Strats se refiere a matemáticos, estadísticos, informáticos e ingenieros que trabajan en la industria de servicios financieros. En particular, las estrategias se utilizan para describir a los matemáticos, estadísticos, desarrolladores de software e ingenieros que trabajan en bancos de inversión. Lista de los principales bancos de inversión Lista de los 100 principales bancos de inversión del mundo ordenados alfabéticamente. Los principales bancos de inversión de la lista son Goldman Sachs, Morgan Stanley, BAML, JP Morgan, Blackstone, Rothschild, Scotiabank, RBC, UBS, Wells Fargo, Deutsche Bank, Citi, Macquarie, HSBC, ICBC, Credit Suisse, Bank of America Merril Lynch en un puesto de oficina principal. El primer equipo de estrategia fue creado dentro del equipo de estrategias de Goldman Sachs por su director de inversiones, Armen Avanessians, a principios de la década de 1990.
Historia de las estrategias en los bancos de inversión
Históricamente, los graduados de STEM (Ciencias, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas) que querían trabajar en servicios financieros lo hacían en varios roles administrativos. Era especialmente cierto para los grandes bancos de inversión, y era raro encontrar un profesional con experiencia en STEM para trabajar en la oficina principal de un importante banco de inversión. En 1985, Goldman Sachs contrató armenios Avanessianos de Bell Laboratories.
Avanessians era un ingeniero y programador electrónico que se dio cuenta de la creciente importancia de utilizar algoritmos matemáticos para tomar decisiones en los mercados financieros. El equipo de strats nació del deseo de los avanessianos de una colaboración más estrecha entre los quants. Quants Los analistas cuantitativos (también llamados "quants") son profesionales especializados en el diseño, desarrollo e implementación de algoritmos y modelos matemáticos o estadísticos destinados a resolver problemas financieros complejos. En su trabajo, los analistas cuantitativos aplican una combinación de técnicas y conocimientos (es decir, especialistas en estadísticas y finanzas matemáticas) e ingenieros (es decir, informáticos y programadores).
¿Qué hacen los Strats?
1. Desarrollar software
El desarrollo de software implica la creación (ya sea de escritura o conceptualización) de programas de computadora que utilizan técnicas matemáticas y estadísticas para generar ingresos para el banco.
2. Cerrar la brecha entre la oficina central y la oficina administrativa
En el pasado, los comerciantes y los creadores de mercado utilizaban estrategias para comunicarse con el personal administrativo. Strats sabía lo suficiente sobre el funcionamiento del piso de negociación para comprender las preocupaciones de los comerciantes, y también entendía lo suficiente sobre tecnología e ingeniería de procesos para transmitir las preocupaciones al personal de back office correspondiente.
3. Realice modelos de riesgos
Las estrategias utilizan herramientas matemáticas y estadísticas para cuantificar los diversos tipos de riesgos que enfrenta el banco. Los diferentes departamentos de un banco de inversión enfrentan diferentes tipos de riesgos. Por ejemplo, los quants adjuntos a la mesa de negociación de renta fija y los quants adjuntos a la mesa de negociación de acciones pueden funcionar con modelos matemáticos y estadísticos muy diferentes, porque los riesgos que enfrentan los dos grupos son muy diferentes.
4. Precio de derivados exóticos
La primera generación de estrategias evolucionó a partir de especialistas cuantitativos dentro del grupo de precios de derivados exóticos de Goldman Sachs. Los cuantos utilizaron conceptos matemáticos abstractos avanzados, como ecuaciones diferenciales parciales, para valorar con precisión derivados exóticos que no tenían mercados bien definidos.
Strats - Habilidades clave
1. Habilidades de programación
Los Strats deben sentirse cómodos con al menos un lenguaje de programación de uso común. La mayoría de los operadores de los principales bancos de inversión tienden a dominar la programación en al menos dos lenguajes de programación ampliamente utilizados. Ejemplos de lenguajes de programación populares incluyen Java, C ++, R y Python Financial Modeling en Python.
2. Comprensión de los procesos estocásticos
Los Strats deben tener un excelente conocimiento del cálculo estocástico (también conocido como cálculo Ito). El cálculo estocástico utiliza herramientas analíticas del cálculo newtoniano clásico para estudiar los procesos estocásticos.
3. Capacidad para sintetizar habilidades de programación con modelos financieros
Los Strats no son ni programadores puros ni modeladores financieros puros. Modelador financiero certificado. Conviértase en un modelador financiero certificado tomando el programa de Analista de valoración y modelado financiero (FMVA) de Finanzas. Para obtener la certificación, debe completar 12 cursos obligatorios en contabilidad, fundamentos financieros para modelos financieros, valoración, PowerPoint y habilidades avanzadas de Excel. . Los Strats necesitan lograr un conocimiento profundo de ambos campos sin especializarse en ninguno. Por lo tanto, los principiantes deben poseer una amplitud increíble de conocimientos y ser capaces de sintetizar bien la información.
Desarrollos recientes
La última década ha sido testigo de un importante cambio tecnológico dentro de la industria de servicios financieros. El aumento exponencial en la facilidad de recopilar y aprovechar los datos ha permitido a empresas de tecnología como Alphabet y Facebook crear algoritmos más inteligentes.
En un esfuerzo por aprovechar la disponibilidad gratuita de datos, los bancos han comenzado a contratar un número cada vez mayor de científicos de datos y estadísticos. Esta nueva generación de estrategias se especializa en la gestión de datos analíticos y trabaja en aprendizaje automático, inteligencia artificial y diseño de productos digitales, además de programación y matemáticas financieras.
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