Destaques
Analista Quantitativo, Pesquisador Quantitativo, Desenvolvedor Quantitativo, Estrategista Quantitativo, Engenheiro Financeiro, Desenvolvedor de Modelos de Risco, Operador Algorítmico, Analista de Investimentos Quantitativos, Cientista de Dados (com foco em modelagem quantitativa), Desenvolvedor Quantitativo Financeiro
Um desenvolvedor de modelos quantitativos, ou “quant”, é um profissional que utiliza modelagem computacional para processar dados. Esses dados são utilizados para tomar decisões em nome de uma empresa ou instituição financeira, com o objetivo de determinar avaliações de risco, preços ou oportunidades de investimento. Embora possam ter funções específicas diferentes dependendo da empresa ou do setor, todos utilizam métodos científicos para analisar dados.
- Excelente remuneração
- O setor está em expansão – uma oportunidade de fazer parte de um setor em crescimento.
- Capaz de trabalhar de forma autônoma e fornecer dados conforme necessário.
Um dia típico pode variar bastante dependendo do local onde o analista quantitativo trabalha. Cada empresa ou escritório pode ter expectativas diárias diferentes em relação a esses profissionais. No entanto, você pode esperar o seguinte:
- Reunir-se com outros analistas por mensagem de texto, telefone, teleconferência, e-mail ou pessoalmente para determinar a melhor forma de utilizar os dados.
- Criar programas para processar dados históricos e de investimentos – incluindo a coleta de dados.
- Estudar as tendências nos mercados financeiros e no setor.
- Use os dados para ajudar na avaliação dos demais membros da equipe
- Crie relatórios e apresentações.
Grande parte do trabalho de um analista quantitativo é realizado no computador, e é necessário ter sólidos conhecimentos não só em finanças, mas também em programação.
- Pensamento crítico
- Excelente compreensão de leitura e escuta ativa.
- Resolução de problemas complexos
- Matemática – desde estatística até cálculo.
- Conhecimentos de engenharia.
- Softwares analíticos, como o MATLAB
- Softwares e linguagens de programação, como Visual Basic, Python e C++
- Software de planejamento para empresas
- Software de banco de dados
- Bancos de investimento
- Fundos de hedge
- Empresas do lado da venda
- Companhias de seguros
- Desenvolvedores de software financeiro
Para se tornar um desenvolvedor de modelos quantitativos, podem ser necessários vários anos de formação e experiência. Muitas vezes, o foco está na parte de programação, mas é importante ter também um bom domínio da área financeira.
Espera-se que você tenha fluência em linguagens de programação como C++ e Python e que seja capaz de desenvolver software para a sua empresa. Os programas de análise costumam ser desenvolvidos internamente e são de propriedade exclusiva da empresa. Isso significa que você pode passar vários anos aperfeiçoando um programa para uma empresa e perder todo o acesso a ele quando sair — você não será dono do que criar.
Você provavelmente precisará dedicar bastante tempo ao aprimoramento de suas habilidades em programação e software antes de conseguir um emprego nos mercados financeiros como analista quantitativo.
O desenvolvimento quantitativo é uma tendência por si só no setor financeiro. Os mercados financeiros dependem cada vez mais da análise de dados e de soluções de software para desenvolver planos e produtos de investimento para seus clientes. À medida que essa tendência ganha força, ainda não se sabe se serão necessários mais programadores para desenvolver ainda mais o software ou se serão necessários menos para fazer a manutenção.
- Programação de computadores
- Jogar videogames
- Matemática na escola
- Resolver quebra-cabeças lógicos
- Graduação – Programação de Computadores, Desenvolvimento de Software, Matemática
- Cursos de educação financeira são um diferencial
- Mestrado – MBA, Engenharia Financeira, Modelagem Financeira Quantitativa
- A experiência como analista de dados e em mineração de dados pode ser considerada em vez da formação acadêmica.
- Doutorado – Para progredir na carreira, muitas pessoas fazem um doutorado
- Os desenvolvedores de modelos quantitativos também devem adquirir formação prática por meio de alguns anos de experiência profissional para se familiarizarem com: derivativos, programas de cobertura, modelos de precificação de derivativos, processamento de dados de mercado, técnicas numéricas, precificação de opções não padronizadas, desenvolvimento avançado de aplicações quantitativas, programação de bancos de dados, algoritmos, computação científica, matemática aplicada, modelos estatísticos, conceitos avançados de finanças e estruturas de dados
- Algumas das linguagens de programação mais comuns que você talvez precise aprender incluem C++ / C#, Python, SQL, R e VBA
- Os profissionais provavelmente também devem ter familiaridade com automação do Microsoft Office, NumeriX Cross Asset ou SDK, PolyPaths, Bloomberg, Calypso e Tableau
- Outras ferramentas de modelagem e estratégia de negociação incluem Maygard, Quantcode, Rosetta Code, Quantconnect, Quandl, Quant Lib e JQuantLib
- Os desenvolvedores de modelos quantitativos devem adquirir uma série de habilidades técnicas relacionadas ao desenvolvimento de software, programação, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Faça cursos, estude por conta própria e participe de grupos de informática para aprender o máximo possível
- Inscreva-se em disciplinas relacionadas à comunicação, como inglês, redação, oratória e debate
- Estudar modelos comuns utilizados no desenvolvimento quantitativo, tais como consolidação, precificação de opções, previsão, fluxo de caixa descontado e fusões
- Inscreva-se em estágios para desenvolvedor quantitativo e comece a adquirir experiência prática
- Estudar as linguagens de programação e as ferramentas de modelagem/negociação aplicáveis (consulte a seção “Formação exigida”)
- Inscreva-se em cursos de curta duração, como o curso “Negociação automatizada com Python e Interactive Brokers” ou “Aprendizado de máquina e aprendizado profundo nos mercados financeiros”, da Quantra
A maioria dos analistas quantitativos não consegue um emprego diretamente após a graduação. É provável que você passe vários anos trabalhando com pesquisa de dados ou desenvolvimento de software. Trabalhar na área financeira não é tão importante quanto demonstrar competência em análise de dados. É importante construir sua rede de contatos durante esse período, pois pode haver uma grande interação entre uma empresa de modelagem de dados financeiros e uma empresa de desenvolvimento de software.
Também é altamente recomendável obter um mestrado. A Engenharia Financeira é uma área útil, assim como a Administração de Empresas. Algumas instituições de ensino também oferecem cursos de Análise Quantitativa. Você precisará demonstrar esses conhecimentos, bem como disposição para assumir riscos e atender às exigências dos operadores financeiros. Isso implica jornadas de trabalho longas e condições estressantes.
Dependendo da sua formação e experiência, você provavelmente trabalhará como associado por vários anos. Se você tiver mestrado ou doutorado, terá muito mais chances de ser promovido a vice-presidente. Além disso, poderá aproveitar sua posição para trabalhar em outra empresa ou ser promovido a diretor executivo ou vice-presidente.
Muitas pessoas permanecerão no cargo de vice-presidente, mas você poderá chegar ao cargo de diretor-geral ou a cargos ainda mais altos, dependendo da sua ambição.
Sites
- Barron’s
- Bloomberg
- Notícias de última hora sobre negócios da CNBC
- Associação de Gestão de Riscos Fiduciários e de Investimento
- Financial Times
- Fox Business
- Geeks para Geeks
- Associação Internacional de Finanças Quantitativas
- Investopedia
- MarketWatch
- Quantinsti
- Quantivity
- Quantocracia
- QuantStart
- Stack Overflow
- Rua das Muralhas
- TheStreet
- Wall Street Journal
Livros
- Aprendizado de máquina para negociação algorítmica: Modelos preditivos para extrair sinais de dados de mercado e alternativos para estratégias de negociação sistemáticas com Python, por Stefan Jansen
- Negociação Algorítmica: Um Guia Prático, de Jeffrey M. Bacidore
- Negociação algorítmica: guia passo a passo para desenvolver sua própria estratégia de negociação vencedora usando aprendizado de máquina financeiro sem precisar aprender a programar, da Investors Press
- Engenheiro de Software ou Desenvolvedor
- Otimização da cadeia de suprimentos
- Análise de dados na área da saúde ou no desenvolvimento de medicamentos
- Segurança cibernética
- Gestão de riscos
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Expectativas salariais anuais
Os novos funcionários começam com um salário de cerca de US$ 101 mil. O salário médio é de US$ 132 mil por ano. Profissionais altamente experientes podem ganhar cerca de US$ 167 mil.