To qualify for a quant researcher position at a big fund like Square Point, you'll need to have a strong foundation in mathematics, statistics, and finance. Here are some additional skills you may need to acquire:

1. Advanced Mathematics: You will need to have a deep understanding of calculus, linear algebra, probability theory, and optimization techniques.

2. Statistical Modeling: You will need to have expertise in statistical modeling and analysis, including time-series analysis, multivariate analysis, and Bayesian statistics.

3. Machine Learning: Knowledge of machine learning algorithms and techniques, including supervised and unsupervised learning, decision trees, random forests, and deep learning, is essential.

4. Financial Markets: You should have a strong understanding of financial markets, including asset pricing, portfolio optimization, risk management, and trading strategies.

5. Communication Skills: You will need to be able to communicate your findings effectively, both verbally and in writing, to colleagues and clients who may not have a technical background.

6. Experience with Financial Data: Experience working with financial data such as stock prices, interest rates, and economic indicators would be an asset.

7. Collaborative Skills: Quantitative research is often done in teams, so you should be able to work collaboratively and contribute your expertise to a team.

To prepare for a position as a quant researcher, you may want to consider pursuing additional education or certifications in areas such as mathematics, statistics, or finance, as well as gaining experience with financial data and machine learning.
หากต้องการมีคุณสมบัติสำหรับตำแหน่งนักวิจัยเชิงปริมาณในกองทุนขนาดใหญ่เช่น Square Point คุณจะต้องมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งในด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และการเงิน ต่อไปนี้เป็นทักษะเพิ่มเติมที่คุณอาจต้องได้รับ: 1. คณิตศาสตร์ขั้นสูง: คุณจะต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับแคลคูลัส พีชคณิตเชิงเส้น ทฤษฎีความน่าจะเป็น และเทคนิคการหาค่าเหมาะที่สุด 2. การสร้างแบบจำลองทางสถิติ: คุณจะต้องมีความเชี่ยวชาญในการสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์ทางสถิติ รวมถึงการวิเคราะห์อนุกรมเวลา การวิเคราะห์หลายตัวแปร และสถิติแบบเบย์ 3. การเรียนรู้ของเครื่อง: ความรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมและเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงการเรียนรู้แบบมีผู้ดูแลและไม่ได้รับการดูแล แผนผังการตัดสินใจ ป่าสุ่ม และการเรียนรู้เชิงลึก เป็นสิ่งจำเป็น 4. ตลาดการเงิน: คุณควรมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับตลาดการเงิน รวมถึงการกำหนดราคาสินทรัพย์ การเพิ่มประสิทธิภาพพอร์ตโฟลิโอ การจัดการความเสี่ยง และกลยุทธ์การซื้อขาย 5. ทักษะในการสื่อสาร: คุณจะต้องสามารถสื่อสารสิ่งที่คุณค้นพบได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งทางวาจาและลายลักษณ์อักษร ให้กับเพื่อนร่วมงานและลูกค้าที่อาจไม่มีพื้นฐานทางเทคนิค 6. ประสบการณ์เกี่ยวกับข้อมูลทางการเงิน: ประสบการณ์ในการทำงานกับข้อมูลทางการเงิน เช่น ราคาหุ้น อัตราดอกเบี้ย และตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ จะเป็นสินทรัพย์ 7. ทักษะในการทำงานร่วมกัน: การวิจัยเชิงปริมาณมักทำกันเป็นทีม ดังนั้นคุณควรจะสามารถทำงานร่วมกันและนำความเชี่ยวชาญของคุณมาแบ่งปันให้กับทีมได้ เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับตำแหน่งนักวิจัยเชิงปริมาณ คุณอาจต้องการพิจารณาการศึกษาเพิ่มเติมหรือการรับรองในสาขาต่างๆ เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ หรือการเงิน รวมถึงการได้รับประสบการณ์เกี่ยวกับข้อมูลทางการเงินและการเรียนรู้ของเครื่อง
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence