¿Cuál es la cosa más difíciles para obtener el derecho en las Tasas de Quant recientemente (2019)?

Question

¿Cuáles son los mayores desafíos para las Tasas de Quants en 2019? La mayoría de los quants han pasado por mucho en los últimos años-el cambio de sus SABR modelos en JPY swaptions, la fijación de la FVA modelos de tasas negativas, el ajuste a la caja nueva fórmula para el EUR swaptions, lidiar con una multitud de tasas de descuento dependiendo de la CSA, la adición de cúpulas para midcurves. La mayoría de los que todo el mundo sabe cómo cambiar vols para hacer frente a los altos de la huelga de contribuyentes/CMS. SOFR se avecina en el horizonte y IBOR-IO puede ser no suponga un inconveniente para muchos países lo suficientemente pronto.

Así que, ¿cuál es el mayor problema al que se enfrentan las Tasas de Quants ahora? Lo que va a 2019 llevar como el mayor de los conjuntos de problemas?

(De preferencia que no sea la fijación de precios de algunos asianed cuello CMS propagación de comercio...algo más fundamental).

Answer 1

Y por supuesto, el dinero es siempre la clave de la cuestión. Que (no completamente burlón) comentario aparte:

1. En la práctica, en muchas empresas SE está luchando con ser claro, transparente e intuitiva en su manejo de las múltiples curvas y sus riesgos asociados. Tropezando con sus propios sistemas es molesto manera de perder dinero. Estos riesgos pueden ser sorprendentemente grande en virtud de mercado de coacción, cuando los bancos tienen que recaudar dinero en su natal ccy a soporte de papel, por ejemplo, en USD.
2. Creo que la CMS/alta huelga problema va a desaparecer en breve, tenemos un método alternativo para el manejo de la convexidad correcciones que no impliquen la replicación y la consiguiente alta huelga de riesgos ... debe estar disponible en un par de semanas. También debe manejar dinero en efectivo se establecieron las swaptions con la solución basada en la TIR.
3. Ahí está el eterno problema de la gestión de adelante de la volatilidad superficies / smiles / riesgos. Determinista vol modelos son buenos, estocástico vol modelos (Heston, SABR) son mejores en adelante de volatilidad, pero son buenos para predecir el avance de la volatilidad sonrisa. Así son estocásticos/local de la volatilidad de los modelos ... de hecho, post-calibración que suelen dar muy plana la volatilidad de las sonrisas. Muy molesto.
4. en el nivel actual de la tasa de medio ambiente, muchos de nuestros escritorios se volviendo a crédito y de productos estructurados en busca de mejores oportunidades. ¿Cómo podemos usar nuestras habilidades únicas en el mercado de renta fija (por ejemplo, nuestra comprensión de las sonrisas) para encontrar oportunidades dentro de la tramos? O tal vez X-Ccy productos?
5. Y, a continuación, el elefante en la habitación. En la actualidad podemos ignorar la máquina de aprendizaje. Es el 50% de la mierda, el 47% del mismo viejo-cosa con la fantasía de los nuevos títulos, y el 3% muy, muy interesante. En diez años la mayoría de nuestros el trabajo se basa fuertemente en MI. (Está en todas partes, incluso en el Mafia: las personas que se robaron este banco también disfrutó de robar ...). Desde No tengo ningún deseo de retirarse en 10 años, ¿cómo hacemos para financiar nuestras de transición, donde aprendemos cómo hacer MI trabajo de manera efectiva para nuestros los mercados? Ya no se puede ganar dinero haciendo lo que los demás hacen, Creo que tenemos que utilizar la estadística algoritmos de clustering en magnitudes derivadas, donde baja dimensionalidad puede ser más evidente. Yo creo que hay demasiado énfasis en la negociación de alta frecuencia; esto es como tratar a la cosecha de las ondas en la parte superior el agua, donde el real el dinero es, probablemente, en la comprensión de las mareas. Yo también creo que hay demasiado énfasis en los métodos estáticos, añadiendo ruido a los datos y el uso de métodos de adaptación puede ser más eficaz para separar el trigo de la paja ...

De todos modos, pido disculpas por esta corriente de la conciencia publicación