Finanza Quantitativa

(1) due video (fin troppo lunghi) che mostrano i passaggi sia nel caso con valor medio nullo che nel caso generale (in inglese, ma la lavagna dovrebbe essere auto explaining).
Cauchy Schwarz Inequality Proof new - YouTube
Cauchy Schwarz Inequality Proof part 2 - YouTube

(2) Var(X + Y) = Var(X) + Var(Y) +2 Cov(X,Y) da cui Var(x+y) >= Var(X)+Var(y) se la covarianza è positiva (variabili 'concordi') o nulla (indipendenti)

(3) non credo di aver capito il quesito :confused: (a meno che non si riferisca a questo: Var(Y) = Var[E(Y|X)] + E[Var(Y|X)])

Sperando di non aver detto boiate :eek: (ma qui c'è sicuramente qualcuno che potrà eventualmente correggere :yes:) mi scuso del linguaggio poco 'statistico' ma uso queste cose in altri ambiti :)


Grazie per l'interessamento.

Ha valutato la tua cortesia positivamente e ti ringrazia.

OK!
 
Se finirai in una banca d'affari, al 90% finirai a fare il venditore, sappilo (che potrebbe anche piacerti): rapporti con la clientela, tentativi di portare flussi al tuo desk raccontando quanto siete belli, bravi & liquidi.

Dubito che finirai sul pricing e, in particolare, sul codice (che è dove la finanza quantitativa si sviluppa).

Trading proprietario? Chissà, se ti muovi bene... ma poi lì le abilità necessarie sono altre.

Comunque è un po' un minestrone di tutto, per fare due esempi non ritengo che il corso di "Modelli stocastici per la finanza" serva effettivamente granché senza le basi teoriche propedeutiche (calcolo differenziale, calcolo stocastico, teoria delle probabilità) o che il corso di "Metodi computazionali per la finanza" possa portarti molto in là senza che tu sappia nemmeno buttare giù due righe in un qualche linguaggio di programmazione effettivamente impiegato nel campo (C++, C#).

Non sperare insomma di acquisire conoscenze spendibili a livello pratico, avrai solo una infarinatura.

Invece per ambiti meno standardizzati rispetto ad una banca - come un hedge fund - servono idee fresche, inedite, magari proprio da campi apparentemente lontani anni luce da questo circo.

Con quel percorso di studi io punterei poi ad uno stage presso qualche ente sovranazionale, visto che ormai in Europa siamo pieni di questi carrozzoni... magari qualcosa di buono salta fuori.

La conoscenza di ambienti di calcolo e lavoro (R, Excel + VBA etc. etc.) non è mai buttata, alla peggio pompa la produttività individuale; tutti i corsi quantitativi non sono mai buttati, ti insegnano a ragionare con un approccio rigoroso; la roba solo teorica da studiare a memoria è deleteria e nell'era di Google fa perdere solo tempo.

La banca d’affari ,salvo alcune eccezioni ,non fa utilizzo di complessi modelli quantitativi ,generalmente assume economisti ed esperti finanziari quindi con quel tipo di percorso non dovrebbe avere alcun problema.
Per quanto riguarda la questione circa la teoria delle probabilità possiamo dire che non ci sia incompatibilità dato che quest’ultima è un argomento basilare in statistica che ,per giunta, si affronta anche ai corsi di economia (ad alcune facoltà addirittura si fanno i modelli probabilistici ) ,è altresì vero che in ogni caso sarebbe un argomento recuperabile in pochi giorni ,richiede al massimo una settimana di trattazione.
Per quanto riguarda il coding si può porre rimedio implementando l’insegnamento di programmazione nel proprio piano visto che si possono inserire due insegnamenti opzionali ed infine il calcolo differenziale ,in quanto propedeutico ,lo insegnano all’interno del corso (se ad economia non si fa ,è chiaro che chi stabilisce i requisiti lo abbia previsto ).
Nei fondi di investimento cercano nella maggior parte dei casi o statistici (finanche è una laurea affine)o economisti ,soltanto in alcuni casi possono essere richieste lauree tipo matematica e fisica al posto di economia (ma comunque alla pari di statistica e finanza che affine alla prima), in questi casi si parla degli hedge fund più quantitativi che sono circa il 20% del totale dei fondi di investimento quantitativi (più specificatamente cercano persone che sappiano trattare grosse moli di dati e in questo i matematici e i fisici possono riciclarsi in tale ambito).
Poi sinceramente vedo che ci sia poca conoscenza di questo mondo e molte affermazioni fatte siano erronee e imprecise ,pensare che la matematica sia interscambiabile con la finanza quantitativa è un luogo comune erroneo(un po’ come scambiare la figura dell’ingegnere con quella del matematico o la figura del body builder con quella del pugile soltanto perché entrambi si allenano in palestra) .
Volendo concludere dico all’utente che ha posto la domanda che il suo percorso è assolutamente compatibile con la scelta ,la laurea in economia consente di conseguire il Phd in Statistica figuriamoci se è incompatibile con il conseguimento di una laurea in quantitative finance,diciamo che questa magistrale è equiparabile ad una laurea in statistica per la finanza(cioè laurea in statistica che invece di avere insegnamenti di statistica demografica e sociale ,ha degli esami contabili e prettamente a spettro finanziario-economico,infatti è l’unica laurea insieme a statistica che ti permette di fare l’attuazione ,una magistrale in matematica ad esempio non ti da L abilitazione a farlo ,questo vale anche per il data scientist che però non avendo bisogno di un abilitazione è una professione che possono svolgere anche i matematici e fisici ,ma che in ogni caso rappresenta un altro sbocco principale soprattutto per la lm16 in finanza quantitativa.
Fate attenzione a non confondere i vari ambiti soltanto perché hanno alcune cose in comune(matematica-ingegneria -finanza)
 
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