24/01/2024
10,713 lượt đọc
Trong lĩnh vực giao dịch định lượng, một số quan điểm truyền thống đang dần bị thay đổi. Việc tập trung quá mức vào bằng cấp STEM, sự ưu tiên cho kỹ năng lập trình ngay từ đầu, và quan niệm rằng học máy là kỹ năng không thể thiếu, đang dần nhường chỗ cho một cách tiếp cận linh hoạt và đa dạng hơn. Các công ty hàng đầu đang mở rộng cửa cho đa dạng sự lựa chọn nghề nghiệp, thúc đẩy sự hợp tác, hỗ trợ và không ngừng đổi mới.
Trái với quan niệm rằng bằng cấp liên quan đến STEM (Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật, và Toán học) là điều kiện tiên quyết cho sự nghiệp trong giao dịch định lượng, xu hướng mới trong việc tuyển dụng đang thay đổi. Mặc dù một số công ty vẫn liệt kê bằng cấp STEM trong yêu cầu tuyển dụng, số lượng ngày càng tăng các công ty đang ưu tiên xét kỹ năng kỹ thuật qua các bài kiểm tra hơn là nền tảng học vấn cụ thể. Sự thay đổi này mở ra cơ hội cho những người có lịch sử học vấn đa dạng gia nhập lĩnh vực này.
Có một quan niệm sai lầm rằng việc học lập trình là bước đầu tiên bắt buộc trong giao dịch định lượng. Điều này thường được liệt kê là “có lợi” trong mô tả công việc, và không nên ưu tiên hơn việc hiểu biết về các khía cạnh lý thuyết của giao dịch định lượng, như định giá quyền chọn và biến động. Việc học lập trình trở nên giá trị sau này, tăng cường khả năng làm việc với dữ liệu và hợp tác hiệu quả với các nhà phát triển.
Mặc dù học máy đóng vai trò trong giao dịch định lượng, các công ty thường tuyển dụng các đội ngũ riêng biệt cho nhiệm vụ này. Các nhà định lượng tương lai được khuyến khích tập trung vào nguyên tắc định lượng cốt lõi và chiến lược giao dịch thay vì cảm thấy bắt buộc phải nắm vững học máy như một kỹ năng chính.
Có một quan điểm về giao dịch định lượng như một ngành công nghiệp cạnh tranh và khốc liệt. Thực tế, ngành công nghiệp này có bản chất hợp tác, nơi các nhà giao dịch làm việc cùng nhau để cải thiện ý tưởng và tối đa hóa lợi nhuận danh mục đầu tư. Thay vì xem đồng nghiệp là đối thủ, một môi trường hỗ trợ và hợp tác là quan trọng cho sự thành công.
Mặc dù có quan niệm rằng việc chuyển từ nền tảng phi truyền thống sang ngành giao dịch định lượng là hết sức khó khăn, thực tế lại cho thấy một bức tranh khác hẳn. Những người có lịch sử nghề nghiệp đa dạng thực sự mang đến một bộ kỹ năng phong phú và đa dạng cho đội ngũ giao dịch, từ đó đóng góp giá trị lớn cho lĩnh vực này.
Nhận thức được tầm quan trọng của việc đa dạng hóa nguồn nhân lực, các công ty giao dịch định lượng hàng đầu như Optiver không ngừng đầu tư vào việc đào tạo những nhân sự mới. Sự tập trung vào đào tạo không chỉ phản ánh cam kết của họ trong việc phát triển tài năng mà còn cho thấy họ đánh giá cao giá trị thực sự của các kỹ năng và tiềm năng vượt ra ngoài những nền tảng học vấn cụ thể.
Nhìn chung, lĩnh vực giao dịch định lượng đang trải qua một sự chuyển mình đáng kể, mở cửa cho sự đa dạng và linh hoạt hơn trong việc tuyển dụng và phát triển kỹ năng. Sự thay đổi này không chỉ làm phong phú thêm nguồn nhân lực mà còn tạo điều kiện cho sự hợp tác và đổi mới sáng tạo, phá bỏ những quan niệm cũ về cách tiếp cận truyền thống trong lĩnh vực này.
Ngọc Hải
Tài liệu tham khảo:
Quant Insider. (2024, ngày 25 tháng 1). These 5 Myths Might Be Stopping You from Successful Algorithmic Trading. LinkedIn, https://www.linkedin.com/posts/quant-insiderthese-5-myths-might-be-stopping-you-from-activity-7155504364407656448-1GGY/?utmsource=share&utm_medium=member_desktop
1 / 5
pkxesiqmnt
lok*****@testform.xyz
lsqumstfluftkikumezvplhyvzdqpt
lexmovsjps
jii*****@testform.xyz
oniszxfwehvntthigqzshtyrvgekuz
Trong vài thập kỷ qua, sự bùng nổ của công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu đã làm thay đổi căn bản cách thị trường tài chính vận hành. Một trong những “công cụ” gây ảnh hưởng lớn nhất chính là Black Box Trading – hệ thống giao dịch dựa trên thuật toán, nơi mà logic ra quyết định nằm ẩn trong một cấu trúc lập trình kín, không được công khai.
Trong Quant trading, việc phân tích dữ liệu thị trường không chỉ dừng lại ở các chỉ số tổng hợp như giá mở cửa, đóng cửa, cao nhất, thấp nhất (OHLC) theo khung giờ phút hoặc ngày. Để hiểu sâu cách giá cả được hình thành và biến động trong từng khoảnh khắc, các nhà nghiên cứu và quỹ định lượng (quant funds) dựa vào một loại dữ liệu tinh vi hơn: Tick-by-Tick (TBT) Data. Đây là lớp dữ liệu vi mô (micro-level) phản ánh từng sự kiện trong order book, từ đó cung cấp một bức tranh chi tiết nhất về động lực cung – cầu trên thị trường.
Market Microstructure (Vi cấu trúc thị trường) được định nghĩa bởi National Bureau of Economic Research (NBER) là lĩnh vực tập trung vào kinh tế học của thị trường chứng khoán: cách thức thị trường được thiết kế, cơ chế khớp lệnh, hình thành giá, chi phí giao dịch và hành vi của nhà đầu tư. Nếu ví thị trường tài chính giống như một “cỗ máy”, thì market microstructure chính là bộ phận cơ khí và đường dây điện quyết định chiếc máy đó chạy nhanh, trơn tru hay chậm chạp.
Trong giao dịch tài chính, không phải lúc nào cũng là chuyện “mua rẻ bán đắt”. Với những tổ chức quản lý hàng tỷ USD, bài toán khó nhất lại nằm ở chỗ: làm sao mua/bán khối lượng cực lớn mà không tự tay đẩy giá đi ngược lại mình. Đây chính là lúc khái niệm High Volume Trading (giao dịch khối lượng lớn) xuất hiện.
Trong giao dịch định lượng (Quantitative Trading), việc sử dụng dữ liệu chính xác và có cấu trúc rõ ràng không chỉ giúp nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan về thị trường mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định giao dịch chính xác và kịp thời. Tuy nhiên, data handling (xử lý dữ liệu) lại là một bước quan trọng nhưng ít được chú trọng đúng mức. Cùng QM Capital tìm hiểu cách xử lý dữ liệu giúp tối ưu hóa chiến lược giao dịch và tại sao nó lại quan trọng trong Quantitative Trading.
Định lý Bayes, hay còn gọi là Luật Bayes, được đặt theo tên của nhà triết học và thống kê học người Anh Thomas Bayes. Định lý này mô tả cách thức tính toán xác suất của một sự kiện dựa trên kiến thức trước đó về những điều kiện có thể liên quan đến sự kiện đó.
Được nghiên cứu và phát triển bởi các chuyên gia từ QMTrade và cộng đồng nhà đầu tư chuyên nghiệp.
Truy cập ngay!