To qualify for a quant researcher position at a big fund like Square Point, you would likely need to have strong skills in several areas beyond programming. Here are some key skills that would be helpful to have:

Advanced Mathematics: Quantitative research in finance requires a deep understanding of mathematical concepts such as calculus, linear algebra, probability theory, and statistics. You will need to be comfortable with these concepts and be able to apply them to real-world financial problems.

Financial Knowledge: A solid understanding of financial markets, products, and instruments is essential for quant researchers in finance. You should be familiar with financial concepts such as asset pricing, portfolio optimization, risk management, and trading strategies.

Machine Learning: Machine learning techniques are widely used in quantitative finance for tasks such as prediction, classification, and clustering. You should have experience with machine learning algorithms and be able to apply them to financial data.

Data Analysis: As a data scientist, you likely already have strong data analysis skills. However, in finance, the data can be complex and noisy, so you will need to be able to work with large datasets, clean and preprocess data, and analyze and interpret results.

Communication and Collaboration: Quantitative research in finance is often a team effort, so you will need to be able to work effectively with others and communicate complex ideas in a clear and concise manner.

In addition to these technical skills, you may also need to have relevant work experience in finance or a related field, as well as strong problem-solving and critical thinking skills. It may be helpful to research the specific requirements and qualifications for the quant researcher positions at Square Point and other similar firms to determine what additional skills and experience you may need to gain.
หากต้องการมีคุณสมบัติสำหรับตำแหน่งนักวิจัยเชิงปริมาณในกองทุนขนาดใหญ่เช่น Square Point คุณจะต้องมีทักษะที่แข็งแกร่งในหลายๆ ด้านนอกเหนือจากการเขียนโปรแกรม ต่อไปนี้เป็นทักษะสำคัญบางประการที่อาจเป็นประโยชน์หากมี: คณิตศาสตร์ขั้นสูง: การวิจัยเชิงปริมาณในด้านการเงินจำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแนวคิดทางคณิตศาสตร์ เช่น แคลคูลัส พีชคณิตเชิงเส้น ทฤษฎีความน่าจะเป็น และสถิติ คุณจะต้องคุ้นเคยกับแนวคิดเหล่านี้และสามารถนำไปใช้กับปัญหาทางการเงินในโลกแห่งความเป็นจริงได้ ความรู้ทางการเงิน: ความเข้าใจที่มั่นคงเกี่ยวกับตลาดการเงิน ผลิตภัณฑ์ และเครื่องมือถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิจัยเชิงปริมาณในด้านการเงิน คุณควรคุ้นเคยกับแนวคิดทางการเงิน เช่น การกำหนดราคาสินทรัพย์ การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ การจัดการความเสี่ยง และกลยุทธ์การซื้อขาย การเรียนรู้ของเครื่อง: เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในด้านการเงินเชิงปริมาณสำหรับงานต่างๆ เช่น การทำนาย การจำแนกประเภท และการจัดกลุ่ม คุณควรมีประสบการณ์เกี่ยวกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและสามารถนำไปใช้กับข้อมูลทางการเงินได้ การวิเคราะห์ข้อมูล: ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณน่าจะมีทักษะในการวิเคราะห์ข้อมูลที่แข็งแกร่งอยู่แล้ว อย่างไรก็ตาม ในด้านการเงิน ข้อมูลอาจซับซ้อนและมีสัญญาณรบกวน ดังนั้นคุณจะต้องสามารถทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำความสะอาดและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ตลอดจนวิเคราะห์และตีความผลลัพธ์ได้ การสื่อสารและการทำงานร่วมกัน: การวิจัยเชิงปริมาณในด้านการเงินมักเป็นความพยายามของทีม ดังนั้นคุณจะต้องสามารถทำงานร่วมกับผู้อื่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสื่อสารแนวคิดที่ซับซ้อนในลักษณะที่ชัดเจนและรัดกุม นอกเหนือจากทักษะทางเทคนิคเหล่านี้แล้ว คุณยังอาจต้องมีประสบการณ์การทำงานที่เกี่ยวข้องในด้านการเงินหรือสาขาที่เกี่ยวข้อง ตลอดจนทักษะการแก้ปัญหาที่แข็งแกร่งและการคิดอย่างมีวิจารณญาณ การวิจัยข้อกำหนดและคุณสมบัติเฉพาะสำหรับตำแหน่งนักวิจัยเชิงปริมาณที่ Square Point และบริษัทอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกันอาจเป็นประโยชน์ เพื่อพิจารณาว่าคุณอาจต้องได้รับทักษะและประสบการณ์เพิ่มเติมใดบ้าง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence