Cómo hacer un buen uso de mi doctorado en matemáticas en el comercio de acciones

Question

Tengo un doctorado en matemáticas que terminé hace tres años. La titulación incluía cursos tradicionales en diversas áreas de las matemáticas abstractas, la superación de un examen exhaustivo y la presentación y publicación de una disertación. También he impartido clases de matemáticas (todas ellas abstractas) desde que terminé la carrera. Mis conocimientos y, por tanto, mi investigación se han limitado hasta ahora a un campo muy teórico. Nada de lo que hago actualmente tiene una aplicación directa en la vida real. Sólo tengo experiencia en estadística de grado. He asistido a clases de posgrado en ecuaciones diferenciales -la única área de las matemáticas que he tomado y que supongo que tiene aplicaciones en las finanzas-, así como a talleres fuera de la universidad, pero sólo los que se centran en la biología matemática.

Recientemente, me he interesado por la inversión en acciones y he estado leyendo varios recursos sobre métodos de negociación no cuantitativos. Yo mismo no tengo ninguna inversión por el momento, pero probablemente empezaré a tener una este año.

Sólo tengo un conocimiento superficial del análisis cuantitativo. Lo que sí sé es que el campo requiere un alto nivel de fluidez matemática, que supongo que tengo dada mi titulación, y que si alguna vez necesito aprender otro campo de estudio, puede que no me resulte difícil captar los conceptos. Si ayuda, también tengo conocimientos de C, R, Mathematica, Maxima y Octave. Mi objetivo es seguir una carrera independiente como analista cuantitativo en el lado y la transición lentamente en las finanzas matemáticas como mi área de investigación. El objetivo final es seguir publicando artículos (que es lo que me exige mi universidad) en matemáticas aplicadas y, al mismo tiempo, conseguir importantes ganancias financieras como analista. Lo que no estoy dispuesto a hacer es volver a la universidad y obtener un título relacionado, o cualquier forma de formación presencial formal. Estoy abierto a inscribirme en OCWs en línea y pagar por las certificaciones, o estudiar por mi cuenta.

Mis preguntas son las siguientes 1. La primera es que necesito los conocimientos/la base técnica de lo que pretendo hacer. ¿Por dónde debo empezar exactamente? ¿Dónde puedo conseguir la formación? ¿Algún OCW recomendado? 2. Suponiendo que ya tengo los conocimientos necesarios, ¿cómo empiezo a practicar?

Answer 1

Mi objetivo es seguir una carrera autónoma como q y poco a poco pasar a las finanzas matemáticas como mi área de investigación. El objetivo final es seguir publicando artículos (que es lo que es lo que me exige mi universidad) en matemáticas aplicadas y, al mismo matemática aplicada y, al mismo tiempo, obtener importantes beneficios económicos como analista.

Parece muy improbable que se pueda trabajar como "quant" autónomo sin haber trabajado nunca formalmente como analista quant para algún tipo de empresa de negociación. Ganar dinero en el mercado bursátil utilizando matemáticas avanzadas va mucho más allá de los libros de texto o de la investigación doctoral: en Wall Street hay departamentos enteros de brillantes doctores del MIT que desarrollan algoritmos propios para la negociación de valores, trabajan 100 horas a la semana y cobran mucho dinero. Si quieres aprender este campo, vete a trabajar a uno de esos talleres durante unos años y luego intenta triunfar por tu cuenta.

Incluso entonces, un reto importante sería que la mayor parte de la matemática avanzada que produce beneficios en Wall Street requiere conexiones de muy alta velocidad a los servidores de datos de Wall Street, para comprobar precios, comprar y vender, todo casi instantáneamente. Y ese tipo de canalización de datos es caro. MUY caro. Los operadores cuantitativos y los algoritmos de negociación automatizada a menudo necesitan que sus ordenadores estén físicamente muy cerca de los ordenadores de la bolsa, ya que los tiempos de negociación son tan cortos que la velocidad de la luz es demasiado lenta para que los ordenadores distantes sean útiles.

Answer 2

En primer lugar, que tengas un doctorado en algún área (probablemente abstracta) de las matemáticas no significa que automáticamente tengas un don para todo lo relacionado con los números. Así que abandona esa idea de que estás sentado sobre una máquina de imprimir dinero esperando a que la enchufes. Al igual que tú has pasado más de 5 años para hacer tu doctorado, además de más de 4 años de formación durante la licenciatura y posiblemente 12 años durante el K-12, los "magos del mercado" también han pasado mucho tiempo aprendiendo sobre finanzas para llegar a donde están. Por no hablar del talento innato (para las matemáticas abstractas en tu caso, para las finanzas en el suyo).

Por lo que usted mismo admite, su experiencia y conocimientos de trading son mínimos, así que prepárese para empezar por el principio. La buena noticia es que aquí es donde su doctorado se te proporcionará algunas ventajas:

• Domina la terminología matemática, está acostumbrado a leer demostraciones y teoremas y (con suerte) se siente cómodo aplicando principios dados de forma muy abstracta. Esta es una barrera enorme para los que no son matemáticos que usted no tendrá que superar, así que intente centrarse en los aspectos matemáticamente más rigurosos de la inversión, como las finanzas cuantitativas, las finanzas estadísticas y los trabajos académicos sobre teoría de precios y optimización de carteras. Los aprenderás mucho más rápido.
• Su experiencia investigadora debería haberle enseñado a digerir rápidamente textos técnicos, tomar buenas notas, pensar críticamente sobre el texto y detectar fácilmente charlatanerías ilógicas. Utiliza estas habilidades.
• Aprenda a codificar y a trabajar con grandes conjuntos de datos. Aprende al menos las estadísticas básicas que lo acompañan. Por suerte, en finanzas tu enfoque estadístico no está sujeto a los caprichos del revisor: si funciona, no importa lo que piense otro profesor de tu método de cálculo del valor p. Pero tiene que funcionar. En términos más generales, hoy en día no se puede hacer ningún trabajo cuantitativo útil en el comercio sin grandes datos (todo se ha arbitrado, y los mercados son demasiado complejos). Así que hay que sentirse cómodo trabajando con grandes conjuntos de datos, y también obteniéndolos (a menudo los datos financieros están bloqueados tras muros de pago).
• La última gran novedad de estos días es la IA, concretamente las redes neuronales convolucionales, el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático en general y todo eso. Esto sería muy útil para aprender. Tus conocimientos de matemáticas pueden o no ser muy útiles, pero en cualquier caso estás en una buena posición en términos de fundamentos para tener una oportunidad tan buena como cualquiera de aprender ML. Te recomiendo que intentes aprender todo el ML que puedas, intentando centrarte en series temporales e, idealmente, en datos financieros y bursátiles. Gran parte del ML es bastante general, por lo que si aprendes a predecir, por ejemplo, los desplazamientos de los taxis o los tratamientos contra el cáncer, no es tan diferente de analizar acciones, pero al empezar puede ser muy útil aprender en el dominio apropiado y conocer todas las peculiaridades particulares de ese dominio.

En cuanto a la monetización de su doctorado, hay dos maneras de hacerlo: Puedes comerciar por tu cuenta, o puedes trabajar para una empresa haciendo muy bien una pequeña parte de un gran sistema de comercio. Recomiendo encarecidamente no optar por la primera opción. Estarías compitiendo contra tipos realmente listos, que además de experiencia y conocimientos cuentan con inmensos recursos institucionales y conexiones a sus espaldas. Lo más probable es que fracase. En el mejor de los casos, podrías probar con un nicho de mercado no tradicional, como las criptomonedas, pero entonces tendrías todos los problemas que eso conlleva. Y los grandes ya han oído hablar de las criptomonedas, ya no estamos en 2009.

El camino más aburrido, pero mucho más prometedor, es refrescar tus conocimientos todo lo posible e intentar conseguir un empleo en el sector. Algunas empresas no quieren a tipos con un doctorado y la cabeza llena de sueños, sino a gente con estudios y experiencia en finanzas. Otras están dispuestas a aceptar a gente prometedora con buenas aptitudes, pero poca o ninguna experiencia en finanzas. Te contratarán principalmente por las habilidades que buscan (probablemente codificación, datos, matemáticas, estadísticas), no por conocimientos financieros, pero tener conocimientos financieros probablemente marcará una diferencia considerable a la hora de la contratación, así que tu estrategia será aprender los aspectos prácticos de tus habilidades actuales, aprender a comunicar eficazmente cuáles son esas habilidades y cuál es tu formación (el entrevistador probablemente no tendrá ni idea), pero también todas las nociones básicas de finanzas que puedas. Trabajar en una empresa o institución te protegerá del riesgo de mercado, pero la gente que trabaja en cosas que dan mucho dinero, normalmente también gana mucho dinero ella misma. Así podrás ahorrar parte de ese dinero y dedicarte también a la inversión.

Sé que esto puede sonar un poco vago, pero escribir aquí todo un plan de estudios de transición de matemáticas a finanzas no sería factible, ni sería una respuesta muy útil para otros usuarios porque depende mucho de la persona. Mucha suerte.

Answer 3

Nadie invertiría en un fondo de alto riesgo, o recurriría a un asesor, que no supiera a qué juega.

Un fondo de cobertura podría sin duda contratar a alguien con potencial y a partir de ese puesto podría desarrollarse una carrera y una experiencia.

Aquí hay un enlace a un artículo de un analista cuantitativo:

https://www.bloomberg.com/news/features/2018-11-19/the-triple-jeopardy-of-ke-xu-a-chinese-hedge-fund-quant .

Answer 4

Yo diría que lo primero que hay que hacer es darse cuenta de que los mercados de valores no son racionales. En lo que a mí respecta, no existe ninguna cantidad de potencia de cálculo y de datos que pueda predecir el movimiento de un valor individual en un periodo de tiempo conocido. No cabe duda de que a veces se pueden descubrir ineficiencias del mercado, pero el tiempo tiene un valor (coste) y adelantarse es lo mismo que equivocarse.

Cuando se aplica calor al acero, el resultado es conocido. Hay una fórmula, todo tiene mucho sentido.

No existe una fórmula para la bolsa, o el mercado de materias primas, o el mercado de divisas o cualquier otro valor. Hay mucha gente que cree que puede encontrar una. Son menos los que piensan que alguna vez han dado con una. A largo plazo, incluso una fórmula que funcione fracasará. El mercado se adapta, el mercado existía antes de que lo hiciera el Tesoro, antes de que abandonáramos el patrón oro. ¿Los datos del mercado de 1950 son relevantes para hoy? ¿Los datos del mercado de ayer son relevantes para hoy?

Sí, en cierta medida las finanzas implican números. Pero REALMENTE, las finanzas son negocios. Las decisiones empresariales no siempre son racionales. A veces, 2 + 2 = 5 de una forma que no tiene sentido y nunca se repite. A veces, 2 + 2 = 5 de una manera que justamente no tiene sentido y que finalmente se desmorona de una manera que debería haberse sabido y que podría ser capitalizada por los escépticos que no siguen al rebaño y que no se quedaron sin dinero antes de que la posición corta diera sus frutos. Creo que el hecho de que haya muchos números en las finanzas atrae a la gente a una falsa sensación de seguridad de que los números deben interactuar entre sí de una manera predecible. Hasta cierto punto, incluso las matemáticas teóricas tienen reglas que no tienen que ver con el estado de ánimo de alguien cuando firmó un acuerdo de suscripción para una emisión de bonos corporativos.

Si pudiera darte un consejo, te recomendaría que leyeras el libro Flash Boys. Este libro narra el auge de las operaciones de alta frecuencia por ordenador. Para que te hagas una idea, estos comercios ganan dinero comprando en un mercado por $1 and selling in another market for $ 1,001 muchas veces. En realidad, no se trata de una estrategia muy sofisticada que pueda identificar y sacar provecho de una ineficiencia del mercado simplemente introduciendo la información de las comillas en una fórmula muy complicada.

Existen varios simuladores de mercado que utilizan datos reales del mercado para facilitar la comprobación de una estrategia. Puede probarlos. Si lo que quiere es aplicar las matemáticas a los valores, probablemente debería centrarse en la negociación de opciones.

Odio la comparación entre los mercados financieros y los juegos de azar, pero si ahora no participas en actividades de alto riesgo, probablemente las finanzas no sean tu profesión.