Giới thiệu ngành tài chính định lượng

Posted on by Lê Văn Tuấn

Mục lục bài viết

( Nguồn : http://scue.vn )
Giới thiệu ngành tài chính định lượng P1

I. Tài chính định lượng là gì?

Bạn đang đọc: Giới thiệu ngành tài chính định lượng

Tài chính định lượng ( Quantitative Finance hay Mathematical Finance ) là một mảng của toán học ứng dụng vào thị trường tài chính, ứng dụng những quy mô toán học nhằm mục đích dự báo, định giá giá trị sàn chứng khoán ; quản trị hạng mục góp vốn đầu tư ; quản trị rủi ro đáng tiếc tài chính hay thanh toán giao dịch tự động hóa .
Cần phân biệt rõ ràng giữa tài chính định lượng với một ngành khác dễ gây nhầm lẫn là kinh tế tài chính tài chính ( financial economics ). Sự độc lạ cơ bản biểu lộ qua ví dụ so sánh :
Các nhà kinh tế tài chính tài chính nghiên cứu và điều tra những nguyên do tại sao giá CP của công ty lại dịch chuyển do những yếu tố khác .
Các nhà tài chính định lượng lại tìm cách định giá hay dự báo giá trị CP công ty trong tương lai bằng những quy mô và công cụ toán học tân tiến .

II. Lịch sử của tài chính định lượng

Lịch sử của tài chính định lượng gắn liền với sự tăng trưởng của những ngành khoa học tự nhiên : toán học, vật lý học, tin học .
Những ứng dụng tiên phong của toán học là triết lý tối ưu hóa hạng mục của Harry Markowitz. Sử dụng ước tính trung bình phương sai của những hạng mục để nhìn nhận kế hoạch góp vốn đầu tư làm biến hóa trọn vẹn cách làm trước đó là cố gắng nỗ lực tìm kiếm một CP riêng không liên quan gì đến nhau tốt nhất để góp vốn đầu tư. Hay sử dụng hồi quy tuyến tính để hiểu rõ và định lượng rủi ro đáng tiếc ( như phương sai ) và doanh thu ( như giá trị trung bình ) của hàng loạt CP và trái phiếu, kế hoạch tối ưu hóa đã được sử dụng để chọn hạng mục góp vốn đầu tư với doanh thu trung bình lớn nhất với mức độ rủi ro đáng tiếc ( phương sai ) gật đầu được. Đồng thời, William Sharpe đã tăng trưởng công cụ toán học xác lập mối quan hệ giữa mỗi CP và thị trường cùng với những đồng sự. Do đó năm 1990, Markowitz, Sharpe cùng với Merton Miller đã được trao giải nobel kinh tế tài chính. Trong thời hạn này toán học trở nên phức tạp và phức tạp hơn. Nhờ những góp sức của Robert Merton và Paul Samuelson những quy mô một thời gian đã được sửa chữa thay thế bởi những quy mô thời hạn liên tục, quy mô hoạt động Brown .
Cuộc cách mạng quan trọng tiếp theo trong ngành tài chính định lượng là khu công trình quy mô hóa thị trường tài chính của Fischer Black và Myron Scholes cùng với những góp phần nền tảng của Robert C.Merton. Scholes và Merton đã được trao giải nobel kinh tế tài chính năm 1997 .
Các quy mô toán học phức tạp, phức tạp và kế hoạch định giá loại sản phẩm phái sinh đã được tăng trưởng liên tục nhưng tính bảo vệ bảo đảm an toàn đã bị hủy hoại bởi cuộc khủng hoảng cục bộ tài chính 2007 – 2010. Tuy nhiên, nhiều tổ chức triển khai trong nghành tài chính vẫn đang liên tục tìm kiếm những giải pháp và triết lý hiệu suất cao hơn .
Trong nghành vật lý, Bachelier là người tiên phong tìm cách “ định lượng ” hoạt động Brown ( hoạt động của hạt nhỏ li ti trong nước hay của những phân tử chất khí trong không khí ) vào năm 1900 và được coi là cha đẻ của ngành toán tài chính tân tiến. Ông đã tăng trưởng triết lý toán để điều tra và nghiên cứu những quy trình ngẫu nhiên, kim chỉ nan mà sau này được tái mày mò bởi Einstein. Ngày nay quy mô hoạt động Brown dựa trên kim chỉ nan Phần Trăm thống kê chính là quy mô chuẩn và nền tảng trong việc dự báo giá sàn chứng khoán, lãi suất vay trái phiếu, rủi ro đáng tiếc góp vốn đầu tư trong tài chính tân tiến .
Sự bùng nổ can đảm và mạnh mẽ ở nghành công nghệ thông tin và khoa học máy tính cuối thế kỷ 20 làm nền tảng quan trọng nhất cho sự tăng trưởng ngành tài chính định lượng. Các máy tính với vận tốc xử lí tăng theo định luật Moore ( * ) là công cụ can đảm và mạnh mẽ và không hề sửa chữa thay thế để thực thi những quy mô, những dự báo tài chính. Ngoài ra nhiều máy tính, mạng lưới hệ thống quản lí điện tử đã được đưa vào ứng dụng ở những sở giao dịch sàn chứng khoán như NYSE ( New York Stock Exchange ) những năm 1970 và từ năm 1980 Open hình thức thanh toán giao dịch tự động hóa ( algorithmic trading hay automated trading ), đặc biệt quan trọng là thanh toán giao dịch tần số cao HFT ( high – frequency trading ). Hệ thống thanh toán giao dịch tự động hóa sử dụng những thuật toán ( algorithm ) do những nhà tài chính định lượng viết ra cho những máy tính tự động hóa thanh toán giao dịch liên tục nhằm mục đích tối ưu hóa doanh thu bằng chênh lệch giá .

Giới thiệu ngành tài chính định lượng P2

III. Ứng dụng của tài chính định lượng hiện nay – các ngành liên quan

Mặc dù đã có nhiều ứng dụng và có lịch sử vẻ vang tăng trưởng khoảng chừng 40 năm ( từ những năm 1970 ), tuy nhiên hiện tại tài chính định lượng vẫn còn nhiều nghành chưa được nghiên cứu ứng dụng ở những nước tăng trưởng. Đặc biệt sau cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính quốc tế năm 2007, những nhà tài chính định lượng đang đương đầu với nhiều yếu tố từ rủi ro đáng tiếc của những quy mô định lượng trước đây đến việc phải tìm kiếm những quy mô, triết lý mới với tỉ suất doanh thu cao hơn và rủi ro đáng tiếc thấp hơn .
Sự tăng trưởng của ngành tài chính định lượng phụ thuộc vào vào sự tăng trưởng của thị trường tài chính, đặc biệt quan trọng là đầu tư và chứng khoán và cả nền khoa học kỹ thuật của mỗi vương quốc. Hoa Kỳ và Châu Âu là hai khu vực khởi đầu và tăng trưởng nhất đến thời gian hiện tại. Trong khi đó, những quốc gia công nghiệp mới NICs ( Nhật Bản, Nước Hàn, Nước Singapore, đặc khu Hong Kong ) và cường quốc mới nổi Trung Quốc đang có nhu yếu nhân lực cao. Ở Nước Ta, thị trường tài chính vẫn đang tăng trưởng và chưa hoàn thành xong, việc ứng dụng những quy mô và triết lý chưa khả thi và thực tiễn. Tuy nhiên trong thời hạn 5-10 năm tới, khi tất cả chúng ta thực thi hội nhập, link tài chính sâu rộng hơn, thị trường tài chính năng động và quy mô lớn hơn, đó chính là thời cơ cho những chuyên gia tài chính định lượng thử sức .

IV. Các mảng chính của ngành tài chính định lượng:

1. General and Statistical Finance:

Sử dụng những giải pháp định lượng như thống kê, kinh tế tài chính lượng, nghiên cứu và phân tích econophysics ( * ) nhằm mục đích nghiên cứu và điều tra thực nghiệm tài liệu chuỗi thời hạn của tài chính, kinh tế tài chính ; điều tra và nghiên cứu những yếu tố chung hoặc những hành vi điển hình nổi bật trong thị trường tài chính, nền kinh tế tài chính. Mô phỏng cơ chế thị trường tài chính hay nền kinh tế tài chính bằng những quy mô phi tuyến tính .
( econophysics – điều tra và nghiên cứu, ứng dụng những triết lý của vật lý như tiến trình ngẫu nhiên, động lực học phi tuyến tính xử lý những yếu tố trong kinh tế tài chính, ứng dụng vào thị trường tài chính )

2. Computational Finance:

Là một nhánh của khoa học máy tính ứng dụng, giải quyết và xử lý những quyền lợi trong thực tiễn trong tài chính bằng những công cụ toán học như toán tài chính và chiêu thức số. Từ những năm 1950, computation finance dùng để ứng dụng trong việc tối ưu hóa hạng mục góp vốn đầu tư, đến 1960 là thanh toán giao dịch sàn chứng khoán bằng chênh lệch giá nhằm mục đích kiếm doanh thu. Những năm 1970 ứng dụng của computation finance là định giá quyền chọn và nghiên cứu và phân tích những khoản cầm đồ sàn chứng khoán hóa. Cuối thập kỷ 80 Open sự cải tiến vượt bậc là ứng dụng những siêu máy tính và Open những nhà thanh toán giao dịch định lượng ( quant ) quản trị hạng mục góp vốn đầu tư bằng định lượng. Trong 20 năm gần đây, computation finance đã có ứng dụng trong toàn bộ những nghành nghề dịch vụ của tài chính và đang có nhu yếu nhân lực cao. Những ứng dụng điển hình nổi bật nhất lúc bấy giờ là thanh toán giao dịch tự động hóa bằng thuật toán ( algorithmic trading ), góp vốn đầu tư định lượng ( quantitative investing ) ứng dụng ở những Hedge funds hay thanh toán giao dịch tần suất cao ( High-frequency trading ) .

3. Portfolio Management:

Quản lý hạng mục góp vốn đầu tư định lượng là lựa chọn những sàn chứng khoán gồm có hạng mục góp vốn đầu tư của mình dựa trên tài liệu thống kê và chiêu thức số học. Dữ liệu này sau đó được đưa vào những quy mô dựa trên tài liệu quá khứ và Tỷ Lệ thống kê để xác lập lựa chọn góp vốn đầu tư tốt nhất và thời hạn mua và bán chúng. Các nhà nghiên cứu và phân tích hạng mục góp vốn đầu tư định lượng, hay còn được gọi là quants, cũng nhìn nhận mức độ rủi ro đáng tiếc gắn liền với mỗi thời cơ góp vốn đầu tư nhằm mục đích nhằm mục đích giảm thiểu rủi ro đáng tiếc thua lỗ của hạng mục. Ngoài ra nghiên cứu và phân tích định lượng giúp loại trừ yếu tố tâm ý của con người trong việc lựa chọn hạng mục góp vốn đầu tư nhất là khi thị trường xảy ra biến hóa giật mình .
Lý thuyết được sử dụng để quản trị hạng mục như kinh tế tài chính tài chính, kế toán, tài chính hành vi và đi kèm với chúng là những quy mô, công cụ toán học là một đặc trưng không hề thiếu của mảng định lượng. Yếu tố thường được sử dụng để định lượng như là giá, động lượng hay rủi ro đáng tiếc. Các quy mô của quản trị hạng mục góp vốn đầu tư tập trung chuyên sâu vào việc dự báo doanh thu, quy mô tối ưu đa yếu tố, quy mô phi tuyến, quy mô dựa trên yếu tố thời hạn và điều khiển và tinh chỉnh quay vòng hạng mục hay định giá Monte Carlo giá trị doanh nghiệp .

4. Pricing of Securities

Định giá là một việc làm vô cùng quan trọng trong ngành tài chính ngân hàng nhà nước, đặc biệt quan trọng trong nghành nghề dịch vụ sàn chứng khoán. Kết quả của định giá có tương quan trực tiếp tới kế hoạch, tiềm năng, quyết định hành động góp vốn đầu tư. Do đó định giá đúng chuẩn giá trị thực của những loại sàn chứng khoán có vai trò quyết định hành động tác dụng của việc góp vốn đầu tư. Ngành tài chính định lượng với những công cụ và quy mô can đảm và mạnh mẽ đã được sử dụng để định giá sàn chứng khoán, đặc biệt quan trọng là sàn chứng khoán phái sinh-là một loại sàn chứng khoán phức tạp từ những năm 1970 ở Mỹ. Ngược lại, tài chính định lượng cũng hoàn toàn có thể phong cách thiết kế những thuật toán, sử dụng những giải pháp số nhằm mục đích tạo ra những loại sản phẩm phái sinh phức tạp, đa dạng hóa loại sản phẩm phái sinh nhằm mục đích tìm kiếm doanh thu. Nền tảng cơ bản của định giá sàn chứng khoán là những công cụ toán học như giải tích ngẫu nhiên, giải tích học phối hợp với computation finance để phong cách thiết kế những quy mô định giá cũng như giám sát rủi ro đáng tiếc của loại sản phẩm .

5. Quantitative Risk Management (QRM):

Rủi ro cùng với doanh thu là hai biến số quan trọng nhất trong ngành tài chính ngân hàng nhà nước. Tuy nhiên, trong khi doanh thu và tối ưu hóa doanh thu đã được chăm sóc và nghiên cứu và phân tích một cách không thiếu một thời hạn dài trước đó, rủi ro đáng tiếc mới được những chuyên gia tài chính chăm sóc trong khoảng chừng 30 năm trở lại đây. Ban đầu, quản trị rủi ro đáng tiếc được ứng dụng trong những định chế ngân hàng nhà nước từ những năm 1970 và sau đó là việc quản trị gia tài, những quỹ góp vốn đầu tư phòng hộ ( hedge fund ), những hãng bảo hiểm và nhà quản trị tài chính doanh nghiệp. Nếu như trước đây rủi ro đáng tiếc được những nhà quản trị nhìn nhận ở vị thế bị động chính là một mối rình rập đe dọa và trách nhiệm của họ là giảm thiểu đến mức tối đa ảnh hưởng tác động của nó ; ngày này rủi ro đáng tiếc vừa là một rình rập đe dọa vừa là một thời cơ để kinh doanh thương mại, rủi ro đáng tiếc được nhìn nhận tích cực và dữ thế chủ động hơn. Công cụ để hiểu và quản trị rủi ro đáng tiếc tốt nhất đó chính là toán học và ứng dụng của tin học được những nhà quản trị tài chính sử dụng, chính điều đó đã hình thành một hướng tăng trưởng và xu thế của ngành tài chính định lượng với hai trách nhiệm chính là nghiên cứu và phân tích định lượng và quy mô hóa rủi ro đáng tiếc. Các quy mô và công cụ can đảm và mạnh mẽ nhất như mô phỏng Monte Carlo, những quy mô dự báo, nghiên cứu và phân tích hồi quy và chuỗi thời hạn, tối ưu hóa …

6. Trading and Market Microstructure

Market Microstructure là một nhánh của ngành tài chính điều tra và nghiên cứu quy trình và tác dụng của việc thanh toán giao dịch những gia tài dưới một tập hợp những quy tắc đặc biệt quan trọng. Trong khi kinh tế tài chính học nghiên cứu và điều tra những chính sách thanh toán giao dịch một cách trừu tượng thì market microstructure tập trung chuyên sâu vào những chính sách thanh toán giao dịch đơn cử và cụ thể có ảnh hưởng tác động tới sự dịch chuyển Chi tiêu của gia tài. Các chủ đề điều tra và nghiên cứu như : mô phỏng cấu trúc thị trường và ảnh hưởng tác động của nó tới việc thanh toán giao dịch gia tài ; những công thức định giá, đấu giá gia tài hay đơn thuần như ra quyết định hành động thanh toán giao dịch ( mua hay không mua ) ; thống kê giám sát ngân sách thực thi và ngân sách thời hạn của thanh toán giao dịch ; thống kê giám sát thông tin và ảnh hưởng tác động của nó tới những chủ thể tham gia thị trường. Để nghiên cứu và điều tra những yếu tố này, những nhà tài chính học sử dụng những quy mô định lượng phức tạp của kinh tế tài chính lượng và tương hỗ của computation finance .

Nghiên cứu Market microstructure dẫn đến việc áp dụng lý thuyết vào các giao dịch định lượng (quantitative trading) nhằm tìm kiếm lợi nhuận. Các vấn đề được các nhà tài chính định lượng quan tâm như: thiết kế hệ thống giao dịch tự động (Automated trading system), đặc biệt giao dịch tần số cao HFT (high-frequency trading); nghiên cứu thuật toán giao dịch tối ưu (Algorithmic trading) tìm kiếm lợi nhuận bằng chênh lệch giá (Arbitrage Trading). Lý thuyết của trading dựa nhiều vào các lý thuyết ngẫu nhiên như chuyển động Brown của vật lý học, tiến trình ngẫu nhiên (stochastic process), phương pháp số (numerical methods), xác suất thống kê (probably and statistics). Các thuật toán và mô hình giao dịch được thiết kế trên các nền tảng ngôn ngữ lập trình và công nghệ thông đòi hỏi các chuyên gia tài chính định lượng phải nắm vững cả lĩnh vực này. Các phần mềm được dùng để lập trình phổ biến hiện nay như R, C/C++, Matlab, Python. Ngoài ra, do sự liên quan chặt chẽ và dựa trên nền tảng tin học nên giao dịch định lượng cũng nghiên cứu và áp dụng các lĩnh vực hiện đại của ngành công nghệ thông tin như khai thác dữ liệu (data mining), xử lý dữ liệu lớn (big data), trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence), máy học (machine learning). Đây chính là mảng phát triển mạnh mẽ nhất và có tiềm năng nhất của ngành tài chính định lượng cùng với quản trị rủi ro. Hệ thống giao dịch tự động HFT

Hệ thống thanh toán giao dịch tự động hóa HFT
Giới thiệu ngành Tài chính Định lượng P3

V. Nhà tài chính định lượng – Quant

Nhà tài chính định lượng còn được gọi dưới nhiều tên khác như quant, quantitative analyst (chuyên gia phân tích định lượng) hay thậm chí là financial engineer (kỹ sư tài chính). Tên gọi kỹ sư tài chính phản ánh đúng bản chất của nhà tài chính định lượng, đó là một người mang bản sắc của một kỹ sư từ tư duy đến hành động trong công việc, công việc của họ là ứng dụng những lý thuyết của toán học, tin học, vật lý học vào tài chính.

Financial engineering chủ yếu có hai mảng chính là Computational finance (tài chính tin học) và Mathematical finance (toán tài chính). Tuy nhiên trong thực tế các công việc của một Quant đòi hỏi kiến thức hỗ trợ và áp dụng song song lẫn nhau của cả hai mảng. Do đó việc phân loại quant được dựa trên tính chất công việc của họ. Các quant có thể làm việc ở nhiều định chế tài chính như ngân hàng (quản trị rủi ro, kiểm soát giao dịch, kinh doanh sản phẩm tài chính, phân tích dữ liệu), công ty kiểm toán (quản trị rủi ro), quỹ đầu tư (giao dịch tự động, quản trị rủi ro, phân tích đầu tư), công ty chứng khoán (kinh doanh sản phẩm phái sinh, giao dịch tự động) hay định chế phi tài chính: bảo hiểm. Sau đây là 3 nhóm vị trí trong thực tế của một quant:

1. Front office quantitative analyst (FO quant):

Các quant ở mảng này tham gia vào hoạt động giải trí kinh doanh và thanh toán giao dịch, việc làm của họ là xác lập Ngân sách chi tiêu, tư vấn, môi giới, nghiên cứu và phân tích nhanh những yếu tố trong kinh doanh thương mại bằng chiêu thức định lượng có sẵn và tìm kiếm những thời cơ góp vốn đầu tư có doanh thu. Cụ thể như định giá những gia tài, sàn chứng khoán ( CP, trái phiếu, đặc biệt quan trọng là sàn chứng khoán phái sinh ) bằng những quy mô, nghiên cứu và phân tích góp vốn đầu tư, làm trung gian thanh toán giao dịch cho người mua, kinh doanh những hợp đồng phái sinh, …
FO quant có kỹ năng và kiến thức về toán, tin học ở mức ứng dụng được những quy mô và sử dụng những công cụ định lượng thuần thục, ngoài ra đây là những quant trực tiếp tham gia vào việc làm kinh doanh thương mại với người mua nên kỹ năng và kiến thức tiếp xúc và thao tác nhóm phải đạt nhu yếu .
Trình độ trung bình : Cử nhân Kinh tế / Tài chính ( Bachelor of Economics / Finance ), Thạc sĩ tài chính định lượng ( Master of Quantitative Finance / Financial Mathematics / Financial Engineering / Applied Finance )
Thu nhập của những FO quant ( có kinh nghiệp khoảng chừng 2 năm ) ở Mỹ tối thiểu $ 100,000 – $ 120,000 mỗi năm so với mức lương trung bình $ 50,000 / năm của toàn nước Mỹ ( 2012 ). Ngoài ra còn những khoản hoa hồng môi giới thanh toán giao dịch tương đối tốt .

2. Mid office quantitative analyst (MO quant):

Các vị trí thường gặp của những MO quant :

Quantitative Research Development (R&D quant): Xây dựng, cập nhật, hỗ trợ các mô hình định lượng cho các FO quant giao dịch; thiết kế các hệ thống giao dịch cho tổ chức; xây dựng các sản phẩm tài chính để kinh doanh.

Quantitative Risk Management: Xây dựng các mô hình quản trị rủi ro, thẩm định hoạt động giao dịch của FO quant, kiểm soát và giới hạn các lệnh giao dịch nhằm đảm bảo an toàn về rủi ro.

Các quant ở vị trí này yên cầu trình độ trình độ về toán học và tin học cao hơn FO quant. Các kiến thức và kỹ năng tập trung chuyên sâu vào thiết kế xây dựng những công cụ, lập trình thuật toán và phong cách thiết kế quy mô .
Trình độ học vấn trung bình : Thạc sĩ tài chính định lượng ( như FO quant ) ; Tiến sĩ kinh tế học, tài chính học ( Ph. D in Economics, Finance ) .
Thu nhập : USD 200,000 – $ 500,000 / năm là mức trọn vẹn hoàn toàn có thể đạt được với những MO quant có năng lượng. Thu nhập thực bị ảnh hưởng tác động lớn bởi doanh thu đem lại cho tổ chức triển khai, những MO quant hoàn toàn có thể hưởng thu nhập 30-50 % doanh thu đem lại cho tổ chức triển khai .

3. Back office quantitative analyst (BO quant):

Nhắc tới những vị trí back office người ta thường nghĩ đến những nhà quản trị, hoạch định kế hoạch, chủ trương. Tuy nhiên tất cả chúng ta nhìn nhận back office quant dưới góc nhìn trình độ là những chuyên gia-nhà khoa học ( scientists ) thực thụ. Công việc chính của họ là đánh giá và thẩm định những quy mô ( validate the models ), nghiên cứu và điều tra những yếu tố về giải quyết và xử lý tài liệu ( data mining, big data ), xác nhận những thanh toán giao dịch ( khuyến mãi confirmation ) .
Vị trí này yên cầu trình độ trình độ cao nhất, trình độ học vấn Lever Tiến sĩ ở những nghành nghề dịch vụ Toán, Tài chính, Vật lý, Tin học, Kinh tế học ( Ph. D in Maths, Finance, Physics, IT, Economics ) .

Khác với FO quant và MO quant, thu nhập của BO quant thường ít thay đổi và thấp tương đối do không làm việc trực tiếp với các hoạt động tạo ra lợi nhuận.

Xem thêm: Đề án tuyển sinh năm 2021 – Trường đại học Tài chính – Ngân hàng

Trên đây là cách nhìn tổng quát về những vị trí của một nhà tài chính định lượng-quant trong thời gian hiện tại, sự phân loại này nằm ở mức độ chung so với những định chế tài chính. Tuy nhiên một Front Office quant ở định chế tài chính này ( như quỹ góp vốn đầu tư ) cũng hoàn toàn có thể tương tự với một Middle Office quant ở định chế tài chính khác ( như ngân hàng nhà nước ) trong thực tiễn do cấu trúc và tính năng hoạt động giải trí của những định chế là khác nhau .
Giới thiệu ngành tài chính định lượng P4 ( phần cuối )

VI. Nghiên cứu và học tập ngành tài chính định lượng

Các phần trước đã miêu tả một cách có mạng lưới hệ thống những khái niệm khởi đầu, lịch sử dân tộc tăng trưởng, ứng dụng cũng như vai trò trong thực tiễn của những chuyên gia tài chính định lượng-quant. Để tiếp nối những bài viết trước và đến gần hơn với một nghành rất là mới lạ này, bài viết này sẽ phân phối 1 số ít thông tin về chương trình huấn luyện và đào tạo ở những nước đã tăng trưởng và ở Nước Ta ; đồng thời trình làng một số ít mảng kỹ năng và kiến thức và những nguồn tìm hiểu thêm như hạng mục sách thiết yếu, website, tài liệu nghiên cứu và điều tra dành cho những ai có đam mê và sở trường thích nghi so với ngành tài chính định lượng .

A. Hoa Kỳ

Hiện nay, hơn 90 % nguồn cung nhân lực ngành tài chính định lượng trên quốc tế đến từ những trường ĐH và những viện điều tra và nghiên cứu của Hoa Kỳ. Theo thống kê list 25 trường huấn luyện và đào tạo tốt nhất quốc tế ( 2013 – năm trước ranking ) của website quantnet.com thì có 24 trường thuộc Hoa Kỳ và 1 trường ĐH của Canada là University of Toronto ở vị trí 12 với mức học phí xê dịch từ $ 50,000 đến USD 80,000. Carnegie Mellon University liên tục đứng ở vị trí cao nhất nhiều năm và hiện tại liên tục là nơi đào tạo và giảng dạy tốt nhất. Tiếp theo là những trường thuộc nhóm IVY league nổi tiếng như Princeton, Columbia, Cornell hay những viện điều tra và nghiên cứu uy tín về khoa học cơ bản và công nghệ tiên tiến : MIT Sloan Business School, UCLA Berkeley, New York University … Do đó hoàn toàn có thể khẳng định chắc chắn một điều rằng chất lượng của những chuyên gia tài chính định lượng về mặt phẳng chung là tốt .
Danh sách 25 trường tốt nhất quốc tế giảng dạy quant :
https://www.quantnet.com/mfe-programs-rankings/

B. Châu Âu

Hiện tại, khu vực châu Âu đang có thị trường tài chính tăng trưởng ngay sau Hoa Kỳ với biểu lộ qua tỉ lệ những thanh toán giao dịch có tương quan tới HFT ( thanh toán giao dịch tự động hóa tần số cao ) là 36 % so với Hoa Kỳ ( ~ 50 % ) năm 2012. Do đó những nước EU có thị trường tài chính quy mô lớn như Pháp, Đức và ngoài EU như Anh hay Thụy Sĩ có nhu yếu nhân lực ngành quant tương đối cao. Một số trường Đại học uy tín ở châu Âu có chuyên ngành tài chính định lượng :
University of Essex – MSc Computational Finance
Oxford University – MSc Mathematical và Computational Finance
The University Of Manchester – MSc Quantitative Finance : Financial Engineering
Ecole Polytechnique Fédérale De Lausanne – Master of Science in Financial Engineering
Hector School Of Engineering And Management – Master in Financial Engineering
Imperial College Business School – MSc Risk Management and Financial Engineering
Katholieke Universiteit Leuven – Master of Financial and Actuarial Engineering
University Of Reading, Henley Business School – MSc Financial Engineering
London School of Economics and Political Science – MSc Financial Mathematics
Cambridge University – Judge School – MPhil Finance ( Financial Engineering )

C. Châu Á Thái Bình Dương

Hiện nay trong khi nước Australia đang khá thừa nguồn nhân lực tài chính định lượng sau khủng hoảng cục bộ tài chính 2008 thì những nước mới nổi và những con rồng châu Á như Trung Quốc, Hongkong, Đài Loan, Nước Singapore, Nhật Bản và Nước Hàn lại có thị trường tài chính khá sôi động. Đặc biệt ở Nước Singapore đang có nhu yếu nhân lực để tăng trưởng những mạng lưới hệ thống thanh toán giao dịch tự động hóa HFT trong thời hạn gần đây đã có nhiều trường ĐH trong khu vực huấn luyện và đào tạo để cung ứng nhân lực tại chỗ. Sau đây là 1 số ít trường đào tạo và giảng dạy có uy tín ở nước Australia và khu vực Đông Á .

1. Australia:

Australian National University – Mathematical Finance
University of Melbourne – MSc Applied Finance
University of New South Wales – MSc Financial Mathematics
University of Sydney – Financial Mathematics

2. East Asia:

Hong Kong University ( HKU ) – MFin Financial Engineering
Nanyang Technological University ( NTU – Singapore ) – MSc Financial Engineering
National Tsing Hua University ( Taiwan ) – MSc Quantitative Finance
National University of Nước Singapore ( NUS ) – MSc Quantitative Finance
Nước Singapore Management University ( SMU ) – MSc Applied Finance

D. Việt Nam

Hiện tại ở Nước Ta đây vẫn là một ngành khá mới lạ ở góc nhìn ứng dụng mặc dầu đã Open nhiều chương trình giảng dạy có tương quan. 3 trường ĐH / viện nghiên cứu và điều tra có chất lượng :

Trường ĐH Kinh tế Quốc dân Hà Nội (NEU) – Khoa Toán kinh tế (MFE) – Chuyên ngành Toán tài chính (Mathematical Finance)

NEU

Trường ĐH Kinh Tế TPHCM (UEH) – Khoa toán thống kê (FOS) – Chuyên ngành Toán tài chính

http://www.fos.ueh.edu.vn/

Viện John von Neumann (JVN Institute) – ĐH Quốc gia TPHCM – Chuyên ngành Quantitative Computational Finance (QCF)

http://qcf.jvn.edu.vn/index.php/
Viện John von Neumann ( JVN ) hiện tại được nhìn nhận là nơi huấn luyện và đào tạo tốt nhất ở Nước Ta về chuyên ngành quant, bên cạnh việc chiếm hữu nhiều sinh viên có nền tảng về toán học và khoa học tốt, JVN link trực tiếp với những trường ĐH ở châu Âu như Engineering School Telecom ParisTech, ECE Paris Graduate School of Engineering, ENSAE-ParisTech, The University of Milan. Ngoài ra, giảng viên đa số là GS quốc tế cùng mạng lưới hệ thống đào tạo và giảng dạy, giáo trình hàng loạt theo tiêu chuẩn quốc tế đã góp thêm phần tạo nên thiên nhiên và môi trường sư phạm tốt nhất cho việc nghiên cứu và điều tra và học tập .

Lời kết cho loạt bài viết:

Tài chính định lượng là một ngành mới lạ ở những nền kinh tế tài chính mới nổi mặc dầu nó đã có lịch sử dân tộc hơn 30 năm ở Mỹ. Đây là một ngành yên cầu sự đam mê, kỹ năng và kiến thức tư duy về toán học tốt cũng như nhiều kỹ năng và kiến thức khác thiên về tính kỹ thuật. Theo đuổi nó yên cầu bỏ ra nhiều sức lực lao động, góp vốn đầu tư chất xám trình độ ở góc nhìn những nhân và góp vốn đầu tư về cơ sở vật chất, kỹ thuật so với những định chế tài chính muốn ứng dụng. Các bài viết trong loạt trình làng tổng quan về ngành tài chính định lượng ( từ P1 đến P4 ) đã đưa ra một góc nhìn bao quát từ những định nghĩa cơ bản, những mảng trình độ cũng như vị trí trong thực tiễn của một chuyên gia tài chính định lượng, đây là những kiến thức và kỹ năng ở mức độ sơ cấp cho những ai có sự chăm sóc đặc biệt quan trọng muốn khám phá và nghiên cứu và điều tra học tập, ứng dụng .
Ở Lever hạng sang hơn, tất cả chúng ta sẽ đàm đạo và nghiên cứu và điều tra chi tiết cụ thể những mảng trình độ một cách không thiếu như những quy mô ( định giá, thanh toán giao dịch, thống kê tài liệu … ) ; những mạng lưới hệ thống kỹ thuật, thuật toán, ứng dụng ( thanh toán giao dịch, bảo mật thông tin, quản trị rủi ro đáng tiếc ). Ngoài ra, do thực chất của tài chính định lượng là toán học và tin học, tất cả chúng ta cũng sẽ phải đương đầu với những yếu tố phức tạp trong cả hai nghành này như Tỷ Lệ thống kê ( probably and statistics ), chiêu thức số ( numerical method ), yếu tố về tài liệu ( big data, data mining ) hay cả trí tuệ tự tạo ( artificial intelligence ), máy học ( machine learning ). Cuối cùng là những tranh cãi không hề không sống sót giữa những chuyên viên – nhà khoa học về tính trong thực tiễn, năng lực ứng dụng cũng như tác động ảnh hưởng 2 mặt của nó đến mạng lưới hệ thống tài chính toàn thế giới và xu thế tăng trưởng trong tương lai. Những yếu tố trên sẽ được đưa vào nghiên cứu và phân tích trong những bài viết trình độ sâu hơn sau này .
— — — — — — — — và và và — — — — — — — –