Un analista cuantitativo o Quant es un perfil profesional que cuenta con una amplia formación en programación y matemáticas financieras.
El Quant hace uso de algoritmos y programas informáticos basados en modelos matemáticos sencillos o múltiples para identificar y aprovechar las oportunidades de trading que se les presentan. A menudo se les conoce como los «científicos espaciales» de Wall Street porque emplean métodos estadísticos para detectar el comportamiento del mercado financiero. Otra de sus funciones destacadas es hacer una valoración de los instrumentos financieros y reducir los riesgos basándose en la creación de modelos matemáticos.
Así que, si estás interesado en convertirte en un Quant, sigue leyendo este artículo y te explicamos todo lo que conlleva.
¿A qué se dedica un Quant?
Un Quant es una persona especializada en la aplicación de métodos estadísticos para entender y predecir el comportamiento del mercado financiero. Su objetivo es reflejar una determinada condición empresarial en forma de factores numéricos.
Aunque los primeros analistas cuantitativos eran «quants del lado de la venta» de las empresas creadoras de mercado, el significado del término se ha ampliado con el tiempo para incluir a aquellas personas que participan en casi cualquier aplicación de las finanzas matemáticas, incluyendo el lado de la compra.
Algunos ejemplos son el arbitraje estadístico, la gestión cuantitativa de inversiones, la negociación algorítmica y la creación de mercados electrónicos.
Además, ser un Quant también implica llevar a cabo una investigación sobre datos históricos con la intención de detectar oportunidades que puedan generar beneficios.
¿Cómo convertirse en Quant?
Los quants suelen tener formación en matemáticas financieras, ingeniería financiera, matemáticas aplicadas, física o ingeniería.
El análisis cuantitativo es una de las principales fuentes de empleo para las personas que tienen un doctorado en matemáticas y física, o un máster en matemáticas financieras.
Además, un cuantificador necesitará también amplios conocimientos de programación informática, sobre todo en C. C++, Java, R, MATLAB, Mathematica y Python.
El Data Science y el Deep Learning están cada día más presentes en en análisis de rendimiento y riesgo de las carteras. Por lo tanto, los graduados en Data Science y Deep Learning son igualmente contratados como quants.
Salidas laborales.
Un Quant puede trabajar para una empresa de trading pequeña, mediana o grande por un salario muy atractivo que viene acompañado de grandes beneficios.
Estos beneficios se basan en las ganancias de las operaciones realizadas. Hoy en día, para conseguir un trabajo como Quant en una empresa respetable se requiere un título de máster en el campo del análisis cuantitativo.
La excepción es si la persona posee conocimientos previos de trading y pruebas de su experiencia laboral.
Aquellos con poca o ninguna experiencia como quants, pueden empezar en pequeñas empresas como analistas junior. De este modo, adquieren la experiencia necesaria y pueden ascender en el escalafón.
Otros que tienen aptitudes empresariales, pueden crear sus propias organizaciones comerciales.
Cualidades de un Quant.
Hay algunas cualidades que posee un Quant, tanto si es dueño de su propia empresa como si trabaja para otros. Entre ellas se encuentran:
- Habilidades matemáticas y estadísticas.
- Habilidades en el análisis de datos.
- Conocimientos amplios en Finanzas y Economía.
- Conocimientos de programación.
- Habilidades para la extracción de datos, la investigación y el análisis.
- Mentalidad innovadora y capacidad de asumir riesgos.
Desarrolladores cuantitativos.
Los desarrolladores cuantitativos, a veces llamados ingenieros de software cuantitativo o ingenieros cuantitativos, son especialistas en informática que asisten, implementan y mantienen los modelos cuantitativos.
Son técnicos altamente especializados que tienden puentes entre los ingenieros de software y los analistas cuantitativos.
El término también se utiliza a veces fuera de la industria financiera para referirse a quienes trabajan en la intersección de la ingeniería de software y la investigación cuantitativa.
Quant con orientación matemática vs Quant con orientación estadística.
Un problema típico para un analista cuantitativo con orientación matemática sería desarrollar un modelo para la fijación de precios, la cobertura y la gestión del riesgo de un producto derivado complejo.
Estos quants suelen basarse más en el análisis numérico que en la estadística y la econometría. Una de las principales herramientas matemáticas de las finanzas cuantitativas es el cálculo estocástico.
Mientras que para un analista cuantitativo con orientación estadística, un problema típico sería desarrollar un modelo para decidir qué valores son relativamente caros y qué valores son relativamente baratos.
El modelo podría incluir la relación entre el valor contable y el precio de una empresa y otros factores contables. Un gestor de inversiones puede llevar a cabo este análisis comprando las acciones infravaloradas, vendiendo las sobrevaloradas, o ambas cosas.
Los quants orientados a la estadística tienden a basarse más en la estadística y la econometría, y menos en técnicas numéricas sofisticadas y en la programación orientada a objetos.
Estos quants tienen una mentalidad que disfruta tratando de encontrar el mejor enfoque para modelar los datos y pueden aceptar que no hay una «respuesta correcta» hasta que haya pasado el tiempo y podamos ver retrospectivamente cómo funcionó el modelo.
En cualquier caso, ambos tipos de quants exigen un gran conocimiento de las matemáticas sofisticadas y de la programación informática.
Conclusión
Convertirse en Quant requiere de amplios conocimientos en matemáticas, programación informática y finanzas. Además, es necesaria una gran capacidad de análisis, ya que la mayor parte del trabajo consiste en analizar los patrones del mercado.
Así que, si quieres convertirte en Quant, espero que leer este artículo te proporcione toda la información que necesitas.
