Giới thiệu ngành tài chính định lượng | MFEDE

Giới thiệu ngành tài chính định lượng

(Nguồn: bloghong.com)

Giới thiệu ngành tài chính định lượng P1

I. Tài chính định lượng là gì?

Tài chính định lượng (Quantitative Finance hay Mathematical Finance) là một mảng của toán học ứng dụng vào thị trường tài chính, ứng dụng những mô hình toán học nhằm dự đoán, định giá giá trị chứng khoán; quản lý danh mục đầu tư; quản trị rủi ro tài chính hay giao tiếp tự động.

Cần phân biệt rõ ràng giữa tài chính định lượng với một ngành khác dễ gây nhầm lẫn là kinh tế tài chính (monetary economics). Sự khác biệt cơ bản thể hiện qua ví dụ so sánh:

Những nhà kinh tế tài chính nghiên cứu những lý do vì sao giá cổ phiếu của tổ chức lại biến động do những yếu tố khác.

Những nhà tài chính định lượng lại tìm cách định giá hay dự đoán giá trị cổ phiếu tổ chức trong tương lai bằng những mô hình và dụng cụ toán học tiên tiến.

II. Lịch sử của tài chính định lượng

Lịch sử của tài chính định lượng gắn ngay tắp lự với sự phát triển của những ngành khoa học tự nhiên: toán học, vật lý học, tin học.

Những ứng dụng trước nhất của toán học là lý thuyết tối ưu hóa danh mục của Harry Markowitz. Sử dụng ước tính trung bình phương sai của những danh mục để kiểm tra chiến lược đầu tư làm thay đổi hoàn toàn cách làm trước đó là tìm mọi cách tìm kiếm một cổ phiếu riêng lẻ tốt nhất để đầu tư. Hay sử dụng hồi quy tuyến tính để hiểu rõ và định lượng rủi ro (như phương sai) và lợi nhuận (như giá trị trung bình) của toàn bộ cổ phiếu và trái phiếu, chiến lược tối ưu hóa đã được sử dụng để tậu danh mục đầu tư với lợi nhuận trung bình to nhất với mức độ rủi ro (phương sai) chấp nhận được. Song song, William Sharpe đã phát triển dụng cụ toán học xác định mối quan hệ giữa mỗi cổ phiếu và thị trường cùng với những đồng sự. Do đó năm 1990, Markowitz, Sharpe cùng với Merton Miller đã được trao giải nobel kinh tế. Trong thời kì này toán học trở thành tinh vi và phức tạp hơn. Nhờ những cống hiến của Robert Merton và Paul Samuelson những mô hình một thời khắc đã được thay thế bởi những mô hình thời kì liên tục, mô hình di chuyển Brown.

Cuộc cách mệnh quan yếu tiếp theo trong ngành tài chính định lượng là công trình mô hình hóa thị trường tài chính của Fischer Black và Myron Scholes cùng với những đóng góp nền tảng của Robert C.Merton. Scholes và Merton đã được trao giải nobel kinh tế năm 1997.

Những mô hình toán học tinh vi, phức tạp và chiến lược định giá sản phẩm phái sinh đã được phát triển liên tục nhưng tính đảm bảo an toàn đã bị phá hủy bởi cuộc khủng hoảng tài chính 2007-2010. Tuy nhiên, nhiều tổ chức trong lĩnh vực tài chính vẫn đang tiếp tục tìm kiếm những phương pháp và lý thuyết hiệu quả hơn.

Trong lĩnh vực vật lý, Bachelier là người trước nhất tìm cách “định lượng” di chuyển Brown (di chuyển của hạt nhỏ lí tí trong nước hay của những phân tử chất khí trong ko khí) vào năm 1900 và được coi là cha đẻ của ngành toán tài chính tiên tiến. Ông đã phát triển lý thuyết toán để nghiên cứu những quá trình tình cờ, lý thuyết mà sau này được tái khám phá bởi Einstein. Ngày nay mô hình di chuyển Brown dựa trên lý thuyết xác suất thống kê chính là mô hình chuẩn và nền tảng trong việc dự đoán giá chứng khoán, lãi suất trái phiếu, rủi ro đầu tư trong tài chính tiên tiến.

Sự bùng nổ mạnh mẽ ở lĩnh vực kỹ thuật thông tin và khoa học máy tính cuối thế kỷ 20 làm nền tảng quan yếu nhất cho sự phát triển ngành tài chính định lượng. Những máy tính với tốc độ xử lí tăng theo định luật Moore(*) là dụng cụ mạnh mẽ và ko thể thay thế để thực thi những mô hình, những dự đoán tài chính. Ngoài ra nhiều máy tính, hệ thống quản lí điện tử đã được đưa vào ứng dụng ở những sở giao tiếp chứng khoán như NYSE (New York Inventory Alternate) những năm 1970 và từ năm 1980 xuất hiện hình thức giao tiếp tự động (algorithmic buying and selling hay automated buying and selling), đặc thù là giao tiếp tần số cao HFT (high- frequency buying and selling). Hệ thống giao tiếp tự động sử dụng những thuật toán (algorithm) do những nhà tài chính định lượng viết ra cho những máy tính tự động giao tiếp liên tục nhằm tối ưu hóa lợi nhuận bằng chênh lệch giá.

Giới thiệu ngành tài chính định lượng P2

III. Ứng dụng của tài chính định lượng hiện nay – những ngành liên quan

Mặc dù đã sở hữu nhiều ứng dụng và sở hữu lịch sử phát triển khoảng 40 năm (từ những năm 1970), tuy nhiên ngày nay tài chính định lượng vẫn còn nhiều lĩnh vực chưa được nghiên cứu ứng dụng ở những nước phát triển. Đặc trưng sau cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính thế giới năm 2007, những nhà tài chính định lượng đang đối mặt với nhiều vấn đề từ rủi ro của những mô hình định lượng trước đây tới việc phải tìm kiếm những mô hình, lý thuyết mới với tỉ suất lợi nhuận cao hơn và rủi ro thấp hơn.

Sự phát triển của ngành tài chính định lượng phụ thuộc vào sự phát triển của thị trường tài chính, đặc thù là thị trường chứng khoán và cả nền khoa học kỹ thuật của mỗi quốc gia. Hoa Kỳ và Châu Âu là hai khu vực khởi đầu và phát triển nhất tới thời khắc ngày nay. Trong lúc đó, những quốc gia công nghiệp mới NICs (Nhật Bản, Hàn Quốc, Singapore, đặc khu Hong Kong) và cường quốc mới nổi Trung Quốc đang sở hữu nhu cầu nhân lực cao. Ở Việt Nam, thị trường tài chính vẫn đang phát triển và chưa hoàn thiện, việc ứng dụng những mô hình và lý thuyết chưa khả thi và thực tiễn. Tuy nhiên trong thời kì 5-10 năm tới, lúc chúng ta tiến hành hội nhập, liên kết tài chính sâu rộng hơn, thị trường tài chính năng động và quy mô to hơn, đó chính là thời cơ cho những chuyên gia tài chính định lượng thử sức.

IV. Những mảng chính của ngành tài chính định lượng:

1. Basic and Statistical Finance:

Sử dụng những phương pháp định lượng như thống kê, kinh tế lượng, phân tích econophysics(*) nhằm nghiên cứu thực nghiệm dữ liệu chuỗi thời kì của tài chính, kinh tế; nghiên cứu những vấn đề chung hoặc những hành vi vượt trội trong thị trường tài chính, nền kinh tế. Mô phỏng cơ chế thị trường tài chính hay nền kinh tế bằng những mô hình phi tuyến tính.

(econophysics – nghiên cứu, ứng dụng những lý thuyết của vật lý như tiến trình tình cờ, động lực học phi tuyến tính giải quyết những vấn đề trong kinh tế, ứng dụng vào thị trường tài chính)

2. Computational Finance:

Là một nhánh của khoa học máy tính ứng dụng, xử lý những tiện lợi thực tế trong tài chính bằng những dụng cụ toán học như toán tài chính và phương pháp số. Từ những năm 1950, computation finance sử dụng để ứng dụng trong việc tối ưu hóa danh mục đầu tư, tới 1960 là giao tiếp chứng khoán bằng chênh lệch giá nhằm kiếm lợi nhuận. Những năm 1970 ứng dụng của computation finance là định giá quyền tậu và phân tích những khoản cầm cố chứng khoán hóa. Cuối thập kỷ 80 xuất hiện sự đột phá là ứng dụng những siêu máy tính và xuất hiện những nhà giao tiếp định lượng (quant) quản trị danh mục đầu tư bằng định lượng. Trong 20 năm mới đây, computation finance đã sở hữu ứng dụng trong tất cả những lĩnh vực của tài chính và đang sở hữu nhu cầu nhân lực cao. Những ứng dụng vượt trội nhất hiện nay là giao tiếp tự động bằng thuật toán (algorithmic buying and selling), đầu tư định lượng (quantitative investing) ứng dụng ở những Hedge funds hay giao tiếp tần suất cao (Excessive-frequency buying and selling).

3. Portfolio Administration:

Quản lý danh mục đầu tư định lượng là lựa tậu những chứng khoán bao gồm danh mục đầu tư của mình dựa trên dữ liệu thống kê và phương pháp số học. Dữ liệu này sau đó được đưa vào những mô hình dựa trên dữ liệu quá khứ và xác suất thống kê để xác định lựa tậu đầu tư tốt nhất và thời kì tậu bán chúng. Những nhà phân tích danh mục đầu tư định lượng, hay còn được gọi là quants, cũng kiểm tra mức độ rủi ro gắn ngay tắp lự với mỗi thời cơ đầu tư nhằm nhằm tránh rủi ro thua lỗ của danh mục. Ngoài ra phân tích định lượng giúp loại trừ vấn đề tâm lý của con người trong việc lựa tậu danh mục đầu tư nhất là lúc thị trường xảy ra thay đổi bất thần.

Lý thuyết được sử dụng để quản lý danh mục như kinh tế tài chính, kế toán, tài chính hành vi và đi kèm với chúng là những mô hình, dụng cụ toán học là một đặc thù ko thể thiếu của mảng định lượng. Yếu tố thường được sử dụng để định lượng như là giá, động lượng hay rủi ro. Những mô hình của quản trị danh mục đầu tư tập trung vào việc dự đoán lợi nhuận, mô hình tối ưu đa yếu tố, mô hình phi tuyến, mô hình dựa trên yếu tố thời kì và điều khiển quay vòng danh mục hay định giá Monte Carlo giá trị doanh nghiệp.

4. Pricing of Securities

Định giá là một công việc vô cùng quan yếu trong ngành tài chính nhà băng, đặc thù trong lĩnh vực chứng khoán. Kết quả của định giá sở hữu liên quan trực tiếp tới chiến lược, mục tiêu, quyết định đầu tư. Do đó định giá xác thực giá trị thực của những loại chứng khoán sở hữu vai trò quyết định kết quả của việc đầu tư. Ngành tài chính định lượng với những dụng cụ và mô hình mạnh mẽ đã được sử dụng để định giá chứng khoán, đặc thù là chứng khoán phái sinh-là một loại chứng khoán phức tạp từ những năm 1970 ở Mỹ. Trái lại, tài chính định lượng cũng sở hữu thể thiết kế những thuật toán, sử dụng những phương pháp số nhằm tạo ra những sản phẩm phái sinh phức tạp, rộng rãi hóa sản phẩm phái sinh nhằm tìm kiếm lợi nhuận. Nền tảng cơ bản của định giá chứng khoán là những dụng cụ toán học như giải tích tình cờ, giải tích học phối hợp với computation finance để thiết kế những mô hình định giá cũng như tính toán rủi ro của sản phẩm.

5. Quantitative Danger Administration (QRM):

Rủi ro cùng với lợi nhuận là hai biến số quan yếu nhất trong ngành tài chính nhà băng. Tuy nhiên, trong lúc lợi nhuận và tối ưu hóa lợi nhuận đã được ưa chuộng và phân tích một cách gần như một thời kì dài trước đó, rủi ro mới được những chuyên gia tài chính ưa chuộng trong khoảng 30 năm trở lại đây. Ban sơ, quản trị rủi ro được ứng dụng trong những định chế nhà băng từ những năm 1970 và sau đó là việc quản trị tài sản, những quỹ đầu tư phòng hộ (hedge fund), những hãng bảo hiểm và nhà quản trị tài chính doanh nghiệp. Nếu như trước đây rủi ro được những nhà quản trị nhìn nhận ở vị thế thụ động chính là một mối đe dọa và nhiệm vụ của họ là tránh tới mức tối đa tác động của nó; ngày nay rủi ro vừa là một đe dọa vừa là một thời cơ để kinh doanh, rủi ro được nhìn nhận tích cực và chủ động hơn. Dụng cụ để hiểu và quản trị rủi ro tốt nhất đó chính là toán học và ứng dụng của tin học được những nhà quản trị tài chính sử dụng, chính điều đó đã hình thành một hướng phát triển và xu thế của ngành tài chính định lượng với hai nhiệm vụ chính là phân tích định lượng và mô hình hóa rủi ro. Những mô hình và dụng cụ mạnh mẽ nhất như mô phỏng Monte Carlo, những mô hình dự đoán, phân tích hồi quy và chuỗi thời kì, tối ưu hóa…

6. Buying and selling and Market Microstructure

Market Microstructure là một nhánh của ngành tài chính nghiên cứu quá trình và kết quả của việc giao tiếp những tài sản dưới một tập hợp những quy tắc đặc thù. Trong lúc kinh tế học nghiên cứu những cơ chế giao tiếp một cách trừu tượng thì market microstructure tập trung vào những cơ chế giao tiếp cụ thể và yếu tố sở hữu liên quan tới sự biến động giá cả của tài sản. Những chủ đề nghiên cứu như: mô phỏng cấu trúc thị trường và liên quan của nó tới việc giao tiếp tài sản; những công thức định giá, đấu giá tài sản hay đơn thuần như ra quyết định giao tiếp (tậu hay ko tậu); tính toán giá thành thực hiện và giá thành thời kì của giao tiếp; đo lường thông tin và liên quan của nó tới những chủ thể tham gia thị trường. Để nghiên cứu những vấn đề này, những nhà tài chính học sử dụng những mô hình định lượng phức tạp của kinh tế lượng và tương trợ của computation finance.

Nghiên cứu Market microstructure dẫn tới việc ứng dụng lý thuyết vào những giao tiếp định lượng (quantitative buying and selling) nhằm tìm kiếm lợi nhuận. Những vấn đề được những nhà tài chính định lượng ưa chuộng như: thiết kế hệ thống giao tiếp tự động (Automated buying and selling system), đặc thù giao tiếp tần số cao HFT (high-frequency buying and selling); nghiên cứu thuật toán giao tiếp tối ưu (Algorithmic buying and selling) tìm kiếm lợi nhuận bằng chênh lệch giá (Arbitrage Buying and selling). Lý thuyết của buying and selling dựa nhiều vào những lý thuyết tình cờ như di chuyển Brown của vật lý học, tiến trình tình cờ (stochastic course of), phương pháp số (numerical strategies), xác suất thống kê (most likely and statistics). Những thuật toán và mô hình giao tiếp được thiết kế trên những nền tảng tiếng nói lập trình và kỹ thuật thông đòi hỏi những chuyên gia tài chính định lượng phải nắm vững cả lĩnh vực này. Những phần mềm được sử dụng để lập trình phổ quát hiện nay như R, C/C++, Matlab, Python. Ngoài ra, do sự liên quan chặt chẽ và dựa trên nền tảng tin học nên giao tiếp định lượng cũng nghiên cứu và ứng dụng những lĩnh vực tiên tiến của ngành kỹ thuật thông tin như khai thác dữ liệu (knowledge mining), xử lý dữ liệu to (massive knowledge), trí tuệ nhân tạo (synthetic intelligence), máy học (machine studying). Đây chính là mảng phát triển mạnh mẽ nhất và sở hữu tiềm năng nhất của ngành tài chính định lượng cùng với quản trị rủi ro.Hệ thống giao dịch tự động HFT

Hệ thống giao tiếp tự động HFT

Giới thiệu ngành Tài chính Định lượng P3

V. Nhà tài chính định lượng – Quant

Nhà tài chính định lượng còn được gọi dưới nhiều tên khác như quant, quantitative analyst (chuyên gia phân tích định lượng) hay thậm chí là monetary engineer (kỹ sư tài chính). Tên gọi kỹ sư tài chính phản ánh đúng bản tính của nhà tài chính định lượng, đó là một người mang bản sắc của một kỹ sư từ tư duy tới hành động trong công việc, công việc của họ là ứng dụng những lý thuyết của toán học, tin học, vật lý học vào tài chính.

Monetary engineering chủ yếu sở hữu hai mảng chính là Computational finance (tài chính tin học) và Mathematical finance (toán tài chính). Tuy nhiên trong thực tế những công việc của một Quant đòi hỏi tri thức tương trợ và ứng dụng tune tune lẫn nhau của cả hai mảng. Do đó việc phân loại quant được dựa trên tính chất công việc của họ. Những quant sở hữu thể làm việc ở nhiều định chế tài chính như nhà băng (quản trị rủi ro, kiểm soát giao tiếp, kinh doanh sản phẩm tài chính, phân tích dữ liệu), tổ chức kiểm toán (quản trị rủi ro), quỹ đầu tư (giao tiếp tự động, quản trị rủi ro, phân tích đầu tư), tổ chức chứng khoán (kinh doanh sản phẩm phái sinh, giao tiếp tự động) hay định chế phi tài chính: bảo hiểm. Sau đây là 3 nhóm vị trí trong thực tế của một quant:

1. Entrance workplace quantitative analyst (FO quant):

Những quant ở mảng này tham gia vào hoạt động marketing và giao tiếp, công việc của họ là xác định giá cả, tư vấn, môi giới, phân tích nhanh những vấn đề trong kinh doanh bằng phương pháp định lượng sở hữu sẵn và tìm kiếm những thời cơ đầu tư sở hữu lợi nhuận. Cụ thể như định giá những tài sản, chứng khoán (cổ phiếu, trái phiếu, đặc thù là chứng khoán phái sinh) bằng những mô hình, phân tích đầu tư, làm trung gian giao tiếp cho khách hàng, marketing những hợp đồng phái sinh,…

FO quant sở hữu kỹ năng về toán, tin học ở mức ứng dụng được những mô hình và sử dụng những dụng cụ định lượng nhuần nhuyễn, ngoài ra đây là những quant trực tiếp tham gia vào công việc kinh doanh với khách hàng nên kỹ năng giao tiếp và làm việc nhóm phải đạt yêu cầu.

Trình độ trung bình: Cử nhân Kinh tế/Tài chính (Bachelor of Economics/Finance), Thạc sĩ tài chính định lượng (Grasp of Quantitative Finance/ Monetary Arithmetic/Monetary Engineering/Utilized Finance)

Thu nhập của những FO quant (sở hữu kinh nghiệp khoảng 2 năm) ở Mỹ ít nhất $100,000-$120,000 mỗi năm so với mức lương trung bình $50,000/năm của toàn nước Mỹ (2012). Ngoài ra còn những khoản hoả hồng môi giới giao tiếp tương đối tốt.

2. Mid workplace quantitative analyst (MO quant):

Những vị trí thường gặp của những MO quant:

  • Quantitative Analysis Growth (R&D quant): Xây dựng, cập nhật, tương trợ những mô hình định lượng cho những FO quant giao tiếp; thiết kế những hệ thống giao tiếp cho tổ chức; xây dựng những sản phẩm tài chính để kinh doanh.
  • Quantitative Danger Administration: Xây dựng những mô hình quản trị rủi ro, thẩm định hoạt động giao tiếp của FO quant, kiểm soát và giới hạn những lệnh giao tiếp nhằm đảm bảo an toàn về rủi ro.

Những quant ở vị trí này đòi hỏi trình độ chuyên môn về toán học và tin học cao hơn FO quant. Những kỹ năng tập trung vào xây dựng những dụng cụ, lập trình thuật toán và thiết kế mô hình.

Trình độ học vấn trung bình: Thạc sĩ tài chính định lượng (như FO quant); Tiến sĩ kinh tế học, tài chính học (Ph.D in Economics, Finance).

Thu nhập: $200,000 – $500,000/năm là mức hoàn toàn sở hữu thể đạt được với những MO quant sở hữu năng lực. Thu nhập thực bị tác động to bởi lợi nhuận đem lại cho tổ chức, những MO quant sở hữu thể hưởng thu nhập 30-50% lợi nhuận đem lại cho tổ chức.

3. Again workplace quantitative analyst (BO quant):

Nhắc tới những vị trí again workplace người ta thường nghĩ tới những nhà quản lý, hoạch định chiến lược, chính sách. Tuy nhiên chúng ta nhìn nhận again workplace quant dưới góc độ chuyên môn là những chuyên gia-nhà khoa học (scientists) thực thụ. Công việc chính của họ là thẩm định những mô hình (validate the fashions), nghiên cứu những vấn đề về xử lý dữ liệu (knowledge mining, massive knowledge), xác nhận những giao tiếp (deal affirmation).

Vị trí này đòi hỏi trình độ chuyên môn cao nhất, trình độ học vấn cấp độ Tiến sĩ ở những lĩnh vực Toán, Tài chính, Vật lý, Tin học, Kinh tế học (Ph.D in Maths, Finance, Physics, IT, Economics).

Khác với FO quant và MO quant, thu nhập của BO quant thường ít thay đổi và thấp tương đối do ko làm việc trực tiếp với những hoạt động tạo ra lợi nhuận.

Trên đây là cách nhìn tổng quát về những vị trí của một nhà tài chính định lượng-quant trong thời khắc ngày nay, sự phân chia này nằm ở mức độ chung đối với những định chế tài chính. Tuy nhiên một Entrance Workplace quant ở định chế tài chính này (như quỹ đầu tư) cũng sở hữu thể tương đương với một Center Workplace quant ở định chế tài chính khác (như nhà băng) trong thực tế do cấu trúc và chức năng hoạt động của những định chế là khác nhau.

Giới thiệu ngành tài chính định lượng P4 (phần cuối)

VI. Nghiên cứu và học tập ngành tài chính định lượng

Những phần trước đã mô tả một cách sở hữu hệ thống những khái niệm ban sơ, lịch sử phát triển, ứng dụng cũng như vai trò thực tế của những chuyên gia tài chính định lượng-quant. Để tiếp nối những bài viết trước và tới sắp hơn với một lĩnh vực khôn xiết mới mẻ này, bài viết này sẽ cung cấp một số thông tin về chương trình tập huấn ở những nước đã phát triển và ở Việt Nam; song song giới thiệu một số mảng tri thức và những nguồn tham khảo như danh mục sách cấp thiết, web site, tài liệu nghiên cứu dành cho những ai sở hữu mê say và thị hiếu đối với ngành tài chính định lượng.

A. Hoa Kỳ

Hiện nay, hơn 90% nguồn cung nhân lực ngành tài chính định lượng trên thế giới tới từ những trường đại học và những viện nghiên cứu của Hoa Kỳ. Theo thống kê danh sách 25 trường tập huấn tốt nhất thế giới (2013-2014 rating) của web site bloghong.com thì sở hữu 24 trường thuộc Hoa Kỳ và 1 trường đại học của Canada là College of Toronto ở vị trí 12 với mức học phí dao động từ $50,000 tới $80,000. Carnegie Mellon College liên tục đứng ở vị trí cao nhất nhiều năm và ngày nay tiếp tục là nơi tập huấn tốt nhất. Tiếp theo là những trường thuộc nhóm IVY league tăm tiếng như Princeton, Columbia, Cornell hay những viện nghiên cứu uy tín về khoa học cơ bản và kỹ thuật: MIT Sloan Enterprise College, UCLA Berkeley, New York College…Do đó sở hữu thể khẳng định một điều rằng chất lượng của những chuyên gia tài chính định lượng về mặt bằng chung là tốt.

Danh sách 25 trường tốt nhất thế giới tập huấn quant:

B. Châu Âu

Ngày nay, khu vực châu Âu đang sở hữu thị trường tài chính phát triển ngay sau Hoa Kỳ với thể hiện qua tỉ lệ những giao tiếp sở hữu liên quan tới HFT (giao tiếp tự động tần số cao) là 36% so với Hoa Kỳ (~50%) năm 2012. Do đó những nước EU sở hữu thị trường tài chính quy mô to như Pháp, Đức và ngoài EU như Anh hay Thụy Sĩ sở hữu nhu cầu nhân lực ngành quant tương đối cao. Một số trường Đại học uy tín ở châu Âu sở hữu chuyên ngành tài chính định lượng:

College of Essex – MSc Computational Finance

Oxford College – MSc Mathematical & Computational Finance

The College Of Manchester – MSc Quantitative Finance: Monetary Engineering

Ecole Polytechnique Fédérale De Lausanne – Grasp of Science in Monetary Engineering

Hector College Of Engineering And Administration – Grasp in Monetary Engineering

Imperial School Enterprise College – MSc Danger Administration and Monetary Engineering

Katholieke Universiteit Leuven – Grasp of Monetary and Actuarial Engineering

College Of Studying, Henley Enterprise College – MSc Monetary Engineering

London College of Economics and Political Science – MSc Monetary Arithmetic

Cambridge College – Decide College – MPhil Finance (Monetary Engineering)

C. Châu Á Thái Bình Dương

Hiện nay trong lúc Australia đang khá thừa nguồn nhân lực tài chính định lượng sau khủng hoảng tài chính 2008 thì những nước mới nổi và những con rồng châu Á như Trung Quốc, Hongkong, Đài Mortgage, Singapore, Nhật Bản và Hàn Quốc lại sở hữu thị trường tài chính khá sôi động. Đặc trưng ở Singapore đang sở hữu nhu cầu nhân lực để phát triển những hệ thống giao tiếp tự động HFT trong thời kì mới đây đã sở hữu nhiều trường ĐH trong khu vực tập huấn để cung cấp nhân lực tại chỗ. Sau đây là một số trường tập huấn sở hữu uy tín ở Australia và khu vực Đông Á.

1. Australia:

Australian Nationwide College – Mathematical Finance

College of Melbourne – MSc Utilized Finance

College of New South Wales – MSc Monetary Arithmetic

College of Sydney – Monetary Arithmetic

2. East Asia:

Hong Kong College (HKU) – MFin Monetary Engineering

Nanyang Technological College (NTU – Singapore) – MSc Monetary Engineering

Nationwide Tsing Hua College (Taiwan) – MSc Quantitative Finance

Nationwide College of Singapore (NUS) – MSc Quantitative Finance

Singapore Administration College (SMU) – MSc Utilized Finance

D. Việt Nam

Ngày nay ở Việt Nam đây vẫn là một ngành khá mới mẻ ở khía cạnh ứng dụng mặc dù đã xuất hiện nhiều chương trình tập huấn sở hữu liên quan. 3 trường đại học/viện nghiên cứu sở hữu chất lượng:

Trường ĐH Kinh tế Quốc dân Hà Nội (NEU) – Khoa Toán kinh tế (MFE) – Chuyên ngành Toán tài chính (Mathematical Finance)

Trường ĐH Kinh Tế TPHCM (UEH) – Khoa toán thống kê (FOS) – Chuyên ngành Toán tài chính

Viện John von Neumann (JVN Institute) – ĐH Quốc gia TPHCM – Chuyên ngành Quantitative Computational Finance (QCF)

Viện John von Neumann (JVN) ngày nay được kiểm tra là nơi tập huấn tốt nhất ở Việt Nam về chuyên ngành quant, ngoại trừ việc sở hữu nhiều sinh viên sở hữu nền tảng về toán học và khoa học tốt, JVN liên kết trực tiếp với những trường đại học ở châu Âu như Engineering College Telecom ParisTech, ECE Paris Graduate College of Engineering , ENSAE-ParisTech , The College of Milan. Ngoài ra, giảng viên đa phần là GS nước ngoài cùng hệ thống tập huấn, giáo trình toàn bộ theo tiêu chuẩn quốc tế đã góp phần tạo nên môi trường sư phạm tốt nhất cho việc nghiên cứu và học tập.

Lời kết cho loạt bài viết:

Tài chính định lượng là một ngành mới mẻ ở những nền kinh tế mới nổi mặc dù nó đã sở hữu lịch sử hơn 30 năm ở Mỹ. Đây là một ngành đòi hỏi sự mê say, kỹ năng tư duy về toán học tốt cũng như nhiều kỹ năng khác thiên về tính kỹ thuật. Theo đuổi nó đòi hỏi bỏ ra nhiều công sức, đầu tư chất xám chuyên môn ở góc độ những nhân và đầu tư về cơ sở vật chất, kỹ thuật đối với những định chế tài chính muốn ứng dụng. Những bài viết trong loạt giới thiệu tổng quan về ngành tài chính định lượng (từ P1 tới P4) đã đưa ra một góc nhìn bao quát từ những khái niệm cơ bản, những mảng chuyên môn cũng như vị trí thực tế của một chuyên gia tài chính định lượng, đây là những tri thức ở mức độ sơ cấp cho những ai sở hữu sự ưa chuộng đặc thù muốn tìm hiểu và nghiên cứu học tập, ứng dụng.

Ở cấp độ cao cấp hơn, chúng ta sẽ thảo luận và nghiên cứu yếu tố những mảng chuyên môn một cách gần như như những mô hình (định giá, giao tiếp, thống kê dữ liệu…); những hệ thống kỹ thuật, thuật toán, phần mềm (giao tiếp, bảo mật, quản trị rủi ro). Ngoài ra, do bản tính của tài chính định lượng là toán học và tin học, chúng ta cũng sẽ phải đối mặt với những vấn đề phức tạp trong cả hai lĩnh vực này như xác suất thống kê (most likely and statistics), phương pháp số (numerical methodology), vấn đề về dữ liệu (massive knowledge, knowledge mining) hay cả trí tuệ nhân tạo (synthetic intelligence), máy học (machine studying). Cuối cùng là những tranh cãi ko thể ko tồn tại giữa những chuyên gia – nhà khoa học về tính thực tế, khả năng ứng dụng cũng như tác động 2 mặt của nó tới hệ thống tài chính toàn cầu và xu thế phát triển trong tương lai. Những vấn đề trên sẽ được đưa vào phân tích trong những bài viết chuyên môn sâu hơn sau này.

————————&&&———————-

Share this:

  • Twitter
  • Fb

Thích bài này:

Thích Đang tải…

Sở hữu liên quan

Filed below: Toán tài chính |