¿Qué habilidades no tradicionalmente aprendidas en un plan de estudios de pregrado de matemática pura necesitaría para realizar una inversión cuantitativa directamente de pregrado?

Para ser honesto, las matemáticas puras no necesariamente brindan los mejores antecedentes para una carrera de inversión cuantitativa. La matemática pura (teoría del anillo, teoría de grupos, teoría de números, análisis, etc.) es útil para aprender sobre patrones complejos particulares que tienen propiedades interesantes en matemáticas. Si su objetivo es entrar en una inversión cuantitativa sin hacer un doctorado, estas son las materias que recomiendo estudiar:

  1. Estadísticas Solía ​​pensar que las estadísticas eran muy suaves y directas, pero eso está lejos de ser verdad. Las estadísticas junto con una buena base en la teoría de la probabilidad son esenciales para desarrollar modelos para medir el riesgo, que se está volviendo más popular en estos días. Las estadísticas también son útiles para la calibración del modelo, la valoración de derivados e incluso el análisis de datos a medida que la escena de los grandes datos se traslada a la industria financiera.
  2. Ciencias de la Computación Este tema puede no ser necesario si uno decide dedicarse más a una función de consultoría o una función que se enfrenta más al cliente, pero creo que si está trabajando con una computadora, la gran mayoría de su tiempo podría estudiar ciencias de la computación. Se muy útil. Si su rol en la empresa requiere algún tipo de desarrollo de software, sería bueno aprender sobre programación orientada a objetos, genéricos, patrones de diseño y control de versiones. Para conseguir un trabajo en una función más de desarrollador, requerirán que tengas algo de experiencia con algunos lenguajes como Java, Python o C ++. Cuando te pregunten sobre estos idiomas, prepárate para describir lo que hiciste con ellos en un nivel alto. Para el código que se requiere que sea realmente rápido para actividades como el comercio de alta frecuencia, se puede requerir mucho conocimiento de bajo nivel. Por ejemplo, una pregunta C que me hicieron en una entrevista fue sobre cuándo usar una función en línea. Conozco a muchas personas que no han estudiado ciencias de la computación que están en finanzas, pero si tienes experiencia en ciencias de la computación, entonces te dará una gran ventaja.
  3. Economía Creo que la economía es importante porque le brinda una comprensión de alto nivel de la economía. Creo que estudiar economía le proporcionará una columna vertebral sólida para comprender por qué se están llevando a cabo eventos particulares en el mundo. Quizás también lo ayude a pronosticar eventos futuros basados ​​en la capacidad de predecir el comportamiento de diferentes personas.
  4. Negocios y derecho Esta área de estudio podría ser útil para aprender las reglas que rigen la sociedad para que tenga un conocimiento sólido de la logística relacionada con las transacciones comerciales.

En cuanto a las matemáticas puras, puede ser útil, pero creo que solo es realmente necesario si quieres convertirte en un experto en cálculo estocástico o algo muy especializado. Estudié matemáticas puras en mi licenciatura y luego obtuve títulos en ciencias de la computación y finanzas cuantitativas porque no tenía experiencia en esas áreas. Creo que mi sugerencia sería establecer contactos con personas, comprender qué tipo de trabajo se está haciendo en la industria, encontrar el área que le interesa, estudiar para eso y luego, cuando solicite un trabajo en esa área, será Golden.

Solo recuerda que Roma no se construyó en un día.

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