engenharia financeira vai ainda mais longe ao focar em aplicações e construir ferramentas que irão implementar os resultados dos modelos.

A engenharia financeira combina a teoria matemática das finanças quânticas com simulações de computador para tomar decisões de preço, comércio, cobertura e outras decisões de investimento.

🥀 Por que o financiamento quântico é importante?

Quantum Finance é o núcleo onde você aprende tudo o que precisa saber para se tornar um analista quantitativo ou quantitativo. Embora o financiamento quântico seja importante para os aspirantes a quants estudarem, é fato que muitas pessoas que são profissionais em negociação vêm de todos os tipos de origens.

Foi observado em 2017-2018, apenas 60% dos participantes que se matriculam em programas quantitativos de aprendizagem em finanças não têm experiência em finanças. Então, se você tem experiência em finanças, ótimo, mas se não tiver, pode se inscrever facilmente em um dos programas de diploma ou certificado.

Depois de se tornar um analista quantitativo, um estudo aprofundado em finanças quantitativas pode ajudá-lo em algumas áreas importantes, como gestão de portfólio e mercados cambiais.

🥀 Quais qualificações você precisa para se tornar um analista quântico?

Quando você deseja se tornar um analista quantitativo, precisa selecionar a qualificação certa:

cursos de diploma

Há um conjunto de alguns cursos de graduação que você pode escolher para transformar sua aspiração de se tornar um quant em realidade. Você pode escolher um curso da lista que combina com você com base em seus interesses e antecedentes. você pode fazer um mestre em engenharia financeira.

Uma vez que o Mestrado em Engenharia Financeira proporciona conhecimentos aprofundados que vão desde a avaliação estatística à modelação econométrica, este é um curso de engenharia para o ajudar no mundo real.

À medida que você ganha experiência em análise quantitativa, pode trabalhar com confiança como uma posição na conclusão desta tarefa.

Você pode fazer um Mestre em Matemática Financeira. Este grau dá-lhe uma visão aprofundada sobre as metodologias de finanças quantitativas. Por ser orientado para a matemática financeira, você estará munido de todos os conhecimentos necessários para adentrar posteriormente no campo da análise quantitativa.

Este curso visa torná-lo proficiente nas aplicações práticas da matemática financeira como um quant. Além disso, após concluir este curso, você poderá tirar conclusões lógicas com base na análise quantitativa.

Você também pode fazer um mestrado em dados, mestrado em finanças matemáticas e computacionais ou um mestrado em economia aplicada.

Programas de Certificação

Alguns programas de certificação financeira quantitativa podem ajudá-lo a aprimorar sua profissão e habilidades. Esteja você procurando algo para ajudá-lo a iniciar sua carreira ou para fortalecer suas habilidades profissionais no meio da carreira, o programa de certificação atende ao seu propósito. Aqui estão alguns programas de certificação:

• Programa de Certificação Profissional em Gestão de Riscos Financeiros Aplicada
• Certificado em Estudos Quantitativos para Finanças
• Certificado de Fundamentos Quantitativos

🥀 O futuro das finanças quantitativasque

Quants e finanças quânticas estão aqui para ficar! Com as empresas crescendo e a enorme quantidade de dados e dinheiro envolvidos, o alcance e a demanda por financiamento quantitativo estão crescendo como nunca antes. As finanças quânticas não são mais apenas sobre matemática complexa e modelos estocásticos.

À medida que as finanças se tornam mais técnicas, a ciência de dados, aprendizado de máquina e profundo e inteligência artificial estão assumindo as estratégias informativas de tomada de decisão do campo.

Assim, o financiamento quântico está atingindo novos patamares por meio do poder de algoritmos de computador de alto processamento que nos permitem analisar dados enormes e executar simulações de modelo em nanossegundos.