Kas yra “quant’as“, kokia tai profesija?
Kai bandau tai paaiškinti šeimos nariams ir draugams dažnai sakau: pamenate, kaip mokykloje skųsdavomės mokytojui, kad visa ta matematika, pvz., antros eilės išvestinės, niekada nebus naudojama realiame gyvenime? Na, pasirodo, mes klydome! Būdama kiekybine analitike, turiu turėti labai gilias matematikos žinias. Kalbant rimčiau, kiekybiniai analitikai arba „quant’ai“ užtikrina, kad „Danske Bank“ biržos prekybininkai visą dieną matytų kainų ir rizikų atnaujinimus realiuoju laiku. Pavyzdžiui, kalbant apie riziką – tai gali būti, kiek pasikeistų obligacijos vertė, jei palūkanų norma pajudėtų vos 1 baziniu punktu. Jei normos iš tiesų pasikeistų, privalome nedelsiant pateikti atnaujintas kainas. Taigi, mes kuriame programas, kurios naudoja įvairius statistinius modelius ir duomenų šaltinius, kad kuo greičiau perskaičiuotume kainas ir rizikas. Nuolat stengiamės pagerinti skaičiavimo greitį, kurti naujus įrankius prekybininkams, tobulinti algoritmus ir dar daugiau.
Kaip tampama kiekybiniu analitiku - „quant’u“?
Norint tapti „quantu“, reikėtų įgyti matematikos, inžinerijos arba fizikos išsilavinimą, taip pat būtinos ir finansų žinios bei programavimo įgūdžiai. Žinoma, dauguma įgūdžių įgyjama praktikoje. Pavyzdžiui, „Danske Bank“ Lietuvoje pirmiausia ieškome intelektualių, smalsių ir greitai besimokančių kolegų. Prisijungę prie mūsų komandos, kiekybiniai analitikai daug dienų praleidžia skaitydami kiekybinės analizės knygas, susipažindami su mūsų įrankiais ir programavimo pagrindais. Mokantis naudinga ir reguliariai nuvykti į „Danske Bank“ biržos prekybos salę Kopenhagoje.
Ar tai konkurencinga sritis?
Be abejo! Konkurencijos čia daug dėl kelių priežasčių. Pirmiausia, kandidatuojant į tokią darbo poziciją, tenka konkuruoti su stipriausiais matematikais. Antra, įmonės labai apdairiai renkasi, ką samdyti, nes naujo „quant’o“ apmokymui skiriama labai daug laiko.
Kokią vertę jūsų darbas sukuria bankui ir klientams?
Na, pavyzdžiui, jei mūsų modeliai neatnaujintų kainų ir rizikų, biržos prekybininkai priimtų sprendimus, remdamiesi pasenusiais duomenimis, arba visiškai negalėtų prekiauti. Prekybininkai prekiauja mūsų verslo klientų vardu, tad bet kokie jų veiksmai gali turėti įtakos klientų finansams. Mūsų modeliai naudojami Rizikos vertės (angl. „Value at Risk“) skaičiavimams, todėl kai kurie „Danske Bank“ kapitalo reikalavimai taip pat priklauso nuo mūsų darbo kokybės.
Ar tenka išgirsti stereotipų, susijusių su tavo profesija?
Nuolat! Daug mano draugų yra matę filmą „The Big Short“ ir mano, kad mes esame grupė keistuolių, per daug drovių net kalbėti. Iš tikrųjų „quant’ai“ reguliariai bendrauja su biržos prekybininkais. Mes turime suprasti prekybininkų poreikius ir paaiškinti technines detales ne techniniams asmenims. Turime bendradarbiauti, greitai priimti sprendimus ir operatyviai reaguoti.
Kas tavo darbe tau patinka labiausiai?
Šioje srityje mane labiausiai motyvuoja tai, kad dirbu drauge su nepaprastai intelektualiais žmonėmis, su kuriais lengva bendrauti. Mūsų komandos darbas yra tikrai vertinamas, o kai siūlome patobulinimus, jie visuomet priimami. Yra daugybė skirtingų sričių, prie kurių galima prisiliesti, nuo realaus laiko srautų optimizavimo ir algoritmų tobulinimo iki istorinių duomenų analizės. Taip pat pasididžiavimo jausmą sukelia grįžtamasis ryšys iš biržos prekybininkų, kai pastarieji yra patenkinti greičiu ar tikslumu, kurį pasiekėme būtent dėl atliktų skaičiavimų.
Su kokiais iššūkiais susiduri savo rolėje?
Šiai rolei suteikiama daug atsakomybės, kartais net menka klaida gali sukelti didžiulę žalą visai biržos prekybininkų komandai. Dažnai reikia būti pasiruošusiam greitai reaguoti.
Ar ateityje „quants“ darbą galėtų pakeisti dirbtinis intelektas?
Dirbtinis intelektas tikrai prisidės prie kiekybinės analizės transformacijos. Prekybos automatizavimas (mažos delsos prekyba, angl. low latency ir Verslo ir Klientų žvalgyba (įžvalgos apie mūsų istorinius duomenis ir pan.) yra kelios sritys, kur dirbtinis intelektas yra labai naudingas.
