Il Quantitative Analyst, in gergo finanziario “quant“, è una figura professionale specializzata nella applicazione della metodologia matematica e statistica a problemi di gestione finanziaria e di rischio. Il suo ruolo è dunque quello di cercare di replicare e prevedere, tramite tecniche di analisi finanziaria, il comportamento del mercato.
Le principali aree di lavoro in cui opera un quant sono: strategie di trading, ottimizzazione di portafogli, pricing di derivati, risk management, analisi di credito, ALM (asset-liability management), pricing di azioni, gestione di portafogli.
Tutte queste operazioni richiedono l’applicazione della statistica. Sono infatti necessarie delle analisi del mercato finanziario che facciano da input per la costruzione delle strategie. Queste ultime devono essere testate, per cui si rende ancora necessaria la statistica al fine della creazione di simulazioni per verificare la presenza di eventuali incogruenze tra la strategia e la realtà di mercato. Le simulazioni, di cui il Quant si occupa, sono di tipo backtesting (test della strategia sulla base di dati osservati in passato, come serie storiche), montecarlo (test della strategia su dati generati in modo casuale o aleatorio in base a dei modelli) o forward testing (test della strategia su dati reali). Il pericolo a cui il Quant va incontro, soprattutto nelle simulazioni backtesting, è il cosiddetto curve fitting o overfitting, ovvero la possibilità che la strategia elaborata sia troppo adatta ad un certo tipo di dati, ma non sia generica.
Al Quantitative Analyst è richiesta solitamente una formazione nell’ambito della matematica applicata, della fisica o dell’ingegneria, oltre che competenze di programmazione informatica: infatti gli è richiesta una Laurea in Matematica applicata, Statistica, Fisica o Ingegneria, piuttosto che in Economia, per via delle competenze matematiche, statistiche, probabilistiche ed econometriche necessarie allo svolgimento di tale professione.
Ulteriore requisito è quello di una buona conoscenza nell’ambito della programmazione informatica, dove i principali linguaggi di programmazioni utilizzati sono C, C#, C++, VBNet, Java, R e Python.
STATISTICAL POWER 