Gracias por el A2A.
No creo que las aplicaciones principales de la ciencia y la ingeniería computacional en matemáticas o física sean muy relevantes para el trabajo cuantitativo general. Según tengo entendido, los métodos más avanzados en CSE son cosas como el análisis de elementos finitos y la computación paralela. El análisis de elementos finitos tiene un uso práctico muy limitado en finanzas, donde el único PDE que la gente conoce es la simple fórmula Black-Scholes, que se puede resolver a mano.
La computación paralela podría ser más práctica en el comercio, específicamente en empresas comerciales de alta frecuencia. Pero esas compañías tienden a reclutar a estudiantes de informática, que son mucho mejores en codificación que los estudiantes de CSE.
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Desafortunadamente, diría que las CSE no aportan mucho a la mesa cuando se trata de finanzas cuantitativas. Hay muy poca superposición en los métodos y el enfoque. Muchos trabajos de finanzas cuantitativas comienzan a fusionarse con trabajos de científicos de datos, que son de naturaleza más estadística e involucran cosas como el aprendizaje automático y los grandes datos. Solo quiero decir esto porque puedes investigar sobre algo, pero tu educación en general también es importante. Creo que el camino más directo para obtener un trabajo cuantitativo es obtener un título de finanzas cuantitativas, y también creo que estos programas capacitan mejores niveles que otras disciplinas tangenciales.
Pero para responder a tu pregunta …
Podría investigar un poco sobre formas innovadoras de utilizar el análisis de elementos finitos para resolver el BS PDE. Casi todos los quants conocen la diferencia finita, pero muy pocos están familiarizados con los elementos finitos. La ventaja que tienen los elementos finitos en física e ingeniería al resolver PDE con diferentes formas de límite no importa demasiado para las finanzas en este momento, pero podría intentar encontrar situaciones en las que lo hacen.
Supongo que también podrías trabajar en algo relacionado con el procesamiento de señales o los algoritmos de filtrado de partículas. Esa ruta tiene una inclinación más estadística, y supongo que algunas empresas comerciales podrían estar interesadas en ese trabajo.