Finanzführer

Wer sind Strats?

Strats beziehen sich auf Mathematiker, Statistiker, Informatiker und Ingenieure, die in der Finanzdienstleistungsbranche arbeiten. Insbesondere werden Strats verwendet, um die Mathematiker, Statistiker, Softwareentwickler und Ingenieure zu beschreiben, die bei Investmentbanken arbeiten. Liste der Top-Investmentbanken Liste der Top-100-Investmentbanken der Welt alphabetisch sortiert. Top-Investmentbanken auf der Liste sind Goldman Sachs, Morgan Stanley, BAML, JP Morgan, Blackstone, Rothschild, Scotiabank, RBC, UBS, Wells Fargo, Deutsche Bank, Citi, Macquarie, HSBC, ICBC, Credit Suisse und Merril Lynch in einer Front-Office-Rolle. Das erste Strats-Team wurde Anfang der neunziger Jahre von seinem Chief Investment Officer, Armen Avanessians, innerhalb des Strategieteams von Goldman Sachs gegründet.

Geschichte der Strats in Investmentbanken

In der Vergangenheit haben MINT-Absolventen (Naturwissenschaften, Technik, Ingenieurwesen und Mathematik), die im Finanzdienstleistungsbereich arbeiten wollten, dies in verschiedenen Back-Office-Funktionen getan. Dies galt insbesondere für große Investmentbanken, und es war selten, dass ein Fachmann mit MINT-Hintergrund im Front Office einer großen Investmentbank arbeitete. 1985 stellte Goldman Sachs Armen Avanessians von Bell Laboratories ein.

Avanessians war ein Elektronikingenieur und Programmierer, der die wachsende Bedeutung der Verwendung mathematischer Algorithmen für Entscheidungen auf den Finanzmärkten erkannte. Das Strats-Team entstand aus dem Wunsch der Avanessianer nach einer engeren Zusammenarbeit zwischen Quants. Quants Quantitative Analysten (auch als „Quants“ bezeichnet) sind Fachleute, die sich auf das Design, die Entwicklung und die Implementierung von Algorithmen und mathematischen oder statistischen Modellen zur Lösung komplexer finanzieller Probleme spezialisiert haben. Quantitative Analysten wenden in ihrer Arbeit eine Mischung aus Techniken und Wissen (dh Spezialisten für mathematische Finanzen und Statistik) und Ingenieuren (dh Informatikern und Programmierern) an.

Was machen Strats?

1. Software entwickeln

Bei der Softwareentwicklung werden Computerprogramme erstellt (entweder geschrieben oder konzipiert), die mithilfe mathematischer und statistischer Techniken Einnahmen für die Bank generieren.

2. Überbrücken Sie die Lücke zwischen Front Office und Back Office

In der Vergangenheit verwendeten Händler und Market Maker Strategien, um mit den Backoffice-Mitarbeitern zu kommunizieren. Strats wusste genug über die Funktionsweise des Handelsraums, um die Bedenken der Händler zu verstehen, und sie verstanden auch genug über Technologie und Verfahrenstechnik, um die Bedenken den relevanten Backoffice-Mitarbeitern zu vermitteln.

3. Führen Sie eine Risikomodellierung durch

Strats verwenden mathematische und statistische Tools, um die verschiedenen Arten von Risiken zu quantifizieren, denen die Bank ausgesetzt ist. Die verschiedenen Abteilungen einer Investmentbank sind unterschiedlichen Risiken ausgesetzt. Beispielsweise können Quants, die an den Fixed Income Trading Desk angeschlossen sind, und Quants, die an den Aktien Trading Desk angeschlossen sind, mit sehr unterschiedlichen mathematischen und statistischen Modellen arbeiten, da die Risiken, denen die beiden Gruppen ausgesetzt sind, sehr unterschiedlich sind.

4. Preis exotische Derivate

Die erste Generation von Strats entwickelte sich aus quantitativen Spezialisten innerhalb der Preisgruppe für exotische Derivate bei Goldman Sachs. Die Quants verwendeten fortgeschrittene abstrakte mathematische Konzepte wie partielle Differentialgleichungen, um exotische Derivate ohne genau definierte Märkte genau zu bewerten.

Strats - Schlüsselkompetenzen

1. Programmierkenntnisse

Strats müssen mit mindestens einer häufig verwendeten Programmiersprache vertraut sein. Die meisten Strategien bei großen Investmentbanken beherrschen die Programmierung in mindestens zwei weit verbreiteten Programmiersprachen. Beispiele für gängige Programmiersprachen sind Java, C ++, R und Python Financial Modeling in Python.

2. Verständnis stochastischer Prozesse

Strats müssen ein ausgezeichnetes Verständnis des stochastischen Kalküls (auch als Ito-Kalkül bekannt) haben. Der stochastische Kalkül verwendet analytische Werkzeuge aus dem klassischen Newtonschen Kalkül, um stochastische Prozesse zu untersuchen.

3. Fähigkeit, Programmierkenntnisse mit Finanzmodellierung zu synthetisieren

Strats sind weder reine Programmierer noch reine Finanzmodellierer. Certified Financial Modeler Werden Sie Certified Financial Modeler, indem Sie das Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) -Programm von Finance absolvieren. Um zertifiziert zu werden, müssen Sie 12 erforderliche Kurse in Buchhaltung, Finanzgrundlagen, Finanzmodellierung, Bewertung, PowerPoint und fortgeschrittenen Excel-Kenntnissen absolvieren. . Strats müssen ein tiefes Verständnis für beide Bereiche erreichen, ohne sich auf beide zu spezialisieren. Daher müssen Strats über eine unglaubliche Wissensbreite verfügen und in der Lage sein, Informationen gut zu synthetisieren.

Kürzliche Entwicklungen

In den letzten zehn Jahren hat sich die Finanzdienstleistungsbranche technologisch stark verändert. Die exponentielle Zunahme der einfachen Erfassung und Nutzung von Daten hat es Technologieunternehmen wie Alphabet und Facebook ermöglicht, intelligentere Algorithmen zu erstellen.

Um die freie Verfügbarkeit von Daten zu nutzen, haben Banken begonnen, immer mehr Datenwissenschaftler und Statistiker einzustellen. Diese neue Generation von Strats ist auf analytisches Datenmanagement spezialisiert und beschäftigt sich neben Programmierung und Finanzmathematik auch mit maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und digitalem Produktdesign.