Những kiến thức cần thiết để trở thành một chuyên viên phân tích định lượng

Những kiến thức cần thiết để trở thành một chuyên viên phân tích định lượng

(Nguồn: vfpress.vn)

we-spend-277-billion-a-year-preparing-taxes

Gần đây tôi nhận được nhiều email xoay quanh vấn đề này và tôi nghĩ mình nên viết một bài về nó.
Do sự khác biệt trong hệ thống giáo dục ở các quốc gia nên tôi sẽ cố gắng khái quát hóa tốt nhất có thể về đề tài này.

Ở Anh (nơi mà tôi học đại học), bạn phải tham gia một khóa học chuyên về một lĩnh vực nào đó (bạn sẽ tham gia một cấp học với một chuyên ngành xác định), như Toán hay Tâm Lý học.
Ở Mỹ, theo tôi biết, sinh viên chọn từng khóa môn học riêng lẻ. Chương trình đào tạo ở đây linh hoạt hơn. Do đó bạn sẽ kết thúc chuyên ngành chính và phụ của mình với một số môn học nào đó. Chú ý: chương trình đại học về chuyên ngành toán của tôi có nhiều nét giống kiểu của Mỹ, tôi đã tham gia 25% tín chỉ về các môn không liên quan đến toán vào mỗi năm học. Tôi đã hoàn thành rất nhiều khoá học về vật lýkhoa học máy tính.

Vì thế, có thể bạn sẽ có một số môn học chuyên ngành và môn số môn không thuộc chuyên ngành.
Tôi sẽ sử dụng một số giả thiết. Đầu tiên, giả sử rằng bạn đã có được kiến thức nền tảng về Toán, Vật lý hoặc Kỹ thuật, Thống kê, Kinh tế hoặc Khoa học máy tính. Nếu bạn không nằm trong những trường hợp trên, tôi nghĩ rằng Định lượng không phải là lựa chọn đúng đắn với bạn, bởi vì nó đòi hỏi nghiêm ngặt tư duy toán và khả năng nắm bắt tốt các khái niệm toán học.

Sau đây là những khóa học cực kỳ cần thiết nếu bạn muốn trở thành một chuyên viên phân tích định lượng (quantitative analyst), nhà kỹ sư tài chính (financial engineer), nhà giao dịch định lượng (quantitative trader) hay chuyên gia nghiên cứu phát triển định lượng (quant developer).

Xác suất (Probability): Đây là khóa học quan trọng nhất đối với các chuyên viên định lượng. Tất cả lý thuyết tài chính định lượng chủ yếu dựa trên nền tảng xác suất. Nắm vững các kiến thức căn bản là rất cần thiết. Nếu bạn có nguyện vọng đi theo hướng nghiên cứu tài chính định lượng, cần thiết phải tham gia các khóa học chuyên sâu hơn nữa, như Lý thuyết độ đo (Measure Theory) chẳng hạn, nó cung cấp nền tảng lý thuyết chặt chẽ cho lý thuyết xác suất hiện đại.

Giải tích ngẫu nhiên (Stochastic Calculus): Môn này được biết đến với cái tên Phân tích ngẫu nhiên (stochastic analysis) tại các trường ở Anh. Giải tích ngẫu nhiên xây dựng các lý thuyết về những quá trình ngẫu nhiên liên tục và cách định nghĩa đạo hàm, tích phân của những quá trình này. Đường giá của tài sản (chẳng hạn như sự di chuyển của giá cổ phiếu) thông thường được mô hình bằng một vài dạng của quá trình ngẫu nhiên liên tục (như chuyển động Brown hình học- Geometric Brownian Motion), do đó Giải tích ngẫu nhiên đóng vai trò quan trọng trong việc định giá các sản phẩm phái sinh, đặc biệt trong mô hình Black-Scholes. Nếu bạn muốn theo đuổi con đường định giá phái sinh, bạn cần thiết phải học Giải tích ngẫu nhiên.

Thống kê/ Kinh Tế Lượng (Statistics/Econometrics): Những nội dung cơ bản của Thống Kê đóng vai trò chủ đạo trong giao dịch định lượng. Hơn nữa, bạn cần phải cực kỳ hiểu rõ về lý thuyết hồi quy và phân tích chuỗi thời gian.Ở những chủ điểm này, các kỹ thuật như phân tích chuỗi Fourier và phân tích Wavelet được sử dụng nhiều hơn. Bạn phải nắm vững một số khái niệm thông dụng như Phân tích dữ liệu (đọc dữ liêụ, biết cách đặt câu hỏi với dữ liệu mà bạn có) . Nhưng thật đáng tiếc, đây là một kỹ năng ít được giảng dạy rộng rãi tại các cấp học dưới nhưng lại quá nặng ở chương trình đào tạo Tiến sĩ. Đây là lý do tại sao các vị trí định lượng lại cần nhiều Tiến sĩ đến vậy.

Lập trình (Programming): C++, R, Python là lựa chọn ưu tiên. Các trường thường định hướng một số ngôn ngữ như C++, Java.
Python được ưa chuộng trong cả môi trường tài chính và giáo dục vì nó dễ sử dụng, mang lại hiệu quả nhanh, sở hữu những thư viện mạnh (như NumPy và SciPy). Nhưng đáng tiếc, việc học thêm một ngôn ngữ lập trình sẽ tốn rất nhiều thời gian và làm bạn mật tập trung, nhưng không thể phủ nhận rằng có kỹ năng lập trình giỏi sẽ tạo cho bạn nhiều cơ hội trong môi trường định lượng.

Một số khóa học khác rất hữu ích, như: Tài chính cơ bản (thị trường vốn, đầu tư ngân hàng,…), Phái Sinh (quyền chọn, hợp đồng tương lai, hợp đồng hoán đổi), Phương trình vi phân đạo hàm riêng, Đại số Tuyến tính (phân tích trị riêng, nghiệm số cho phương trình đạo hàm riêng- eigenvalue analysis, numerical solutions of PDEs).

Nguồn: QuantStart
Tác giả: Mike

—————&&—————

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Đăng xuất / Thay đổi )

Connecting to %s

%d bloggers like this: