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Analista cuantitativo, investigador cuantitativo, desarrollador cuantitativo, estratega cuantitativo, ingeniero financiero, desarrollador de modelos de riesgo, operador algorítmico, analista de inversiones cuantitativo, científico de datos (especializado en modelización cuantitativa), desarrollador cuantitativo financiero
Un desarrollador de modelos cuantitativos, o «quant», es una persona que utiliza modelos informáticos para procesar datos. Estos datos se emplean para tomar decisiones en una empresa o entidad financiera con el fin de determinar evaluaciones de riesgo, fijación de precios u oportunidades de inversión. Sus funciones específicas pueden variar en función de la empresa o el sector, pero todos utilizan métodos científicos para analizar los datos.
- Excelente remuneración
- El sector está en auge: una oportunidad para formar parte de un sector en crecimiento.
- Capaz de trabajar de forma autónoma y facilitar los datos según sea necesario.
Un día típico puede depender en gran medida del lugar de trabajo de un analista cuantitativo. Cada empresa o despacho puede tener unas expectativas diarias diferentes para estos profesionales. No obstante, puedes esperar lo siguiente:
- Reunirse con otros analistas por mensaje de texto, teléfono, teleconferencia, correo electrónico o en persona para determinar el mejor uso que se puede dar a los datos.
- Crear programas para procesar datos históricos y de inversión, incluida la recopilación de datos.
- Analizar las tendencias en los mercados financieros y en el sector.
- Utilizar los datos para ayudar a evaluar a los demás miembros del equipo
- Crear informes y presentaciones.
Gran parte del trabajo de un analista cuantitativo se realiza por ordenador, por lo que es imprescindible tener amplios conocimientos no solo de finanzas, sino también de programación informática.
- Pensamiento crítico
- Excelente comprensión lectora y capacidad de escucha activa.
- Resolución de problemas complejos
- Matemáticas: desde la estadística hasta el cálculo.
- Conocimientos de ingeniería.
- Software analítico como MATLAB
- Software y lenguajes de programación como Visual Basic, Python y C++
- Software de planificación para empresas
- Software de bases de datos
- Bancos de inversión
- Fondos de cobertura
- Empresas del lado de la venta
- Compañías de seguros
- Desarrolladores de software financiero
Convertirse en desarrollador de modelos cuantitativos puede requerir varios años de formación y experiencia. Aunque a menudo se hace hincapié en la parte relacionada con la programación, también es importante tener un buen conocimiento de las finanzas.
Se espera que domines lenguajes de programación como C++ y Python, y que seas capaz de desarrollar software para tu empresa. Los programas de análisis suelen desarrollarse internamente y son de propiedad exclusiva de la empresa. Esto significa que puedes pasar varios años perfeccionando un programa para una empresa y perder todo acceso al mismo cuando te vayas; lo que crees no te pertenecerá.
Tendrás que dedicar mucho tiempo a perfeccionar tus conocimientos de programación informática y de software antes de encontrar trabajo en los mercados financieros como analista cuantitativo.
El desarrollo cuantitativo es una tendencia en sí misma dentro del sector financiero. Los mercados financieros recurren cada vez más al análisis de datos y a las soluciones de software para desarrollar planes y productos de inversión para sus clientes. A medida que aumenta la importancia de este ámbito, aún no se sabe si se necesitarán más programadores para seguir desarrollando software o si, por el contrario, se necesitarán menos para su mantenimiento.
- Programación informática
- Jugar a videojuegos
- Las matemáticas en el colegio
- Resolver acertijos lógicos
- Grado en: Programación Informática, Desarrollo de Software y Matemáticas
- Las clases de educación financiera son un plus
- Máster: MBA, Ingeniería Financiera, Modelización Financiera Cuantitativa
- Se puede tener en cuenta la experiencia como analista de datos y en minería de datos en lugar de la formación académica.
- Doctorado: si se quiere ascender en el sector, muchas personas obtienen un doctorado.
- Los desarrolladores de modelos cuantitativos también deben adquirir una formación práctica a través de varios años de experiencia laboral para familiarizarse con: derivados, programas de cobertura, modelos de valoración de derivados, procesamiento de datos de mercado, técnicas numéricas, valoración de opciones no estándar, desarrollo avanzado de aplicaciones cuantitativas, programación de bases de datos, algoritmos, cálculo científico, matemáticas aplicadas, modelos estadísticos, conceptos avanzados de finanzas y estructuras de datos.
- Algunos de los lenguajes de programación más habituales que quizá tengas que aprender son C++, C#, Python, SQL, R y VBA.
- Probablemente, los trabajadores también deberían estar familiarizados con las herramientas de ofimática de Microsoft Office, NumeriX Cross Asset o SDK, PolyPaths, Bloomberg, Calypso y Tableau.
- Otras herramientas de modelización y estrategias de negociación son Maygard, Quantcode, Rosetta Code, Quantconnect, Quandl, Quant Lib y JQuantLib.
- Los desarrolladores de modelos cuantitativos deben adquirir una serie de habilidades técnicas relacionadas con el desarrollo de software, la programación, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Asiste a clases, estudia por tu cuenta y únete a clubes de informática para aprender todo lo que puedas.
- Apúntate a asignaturas relacionadas con la comunicación, como inglés, redacción, oratoria y debate.
- Estudiar los modelos más habituales utilizados en el análisis cuantitativo, como la consolidación, la valoración de opciones, la previsión, el flujo de caja descontado y las fusiones.
- Solicita prácticas como desarrollador cuantitativo para empezar a adquirir experiencia laboral práctica
- Estudiar los lenguajes de programación y las herramientas de modelización y negociación pertinentes (véase la sección «Formación requerida»)
- Apúntate a cursos breves como «Operaciones automatizadas con Python e Interactive Brokers» o «Aprendizaje automático y aprendizaje profundo en los mercados financieros», de Quantra.
La mayoría de los analistas cuantitativos no consiguen su primer empleo nada más terminar la carrera. Es habitual pasar varios años trabajando en investigación de datos o en desarrollo de software. Trabajar en el sector financiero no es tan importante como demostrar habilidades en el análisis de datos. Es importante crear una red de contactos durante este tiempo, ya que puede haber un gran solapamiento entre una empresa de modelización de datos financieros y una de desarrollo de software.
También es muy recomendable obtener un título de máster. La ingeniería financiera es un campo muy útil, al igual que la administración de empresas. Algunas universidades ofrecen también un título en análisis cuantitativo. Tendrás que demostrar estos conocimientos, así como tu disposición a asumir riesgos y a satisfacer las exigencias de los operadores financieros. Esto implica jornadas laborales largas y condiciones estresantes.
En función de tu formación y experiencia, es probable que trabajes como asociado durante varios años. Si tienes un máster o un doctorado, tendrás muchas más posibilidades de ascender a un puesto de vicepresidente. Más allá de eso, podrás aprovechar tu cargo para trabajar en otra empresa o ascender a director ejecutivo o vicepresidente.
Muchas personas se quedarán en el puesto de vicepresidente, pero, dependiendo de tu ambición, es posible que puedas ascender a director general o a un puesto aún más alto.
Páginas web
- Barron’s
- Bloomberg
- Últimas noticias económicas de la CNBC
- Asociación de Gestión de Riesgos Fiduciarios y de Inversión
- Financial Times
- Fox Business
- Geeks para Geeks
- Asociación Internacional de Finanzas Cuantitativas
- Investopedia
- MarketWatch
- Quantinsti
- Quantivity
- Cuantocracia
- QuantStart
- Stack Overflow
- Calle de las Murallas
- TheStreet
- Wall Street Journal
Libros
- Aprendizaje automático para el trading algorítmico: modelos predictivos para extraer señales de datos de mercado y datos alternativos para estrategias de trading sistemáticas con Python, de Stefan Jansen
- «Trading algorítmico: una guía práctica», de Jeffrey M. Bacidore
- Operaciones algorítmicas: guía paso a paso para desarrollar tu propia estrategia de inversión ganadora utilizando el aprendizaje automático financiero sin necesidad de aprender a programar, de Investors Press
- Ingeniero de software o desarrollador
- Optimización de la cadena de suministro
- Análisis de datos en el ámbito sanitario o en el desarrollo de fármacos
- Ciberseguridad
- Gestión de riesgos
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