In der Physik ist das Quant die kleinste, nicht teilbare Einheit einer physikalischen Größe. Und tatsächlich hat das Quant auch in der Finanzwelt irgendwie etwas mit der Physik zu tun. Was hinter dieser Bezeichnung steckt und ob die Quants wirklich die heimlichen Herrscher der Finanzbranche sind, das erfährt man nachfolgend.

Quant – Quantitative Analyst

Quant ist eine Abkürzung und steht für „Quantitative Analyst„, also spezielle Analysten, die mit den Methoden der Mathematik und Statistik komplexe Finanzinstrumente entwickeln. Und um gleich den Bogen zur Physik zu spannen: Bei Quants handelt es sich selten um den klassischen BWLer, sondern um hochbegabte Physiker und Mathematiker. Stichwörter die im Zuge von Quants immer wieder fallen sind beispielsweise statistische Arbitrage, algorithmischer Handel oder auch elektronisches Market Making.

„Denn zu wissen wie viel man kauft und wie viel man verkauft, ist wie die Korrektur der Flugbahn einer Rakete die zum Mond fliegt.“

Nicole El Karoui – Finanzmathematikerin Universität Sorbonne in der Dokumentation “ Die Geldroboter“

Die New York Times schrieb in einem Artikel treffend, über die doch so unterschiedlichen Welten der Naturwissenschaften und der Finanzwissenschaften über wechselnden Physiker und anderen Wissenschaftlern: „[…] sie bewegen sich von einer Welt, in der Diskrepanzen von ein paar Prozentpunkten in der Messung den Nobel Preis oder unendlichen Spott bedeuten können, in eine Welt in der ein paar Prozente auf der einen Seite das Gefängnis und auf der anderen Seite die eigene private karibische Insel bedeuten können.“ ²

Eine nicht so ganz schmeichelhafte Definition eines Quants, hat der Ex-Hedge Fund Manager und Trader Corvin Codirla, der sprichwörtlich sagt:

„A Quant can be defined as similar to a mushroom, you keep him in the dark and feed him shit“

Natürlich immer mit einem Augenzwinkern, die komplette Erklärung in Englisch, was ein Quant ist, erfährt man im nachfolgenden Video:

Von der Theorie in die Praxis

Der Begriff der Quantitative Finance startete laut der englischen Wikipedia im Jahr 1900 mit der Doktorthesis „Theory of Speculation“ von Louis Bachelier.¹ Darin wurde zum ersten Mal die Anwendung der Finanz-Mathematik vorgestellt und akademisch aufbereitet.

Rund fünfzig Jahre später adaptierte Harry Markowitz einige mathematische Konzepte in den Finanzkontext und veröffentlichte unter anderem seine Thesis „Portfolio Selction“ dazu. Es war der Startschuss für zahlreiche weitere Arbeiten rund um die praktische Anwendung, der bisher bekannten theoretischen Erkenntnissen und gipfelte 1973 in dem Black-Scholes-Modell zur Bewertung von Finanzoptionen, das als Meilenstein der Finanzwirtschaft gilt und mit dem Alfred-Nobel-Gedächtnispreis für Wirtschaftswissenschaften (Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften oder Wirtschaftsnobelpreis) prämiert wurde.

Wie wird man ein Quant?

Während der Begriff im deutschen Raum noch lange keine solche Verbreitung erfährt als im angelsächsischen, ist vor allem auch dort der Wunsch ein Quant zu werden, inzwischen keine Seltenheit mehr. Prinzipiell kann natürlich jeder eine Quant werden. In der Regel sollte man aber einer der Studiengänge Angewandte Mathematik, Physik oder im Bereich der Ingenieurswissenschaften belegt haben. Sehr gute mathematische und an analytische Fähigkeiten werden vorausgesetzt, auch ein Doktortitel kann bei der Bewerbung in einem der großen Finanzhäuser nicht schaden. Darüber hinaus verfügen Quantitative Analysten auch hervorragende Fähigkeiten in der Programmierung und kennen sich in den Programmiersprachen C, C++, Java, R oder Python sehr gut aus. Auch Absolventen von Data Science und Machine Learning-Studiengängen sind prädestiniert für den Werdegang eines Quants. Inzwischen gibt es auch spezielle Sutdiengänge, die auf die Ausbildung zukünftiger Quants ausgerichtet sind.

Im nachfolgenden Video schildern junge Quants vor Studenten der renommierten University of California, Berkeley über ihre Karrieren in Quantitative-Finance. Sie arbeiten unter anderem bei Citi, Google oder Blackroll:

Hobby-Quants: Auch Freelancer können mitmischen

Wer es durch die harten Assesment-Center nicht schafft und an der noch härteren Konkurrenz verzweifelt, der muss dennoch nicht seinen Traum vom Quant aufgeben. Dem Internet sei Dank, kann man inzwischen als talentierter selbständiger Quantitative Analyst auf entsprechenden Plattformen eigene Handelsalgorithmen entwickeln, testen und anwenden.

Einer dieser Plattformen ist beispielsweise Quantopian. Die Plattform beschreibt sich selbst auf der Startseite folgendermaßen:

„Quantopian inspires talented people everywhere to write investment algorithms. Select authors may license their algorithms to us and get paid based on performance.“

Die Plattform macht den Einstieg für einen engagierten Hobby-Quant, der ein bisschen Programmiererfahrung in der Programmiersprache Python hat, sehr einfach. Anhand eines einfachen „Sample Mean Reversion Algorithm“ kann man sich mit den Grundlagen vertraut machen und den Algorithmus beispielsweise live erweitern oder ändern. Zusätzlich stehen noch ausführliche Tutorials für angehende Quants zur Verfügung.

Doch was hat Quantopian davon? Ganz einfach, im sogenannten „Quantopian Open“-Contest können die Mitglieder mit ihren eigenen Algorithmen gegeneinander antreten. Jeder darf dabei mitmachen, keine besondere Ausbildung oder Arbeitserfahrung wird vorausgesetzt. Über den Gewinner-Algorithmus wird dann mit echtem Geld von den Investoren-Mitgliedern investiert. Die Entwickler der Algorithmen werden dann an den Gewinnen beteiligt.

Ähnliche Plattformen wie Quantopian sind beispielsweise Cloud9Trader, Numerai oder Quantiacs.

So einfach gehts bei Cloud9Trader:

Buchtipp: My Life as a Quant

Wer sich mehr für das Leben und Wirken eines Quants interessiert, der sollte auf jeden Fall einmal einen Blick in das Buch „My Life as a Quant: Reflections on Physics and Finance” von Emanuel Derman werfen. In dieser Autobiographie erhält man ein Einblick in das Leben des aus Südafrika stammenden Finanzwissenschaftler, Geschäftsmann und Physiker, der lange bei Investmentbanken arbeitete und heute Professor an der Columbia University ist. Er erarbeitete unter anderem das Black-Derman-Toy-Modell zur Preisbestimmung von Bondoptionen, das Derman-Kani-Modell zur Erklärung des Volatilitäts-Smile bei Optionen und half bei der Weiterentwicklung des schon angesprochenen Black-Scholes-Modell für Optionen mit.

Dokumentation: Quants: The Alchemists of Wall Street

Ich weiß, wir hatten jetzt schon einige Videos. Dennoch möchte ich dir die Dokumentation: „Quants: The Alchemists of Wall Street“ nicht vorenthalten. Darin geht es, wie es der Name schon sagt, um Quants und den algorithmischen Handeln an der Börse. Viel Spaß beim Ansehen:

Was denkst du vom Beruf des Quants? Wäre es was für dich oder nich? Über deine Meinung in den Kommentaren würde ich mich sehr freuen!

Quellen und Verweise

• ¹ https://en.wikipedia.org/wiki/Quantitative_analyst
• ² „They Tried to Outsmart Wall Street“ – New York Times, 09.03.2015

Bildquelle: markusspiske/pixabay.com

Veröffentlicht am 30. Juli 2017. Zuletzt aktualisiert am 30.03.2020