To become a quant researcher at a big fund like Square Point, in addition to your existing skills, you may need to gain expertise in the following areas:
1. Mathematics: You should have a strong understanding of advanced mathematics such as calculus, probability theory, linear algebra, and numerical optimization. A strong foundation in these areas is essential for understanding the quantitative models that drive the financial industry.
2. Finance: You should have a deep understanding of finance concepts such as financial instruments and markets, trading strategies, portfolio optimization, and risk management.
3. Data Analysis: You should have experience in data analysis and statistical modeling, including time-series analysis, regression analysis, and other machine learning techniques.
4. Programming: While Python is widely used in the industry, knowledge of other languages such as R and MATLAB can also be useful, particularly for running complex simulations. Experience with data visualization tools such as Tableau or Power BI can also be beneficial.
5. Communication: You will need to be able to communicate complex quantitative concepts to both technical and non-technical audiences.

You may also want to consider obtaining a master's degree in a related field such as financial engineering or computational finance to strengthen your credentials and increase your chances of landing a job at a big fund. Additionally, gaining experience working with financial data, such as through internships or personal projects, can help demonstrate your expertise and enthusiasm for the field.
หากต้องการเป็นนักวิจัยเชิงปริมาณในกองทุนขนาดใหญ่เช่น Square Point นอกเหนือจากทักษะที่มีอยู่แล้ว คุณอาจต้องได้รับความเชี่ยวชาญในด้านต่อไปนี้: 1. คณิตศาสตร์: คุณควรมีความเข้าใจอย่างดีเกี่ยวกับคณิตศาสตร์ขั้นสูง เช่น แคลคูลัส ทฤษฎีความน่าจะเป็น พีชคณิตเชิงเส้น และการเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข รากฐานที่แข็งแกร่งในด้านเหล่านี้ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการทำความเข้าใจแบบจำลองเชิงปริมาณที่ขับเคลื่อนอุตสาหกรรมการเงิน 2. การเงิน: คุณควรมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแนวคิดทางการเงิน เช่น เครื่องมือทางการเงินและตลาด กลยุทธ์การซื้อขาย การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ และการบริหารความเสี่ยง 3. การวิเคราะห์ข้อมูล: คุณควรมีประสบการณ์ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ รวมถึงการวิเคราะห์อนุกรมเวลา การวิเคราะห์การถดถอย และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอื่นๆ 4. การเขียนโปรแกรม: แม้ว่า Python จะใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรม แต่ความรู้เกี่ยวกับภาษาอื่นๆ เช่น R และ MATLAB ก็มีประโยชน์เช่นกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการจำลองที่ซับซ้อน ประสบการณ์กับเครื่องมือการแสดงภาพข้อมูล เช่น Tableau หรือ Power BI ก็เป็นประโยชน์เช่นกัน 5. การสื่อสาร: คุณจะต้องสามารถสื่อสารแนวคิดเชิงปริมาณที่ซับซ้อนให้กับผู้ชมทั้งด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิค คุณอาจต้องการพิจารณารับปริญญาโทในสาขาที่เกี่ยวข้อง เช่น วิศวกรรมการเงินหรือการเงินคอมพิวเตอร์ เพื่อเสริมสร้างข้อมูลประจำตัวของคุณและเพิ่มโอกาสในการได้งานในกองทุนขนาดใหญ่ นอกจากนี้ การได้รับประสบการณ์ในการทำงานกับข้อมูลทางการเงิน เช่น ผ่านการฝึกงานหรือโครงการส่วนตัว สามารถช่วยแสดงความเชี่ยวชาญและความกระตือรือร้นในสาขานี้ได้
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence