Quant (Analityk ilościowy)

Quant interpretuje duże zasoby danych i, posługując się metodami statystycznymi i matematycznymi, sprawdza poprawność modeli, które te dane wykorzystują. Modele, nad którymi pracuje quant mogą być związane np. z ryzykiem rynkowym. 

W zawodzie quanta ważna jest umiejętność oceny modelu i uwzględnienie przeobrażeń rzeczywistości i otoczenia regulacyjnego. Trzeba brać pod uwagę zmiany oferty produktowej banku i kanałów dystrybucji, co przekłada się na różne rodzaje ryzyk, które badają modele. 

Quant to z reguły absolwent kierunków ścisłych – matematyki, ekonometrii, metod statystycznych, fizyki czy informatyki. Już na studiach trzeba się przyłożyć i zbudować solidną podstawę z wiedzy. Nie da się bowiem pracować na poważnie w tym zawodzie, kończąc kursy lub studia podyplomowe i douczając się w biegu. Istotne jest mocne zaplecze matematyczne i zrozumienie, jak funkcjonuje model oraz system informatyczny, który go wdraża.

Potrzebna jest również wiedza o działaniu pakietów statystycznych i środowisk obliczeń naukowych.

Obszar sektora bankowego jest dosyć hermetyczny, dlatego chcąc rozpocząć pracę quanta w bankowości, dobrze jest czytać czasopisma branżowe czy materiały przygotowujące do certyfikatów zawodowych, gdyż te stanowią prawdziwą skarbnicę wiedzy o tym, jak funkcjonuje bank w całości. Warto też nadrobić wiedzę z zakresu technik statystycznych, teorii estymacji i interpretacji wyników. Chodzi tu nie tylko o znajomość prostej regresji liniowej, ale też np. metody największej wiarygodności, testów statystycznych i wiedzę o najważniejszych rozkładach statystycznych i ich właściwościach, ponieważ przydadzą się one potem w codziennej pracy.

Trzy obszary, które warto wziąć pod uwagę, planując karierę jako quant:

• Dane. Trzeba umieć je pozyskać i nie chodzi tu o desk research, lecz o napisanie odpowiednich kwerend do baz danych. Jeśli mamy setki tysięcy danych ze zdarzeń kredytowych, ważne jest ich pogrupowanie i weryfikacja jakości. W zawodzie quanta oczekiwana jest znajomość SQL na dobrym poziomie, choć akurat tę umiejętność można dość szybko nadrobić.
• Background matematyczny i statystyczny. Znajomość funkcjonowania banku jest ważna, ale nie da się uprawiać zawodu quanta bez ugruntowanej wiedzy matematycznej i statystycznej. Tylko ona pozwoli bez problemu poradzić sobie z konkretnym zagadnieniem statystycznym.
• Pakiety statystyczne. Każdy model jest implementowany w systemach komputerowych. W Commerzbanku najpopularniejszy jest SAS i system R. Jeśli ktoś ma doświadczenie z językami wektorowymi, np. Matlabem, nauczy się R dość szybko. W obszarze ryzyka kredytowego znajomość SASa i/lub R oraz SQLa to podstawa. W przypadku ryzyka rynkowego kluczowa jest znajomość R i/lub Matlaba.

W sektorze bankowym przed quantami stoją trzy podstawowe ścieżki kariery:

• ekspercka,
• managerska,
• projektowa.

Quanci, którzy mają predyspozycje do zarządzania zespołem, często pełnią również obowiązki kierownicze. Zdarza się także, że najzdolniejsi odchodzą z organizacji i podejmują działalność freelancerską, pracując nad konkretnymi projektami u kilku różnych podmiotów jednocześnie.

Z modeli matematycznych korzystają bowiem nie tylko banki, ale wszystkie podmioty, które wykorzystują zaawansowaną analitykę (w tym Big Data) w podejmowaniu decyzji biznesowych.

Na quantów czekają firmy konsultingowe, przemysłowe czy te wykorzystujące analizę danych przy budowie systemów CRM (np. telekomy czy retail). Bardzo dobrą znajomość narzędzi statystycznych można wykorzystać w niemal każdym sektorze.