Quant trader e lavorare nel fintech: mai come dopo l’esplosione della pandemia le richieste di lavoro e le job applicantion forms in questo settore, ovvero della finanza tecnologica, hanno visto un aumento così importante, in tutto il mondo.
Il trader quantitativo (quant trader) è la figura che grazie alle capacità di sviluppo, analisi, gestione e supervisione è capace di sviluppare e implementare trading system e strategie complesse tramite la programmazione informatica.
Può essere impiegato in fondi di investimento, banche o centri di analisi dei dati oppure essere un semplice retail trader.
Parliamo di un settore in rapidissima espansione, con un evoluzione che solo nell’ultimo decennio ha generato migliaia di nuovi posti di lavoro in tutto il mondo (Asia e Usa su di tutti), grazie alla nascita di nuovi fondi quantitativi e società di analisi.
La ricerca di quant trader è aumentata molto negli ultimi anni essendo una figura ad alta specializzazione nel campo della finanza e dello sviluppo informatico, che sappia quindi abbinare due competenze che fino a decenni fa non trovavano un collegamento.
Al giorno d’oggi per ottenere una posizione di quant trader presso una banca, un hedge fund o società di arbitraggio viene richiesto il possesso di specifici master (MBA, Ph.D, CFA negli Usa), oppure una grande conoscenza della materia, seguita da comprovata esperienza.
Essendo un settore in fortissima e rapida espansione sono ricercati spesso anche analisti junior presso società di minore importanza, che richiedono conoscenze più limitate ma grande competitività tra i vari analisti.
Soprattutto negli ultimi anni la competitività e di conseguenza la qualità e abilità dei quant trader è aumentata esponenzialmente, seguendo un incremento negli stipendi che possono arrivare anche a sei cifre.
Le caratteristiche di un Quant Trader
Quali sono le abilità e le conoscenze che deve avere un quant trader?
Le materie in cui deve essere esperto sono ovviamente economia, finanza e programmazione informatica, oltre che abilità di gestione del rischio e del capitale.
La conoscenza di diversi linguaggi di programmazione, creazione di trading system, importazione, elaborazione e applicazione dei data feed, capacità di analisi e mentalità elastica per scoprire nuove strategie sono la base di partenza per una carriera di quant trader, che deve sapersi adattare a molteplici ambienti di sviluppo.
Identificare una strategia di trading, sviluppare l’algoritmo, eseguire il backtest, includere criteri di gestione del rischio e analizzare i data feed importati sono solo alcune delle capacità che vengono richieste al quant trader.
Saper programmare, implementare, controllare e gestire in tempo reale un trading system richiede quindi diverse capacità, che vanno oltre alla sola conoscenza dei mercati
Per svolgere questo ruolo il “quant” deve avere a disposizione diversi tool e programmi specializzati, oltre che essere circondato da un team di supporto, solitamente formato da un’analista e uno sviluppatore.
I programmi a cui deve avere accesso sono:
- dati di mercato costantemente aggiornati, provenienti da data feed di altissimo livello (es. Bloomberg)
- sistemi informatici con compatibilità di linguaggi di programmazione come Python, R, Java e Perl
- l’accesso diretto ai mercati
- un ambiente “protetto” dove effettuare prove di backtesting dei trading system.
Infine, una mentalità aperta a nuove conoscenze, alle novità e agli sviluppi della materia sono poi altre peculiarità fondamentali per fare carriera in questo settore.
Sempre più spesso poi, soprattutto recentemente, è richiesta la conoscenza di machine learning e deep learning.
Il Machine Learning, sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI), è un sistema che cerca di riprodurre il lavoro della mente umana tramite algoritmi.
L’asset allocation, sentiment analysis e analisi del credito sono solo alcuni dei servizi svolti spesso applicando l’intelligenza artificiale.
I vantaggi del quant retail
Un trader algoritmico retail, che opera quindi solo esclusivamente per se stesso, dispone di diversi vantaggi a cui i trader “dipendenti” di banche o hedge funds non possono aspirare.
Ad esempio non ci sono limiti al budget di gestione del rischio (anche se per buona norma è sempre importante averlo) come vengono imposti negli istituti finanziari.
La libertà che quindi un trader retail ha nel risk management, metodologie di gestione del rischio e del capitale libero da vincoli è forse il fattore più importante.
Ovviamente il rischio è quello di creare strategie troppo poco testate nel backtest con evidenti “falle”, esposizioni troppo rischiose e di conseguenza il fallimento del sistema stesso.
La mancanza di limiti di budget ed equity line molto meno rigide da rispettare e la libertà di poter effettuare performance “slegate” dai benchmark di riferimento (come ad esempio l’S&P 500) sono altri vantaggi in mano al trader retail.
Un altro vantaggio è la mancanza di rendicontazione verso i clienti che ha solitamente un istituto finanziario. L’unico cliente è il trader stesso.
La possibilità poi di scegliere il linguaggio di programmazione che più si preferisce e di conseguenza tutta la struttura di implementazione della strategia (dal provider di data feed all’ambiente di backtesting) rende libero il “retail” nello sviluppo della propria strategia.
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