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Analyse quantitative des marchés financiers
La finance quantique est un domaine qui se concentre sur divers aspects de la théorie et de la pratique financières. La recherche quantitative est l’application de techniques statistiques et mathématiques en finance. Les personnes travaillant dans ce domaine sont souvent des analystes financiers quantitatifs. La plupart des quants se spécialisent dans un domaine particulier qui peut inclure la tarification, les produits dérivés, la tarification, la théorie des portefeuilles ou d’autres domaines de la gestion des risques. En plus de leur travail universitaire, de nombreux diplômés cherchent un emploi dans des sociétés de recherche quantitative.
Il existe de nombreux domaines qui se prêtent à une application en finance quantique, notamment la théorie de la finance, les méthodes statistiques, les mathématiques et les statistiques. Le domaine des mathématiques relève des méthodes statistiques en raison de la nature mathématique et systématique des méthodes statistiques utilisées pour estimer les quantités utilisées dans l’évaluation des instruments financiers. Un bon exemple d’une telle méthodologie est l’économie actuarielle, qui utilise le processus d’évaluation des événements finis et d’autres méthodes numériques pour estimer les flux de trésorerie futurs.
De nombreux analystes financiers se concentrent davantage sur les statistiques et les applications informatiques en raison de la complexité de certains modèles et de l’applicabilité des données statistiques à une grande variété de contextes. C’est également un grand avantage car cela simplifie le processus de prise de décisions économiques et augmente l’efficacité. Toutefois, bien que de nombreux outils soient utilisés dans ce domaine, l’accent tend à être mis sur l’utilisation de principes mathématiques solides. Les types de statistiques suivants sont utilisés dans la finance quantique :
L’analyse financière porte principalement sur les modèles et l’interprétation des résultats de ces modèles. Un analyste spécialisé dans l’analyse financière devra avoir des connaissances à la fois de la théorie et de la pratique économiques et la capacité d’appliquer ces connaissances à divers contextes. La capacité à analyser et à interpréter les états financiers ainsi que l’interprétation des états financiers est essentielle pour être un analyste de finance quantique performant. Il est également courant pour les analystes de finance quantique d’avoir une formation et une certification supplémentaires dans d’autres domaines connexes, car la plupart des organisations exigent qu’un ingénieur, un statisticien et un analyste commercial soient certifiés pour pouvoir travailler en tant que négociant quantitatif.
L’apprentissage machine est un terme fréquemment associé à la finance quantique. L’apprentissage machine fait référence à la pratique consistant à prendre des données brutes, non traitées et à exécuter des programmes machines à l’aide d’algorithmes sophistiqués afin de créer des prédictions ou des résultats qui peuvent ensuite être utilisés pour prendre des décisions sur différents scénarios. En plus de l’apprentissage machine, un autre domaine de la finance quantique qui utilise l’analyse des grandes données est la gestion des risques, qui fait référence au processus d’analyse et de recommandation sur la façon de réduire les risques inhérents à la façon dont une entreprise fait des investissements, risques qui peuvent résulter de catastrophes naturelles ainsi que d’erreurs humaines.
Le risque financier est un facteur clé de la finance quantique. Les opérateurs quantitatifs utilisent souvent le calcul stochastique ainsi que d’autres méthodes statistiques pour évaluer les risques inhérents à la réalisation d’investissements. L’écart-type est l’une de ces mesures du risque. Il décrit la volatilité des prix au fil du temps, comme l’indique la variance – la différence de prix entre le prix moyen sur une période donnée et le prix moyen sur la même période. Les quants sont des quantificateurs qui prennent les résultats de l’écart-type et les appliquent à des ensembles de données. Par exemple, si vous quantifiez le risque de perte de valeur d’un investissement au fil du temps, vous devez d’abord prendre en compte les facteurs aléatoires associés à cette perte, puis les intégrer dans un modèle de calcul stochastique pour estimer le taux de variation de la valeur au fil du temps.
Un autre domaine de la finance quantique qui intègre l’analyse statistique est l’évaluation des options et la gestion des actifs. L’évaluation des options est un moyen d’évaluer les options futures en utilisant des données historiques. L’évaluation des options prend en compte le risque qu’une option particulière ne soit pas exercée ainsi que son potentiel d’augmentation de valeur au fil du temps – cette forme de commerce quantitatif est également utilisée dans la finance et l’assurance. Elle peut être utilisée pour fournir aux gestionnaires financiers des signaux de négociation quantitatifs ou pour mettre en œuvre des politiques spécifiques.
Un autre élément clé de la finance quantique est le trading automatisé. Il s’agit d’une autre forme de trading quantitatif qui utilise des outils statistiques et des formules pour fournir des signaux de trading aux traders. Ces générateurs de signaux nécessitent généralement des tests en amont et en aval pour s’assurer qu’ils produisent des estimations correctes. Des logiciels de trading automatisé sont désormais disponibles et peuvent améliorer considérablement l’efficacité des stratégies de trading quantitatif complexes. L’utilisation de logiciels de négociation automatisée est de plus en plus courante, car les entreprises réalisent qu’elles peuvent améliorer leurs marges bénéficiaires en automatisant une partie du travail analytique impliqué dans le processus