¿Cómo planificar el paso del sector bancario al ámbito cuantitativo?
Recientemente me enteré de que muchos de mis amigos, como yo, quieren pasar de otros campos al campo cuantitativo. En primer lugar, les preocupa la falta de capacidad y, en segundo lugar, no hay suficiente tiempo. En primer lugar, lo que quiero decir es que la edad no es un obstáculo para ingresar al campo de las finanzas cuantitativas. Entré oficialmente al trabajo cuantitativo cuando tenía cerca de 30 años. No importa en qué industria se encuentre, quizás lo más importante sea el impulso y la autoejecución. Si estás seguro de que te interesa y apasiona la cuantificación, entonces no debes preocuparte por tu edad. Esta vez, hablemos de qué debes hacer exactamente si quieres ingresar a la industria cuantitativa. Autoevaluación
Para hacer la transición a la industria cuantitativa, primero debemos realizar una evaluación sincera de nuestros antecedentes, experiencia y habilidades. Cualquier puesto en el campo cuantitativo requiere ciertas habilidades financieras, matemáticas y de programación. Los diferentes puestos tienen diferente énfasis en estas tres habilidades. Puede consultar el artículo anterior ¿Cuáles son los puestos en finanzas cuantitativas?
Requisitos de habilidades
Matemáticas
La mayoría de los trabajos en finanzas cuantitativas requieren una gran cantidad de conocimientos matemáticos básicos, incluidos álgebra lineal, cálculo, teoría de la probabilidad, estadística matemática y estocástico. análisis de procesos, análisis numérico, etc. Si tiene experiencia en ciencias o ingeniería, o si su último trabajo requería ciertas habilidades matemáticas, tendrá una ventaja aún mayor al solicitar empleo.
Programación
La programación es otra habilidad importante en el campo de las finanzas cuantitativas. Independientemente del puesto, casi siempre se requiere conocer al menos un lenguaje de programación. Si no tiene experiencia con ningún lenguaje de programación, considere aprender Python o C, que son adecuados para la mayoría de los trabajos. Puedes empezar con Python, que es relativamente sencillo y fácil de aprender. Si su trabajo no lo requiere con urgencia, aprenda programación orientada a objetos en C. Si realiza un trabajo que requiere ciertas velocidades de ejecución de programas, C suele ser la primera opción para las empresas financieras. Bjarne, el fundador de C, actualmente trabaja en Goldman Sachs.
Finanzas
En comparación con las matemáticas y la programación, la reserva de conocimientos financieros puede no ser tan importante. Después de todo, la mayoría de los conocimientos financieros se pueden aprender lentamente en el trabajo. En comparación, el conocimiento básico de las finanzas cuantitativas puede ser relativamente simple y se puede aprender un poco, por lo que en el proceso de búsqueda de empleo para la mayoría de los puestos cuantitativos, dominar el conocimiento financiero será una "cuestión adicional". En términos generales, las personas que acaban de ingresar a la industria cuantitativa solicitan puestos cuantitativos junior y es posible que no sepan mucho sobre derivados financieros, fijación de precios de opciones, negociación algorítmica, etc. Este conocimiento básico se puede complementar estudiando algunos libros de texto, mientras que se pueden aprender cosas más profundas en el trabajo. Atajo
Otra forma de cambiar de carrera al trabajo cuantitativo es volver a la escuela y obtener una maestría en ingeniería financiera. Aunque este es un "atajo" para lograr un cambio de carrera rápido, el "atajo" mencionado aquí solo elimina la necesidad de planificar su propio marco de aprendizaje. Después de todo, realizar una maestría no es una tarea fácil. Por supuesto, muchas personas no podrán estudiar una maestría debido a diversos factores prácticos. Quizás aprobar una certificación también sea una buena manera de aprender a demostrar que tienen habilidades básicas en un campo determinado, como CFA, FRM, CQF, etc. Entre ellos, el certificado CQF es un certificado profesional. Se estableció para cuantificar los cambios de carrera, pero todavía es relativamente un nicho en China. Si está interesado, puede echar un vistazo a mi trabajo anterior.