Les strats font référence aux mathématiciens, statisticiens, informaticiens et ingénieurs qui travaillent dans le secteur des services financiers. En particulier, les strats sont utilisés pour décrire les mathématiciens, les statisticiens, les développeurs de logiciels et les ingénieurs qui travaillent dans les banques d'investissement. Liste des meilleures banques d'investissement. Les principales banques d'investissement de la liste sont Goldman Sachs, Morgan Stanley, BAML, JP Morgan, Blackstone, Rothschild, Scotiabank, RBC, UBS, Wells Fargo, Deutsche Bank, Citi, Macquarie, HSBC, ICBC, Credit Suisse, Bank of America Merril Lynch dans un rôle de front office. La première équipe strats a été mise en place au sein de l'équipe stratégies de Goldman Sachs par son directeur des investissements, Armen Avanessians, au début des années 1990.
Histoire des Strats dans les banques d'investissement
Historiquement, les diplômés en STEM (sciences, technologie, ingénierie et mathématiques) qui souhaitaient travailler dans les services financiers le faisaient dans divers rôles de back-office. C'était particulièrement vrai pour les grandes banques d'investissement, et il était rare de trouver un professionnel avec une formation en STEM pour travailler dans le front office d'une grande banque d'investissement. En 1985, Goldman Sachs a embauché des Armen Avanessians de Bell Laboratories.
Avanessians était un ingénieur et programmeur en électronique qui a réalisé l'importance croissante de l'utilisation d'algorithmes mathématiques pour prendre des décisions sur les marchés financiers. L'équipe strats est née de la volonté des Avanessiens de collaborer plus étroitement entre les quants Quants Les analystes quantitatifs (également appelés «quants») sont des professionnels spécialisés dans la conception, le développement et la mise en œuvre d'algorithmes et de modèles mathématiques ou statistiques destinés à résoudre des problèmes financiers complexes. Dans leur travail, les analystes quantitatifs appliquent un mélange de techniques et de connaissances (c.-à-d. Spécialistes en finance mathématique et statistiques) et d'ingénieurs (c.-à-d. Informaticiens et programmeurs).
Que font les strats?
1. Développer des logiciels
Le développement de logiciels implique la création (soit d'écrire ou de conceptualiser) des programmes informatiques qui utilisent des techniques mathématiques et statistiques pour générer des revenus pour la banque.
2. Comblez le fossé entre le front office et le back office
Dans le passé, les commerçants et les market makers utilisaient des strats pour communiquer avec le personnel du back office. Strats en savait suffisamment sur le fonctionnement de la salle des marchés pour comprendre les préoccupations des commerçants, et ils en comprenaient également suffisamment sur la technologie et l'ingénierie des processus pour transmettre les préoccupations au personnel du back-office concerné.
3. Effectuer une modélisation des risques
Strats utilise des outils mathématiques et statistiques pour quantifier les différents types de risques auxquels la banque est confrontée. Les différents services d'une banque d'investissement sont confrontés à différents types de risques. Par exemple, les quants attachés au pupitre de négociation des titres à revenu fixe et les quants attachés au pupitre de négociation des actions peuvent fonctionner avec des modèles mathématiques et statistiques très différents, car les risques encourus par les deux groupes sont très différents.
4. Prix des produits dérivés exotiques
La première génération de strats a évolué à partir de spécialistes quantitatifs au sein du groupe de tarification des dérivés exotiques de Goldman Sachs. Les quants ont utilisé des concepts mathématiques abstraits avancés tels que les équations aux dérivées partielles pour évaluer avec précision les dérivés exotiques qui n'avaient pas de marchés bien définis.
Strats - Compétences clés
1. Compétences en programmation
Les strats doivent être à l'aise avec au moins un langage de programmation couramment utilisé. La plupart des stratèges des grandes banques d'investissement ont tendance à maîtriser la programmation d'au moins deux langages de programmation largement utilisés. Les exemples de langages de programmation populaires incluent Java, C ++, R et Python Financial Modeling in Python.
2. Compréhension des processus stochastiques
Les Strats doivent avoir une excellente compréhension du calcul stochastique (également appelé calcul Ito). Le calcul stochastique utilise des outils analytiques du calcul newtonien classique pour étudier les processus stochastiques.
3. Capacité à synthétiser les compétences en programmation avec la modélisation financière
Les Strats ne sont ni de purs programmeurs ni de purs modélisateurs financiers. Certified Financial Modeler Devenez un Certified Financial Modeler en suivant le programme Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA). Pour devenir certifié, vous devez suivre 12 cours obligatoires en comptabilité, principes financiers fondamentaux à la modélisation financière, évaluation, PowerPoint et compétences avancées Excel. . Les Strats doivent acquérir une compréhension approfondie des deux domaines sans se spécialiser dans l'un ou l'autre. Par conséquent, les strats doivent posséder une incroyable étendue de connaissances et être capables de bien synthétiser les informations.
DEVELOPPEMENTS récents
La dernière décennie a vu un changement technologique majeur dans le secteur des services financiers. L'augmentation exponentielle de la facilité de collecte et d'exploitation des données a permis à des entreprises technologiques telles qu'Alphabet et Facebook de créer des algorithmes plus intelligents.
Dans un effort pour tirer parti de la disponibilité gratuite des données, les banques ont commencé à embaucher un nombre toujours croissant de data scientists et de statisticiens. Cette nouvelle génération de strats se spécialise dans la gestion des données analytiques et travaille sur l'apprentissage automatique, l'intelligence artificielle et la conception de produits numériques en plus de la programmation et des mathématiques financières.
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