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As carreiras de negociação em um fundo 8220parent8221 são muitas vezes vistas como um trampolim para eventualmente permitir que um forme seu próprio fundo, com uma alocação inicial de capital do empregador principal e uma lista de investidores iniciais para embarcar. A concorrência para posições de negociação quantitativa é intensa e, portanto, é necessário um investimento significativo de tempo e esforço para obter uma carreira na negociação quantitativa. Neste artigo, descreverei os caminhos de carreira comuns, as rotas no campo, os antecedentes necessários e um plano de auto-estudo para ajudar os comerciantes de varejo e futuros profissionais a adquirir habilidades em negociação quantitativa. Definir Expectativas Antes de aprofundar as listas de livros didáticos e outros recursos, tentarei estabelecer algumas expectativas sobre o que o papel envolve. A pesquisa comercial quantitativa está muito mais alinhada com o teste de hipóteses científicas e o rigor acadêmico do que a percepção 8220usual8221 dos comerciantes dos bancos de investimento e da bravata associada. Há poucas (ou inexistentes) insumos discricionários na realização de negociação quantitativa, pois os processos são quase universalmente automatizados. O método científico e o teste de hipóteses são processos altamente valorizados dentro da comunidade financeira cuantitativa e, como tal, qualquer pessoa que deseje entrar no campo precisará ter sido treinada em metodologia científica. Isso muitas vezes, mas não exclusivamente, significa treinamento para um nível de pesquisa de doutorado 8211, geralmente através da obtenção de um Mestre de Doutorado ou pós-graduação em um campo quantitativo. Embora se possa entrar em negociação quantitativa a nível profissional através de meios alternativos, não é comum. As habilidades exigidas por um sofisticado pesquisador de negociação quantitativa são diversas. Um extenso conhecimento em matemática. Testes de probabilidade e estatística fornecem a base quantitativa sobre a qual construir. A compreensão dos componentes da negociação quantitativa é essencial, incluindo previsão, geração de sinal, backtesting, limpeza de dados, gerenciamento de portfólio e métodos de execução. É necessário um conhecimento mais avançado para a análise de séries temporais, a aprendizagem da aprendizagem estatística (incluindo métodos não-lineares), a otimização e a microestrutura do intercâmbio. Juntamente com isso, é um bom conhecimento da programação, incluindo como levar modelos acadêmicos e implementá-los rapidamente. Este é um aprendizado significativo e não deve ser introduzido de forma leve. Muitas vezes, é dito que leva 5-10 anos para aprender material suficiente para ser consistentemente rentável na negociação quantitativa em uma empresa profissional. No entanto, as recompensas são significativas. É um ambiente altamente intelectual com um grupo de pares muito inteligente. Isso proporcionará desafios contínuos a um ritmo acelerado. É extremamente bem remunerado e oferece muitas opções de carreira, incluindo a capacidade de se tornar empresário, iniciando seu próprio fundo depois de demonstrar um histórico de longo prazo. Antecedentes necessários É comum considerar uma carreira em finanças quantitativas (e, finalmente, pesquisas quantitativas), enquanto estuda em uma licenciatura em numeração ou em um doutorado técnico especializado. No entanto, o seguinte conselho é aplicável para aqueles que desejam transição para uma carreira de trading de quantos, embora com a ressalva que levará um pouco mais e envolverá uma rede extensa e muito auto-estudo. No nível mais básico, a pesquisa profissional de negociação quantitativa requer uma sólida compreensão da matemática e teste de hipóteses estatísticas. Os suspeitos habituais de cálculos multivariados, álgebra linear e teoria de probabilidade são todos necessários. Uma boa nota de classe em um curso de graduação de matemática ou física de uma escola bem considerada geralmente irá fornecer-lhe o fundo necessário. Se você não tem antecedentes em matemática ou física, eu sugiro que você deve seguir um curso de graduação de uma escola superior em um desses campos. Você estará competindo com pessoas que possuem tal conhecimento e, portanto, será altamente desafiador ganhar posição em um fundo sem credenciais acadêmicas definitivas. Além de ter uma sólida compreensão matemática, é necessário ser adepto da implementação de modelos, através da programação de computadores. As escolhas comuns de linguagens de modelagem atualmente incluem R. O idioma estatístico de código aberto Python. Com suas extensas bibliotecas de análise de dados ou MatLab. Ganhar familiaridade extensa com um desses pacotes é um pré-requisito necessário para se tornar um comerciante quantitativo. Se você tem um amplo histórico em programação de computadores, você pode querer considerar a entrada em um fundo através da rota do Desenvolvedor Quantitativo. A principal habilidade final necessária para os pesquisadores de negociação quantitativa é a de poder interpretar objetivamente novas pesquisas e depois implementá-la rapidamente. Esta é uma habilidade aprendida através do treinamento de doutorado e uma das razões pelas quais os candidatos de doutorado das melhores escolas são frequentemente os primeiros a serem escolhidos para posições de negociação quantitativas. Ganhar um doutorado em uma das seguintes áreas (particularmente aprendizado em máquina ou otimização) é um bom caminho para um fundo de quantos sofisticado. Negociação quantitativa introdutória A negociação quantitativa explodiu em popularidade tanto no espaço de fundo profissional quanto no nível de varejo. É, é claro, o tema principal deste site. I8217ve escreveu alguns artigos sobre como começar a negociação algorítmica quantitativa introdutória. O seguinte fornecerá uma breve visão geral do campo: para uma introdução mais profunda, você deve pegar os seguintes textos pelo gerente de fundos de hedge Ernie Chan, que inclui detalhes de implementação significativos nas estratégias comerciais de quant. Eles são lançados no sofisticado investidor varejista, mas as metodologias de negociação e as técnicas de gerenciamento de riscos são sólidas e são transferidas para o espaço profissional do fundo: se você deseja obter mais informações sobre os detalhes de implementação das estratégias de comércio de quantias (particularmente no nível de varejo) Dê uma olhada nos artigos de comércio de quantias neste site. Análise da série EconometricsTime Fundamentalmente, a maioria das negociações quantitativas é sobre análise de séries temporais. Isso inclui predominantemente a série de preços dos ativos em função do tempo, mas pode incluir séries derivadas de alguma forma. Assim, a análise de séries temporais é um tópico essencial para o pesquisador de pesquisa quantitativo. I8217ve escrito sobre como começar no artigo sobre os 10 principais recursos essenciais para aprender econometria financeira. Esse artigo inclui guias básicos de probabilidade e programação inicial em R, que discutiremos mais detalhadamente na segunda parte desta série de artigos. Os três textos fundamentais que eu recomendo iniciar na análise de econometria e de séries temporais são: Se você deseja ler mais sobre cada livro e como ele pode ajudá-lo, sugiro que analise meu artigo sobre recursos de econometria. Recentemente, encontrei um recurso fantástico chamado OTexts. Que fornece livros didáticos de acesso aberto. O seguinte livro é especialmente útil para a previsão: Previsão: Princípios e Prática por Hyndman e Athanasopoulos 8211 Este livro gratuito é uma excelente maneira de começar a aprender sobre a previsão estatística através do ambiente de programação R. Abrange técnicas de regressão simples, multivariada, suavização exponencial e ARIMA, bem como modelos de previsão mais avançados. O livro é originalmente lançado em graus de negócios, mas é suficientemente técnico para ser interessante para começar quants. Com o básico das séries temporais abaixo do seu cinto, o próximo passo é começar a estudar técnicas de aprendizado de técnicas estatísticas, que são o atual estado da arte8221 dentro das finanças quantitativas. Aprendizado estadístico intermediário da metodologia A pesquisa comercial quantitativa moderna baseia-se em extensas técnicas de aprendizagem estatística. Até recentemente, o único lugar para aprender as técnicas aplicadas às finanças quantitativas foi na literatura. Felizmente existem livros didáticos bem estabelecidos que colmam o fosso entre a teoria e a prática. É o próximo seguimento lógico da econometria e das técnicas de previsão de séries temporais, embora haja uma sobreposição significativa nas duas áreas. A maneira recomendada de começar a compreender o aprendizado da aprendizagem estatística é estudar os dois livros seguintes (com autores sobrepostos): Uma Introdução à Aprendizagem Estatística: com Aplicações em R por James, et al 8211 Este texto fornece uma ótima introdução às modernas técnicas de aprendizagem estatística. Destina-se ao praticante, ao invés do estatístico acadêmico, por isso será útil para aqueles que vêm de um plano de fundo financeiro com uma experiência mínima de aprendizado de máquina. Faz uso de R para todos os seus exemplos e, como tal, é fácil de implementar. Recomenda-se ler isso antes de ler o livro seguinte abaixo. Os Elementos da Aprendizagem Estatística: Mineração de Dados, Inferência e Previsão por Hastie, et al 8211 Conhecida carinhosamente como 8220ESL8221 dentro da comunidade estatística, este livro é um seguimento fantástico para o recentemente divulgado 8220ISL8221 acima. Ele vai muito mais fundo na teoria e proporcionará uma base sólida na aprendizagem estatística. Você também pode baixar uma cópia gratuita para o livro do site do autor8217s (statweb. stanford. edu) Um conjunto de cursos de web particularmente útil (e gratuito) no Machine LearningAI é fornecido por Coursera: Aprendizado de máquinas por Andrew Ng 8211 Este curso abrange os conceitos básicos Dos métodos que mencionei brevemente acima. Ele recebeu o grande elogio de pessoas que participaram. Provavelmente, é melhor observado como um companheiro para ler ISL ou ESL acima. Redes Neurais para Aprendizado de Máquinas por Geoffrey Hinton 8211 Este curso se concentra principalmente em Redes neurais, que têm uma longa história de associação com financiamento quantitativo. Se você deseja se concentrar especificamente nesta área, então este curso vale a pena examinar, em conjunto com um livro de texto sólido sobre a área. Próximas etapas No próximo artigo Na série, estaremos considerando os tópicos de aprendizado automático não-linear, otimização matemática, microestrutura de mercado, teoria de portfólio e programação de computadores 8211 Todas as áreas de estudo necessárias para um potencial pesquisador quantitativo de negócios. 8212 Por Michael Halls-Moore da QuantStart Build Rentable Trading Systems