Quantitative analyst (quant) đã và đang là một nghề hấp dẫn trên thế giới và có vẻ sẽ rất 'hot' ở Việt Nam trong tương lai gần. Gần đây nhất có thằng Worldquant LLC (http://www.worldquant.com/) đến Việt Nam tuyển dụng. Theo mình được biết, nó đang nghiên cứu mở hub tại VN nên cần nhân lực bản địa. Tam thời những nhân lực tuyển được sẽ làm việc hoặc được đào tạo tại Bắckinh. Lương của nghề quant khá là hấp dẫn, ví dụ như bọn Worldquant LLC trả khoảng 2000USD khởi điểm. Thớt này hy vọng cả nhà chia sẻ kiến thức tất tần tật về nghề này, từ kiến thức cần trang bị, nơi đào tạo, ... đến các công ty tuyển dụng, kinh nghiệm làm việc ... Kính mời cả nhà đóng góp.
Để mở đầu, xin phép được copy/paste bài của bác Ecstacy bên tathy dịch trong cuốn 'my life as a quant' nổi tiếng. ---------------------------------------
Nếu như Toán học là Nữ hoàng của Khoa học, như nhà Toán học vĩ đại Karl Friedrich Gauss tuyên bố trong thế kỷ 19, thì Vật lý là Hoàng đế. Từ giữa thế kỷ 17 cho đến cuối thế kỷ 19, Định luật Vạn vật hấp dẫn của Newton, Ba định luật về chuyển động, và phương pháp tính vi phân của ông đã miêu tả khá chính xác sự chuyển động cơ học của các vật thể trong thế giới của chúng ta và trong hệ mặt trời.
Năm 1864, hai trăm năm sau Newton, nhà vật lý học xứ Scotland, James Clerk Maxwell công bố một hệ phương trình chặt chẽ và duyên dáng miêu tả tương đối chính xác sự truyền ánh sáng, các tia X, và sóng radio. Hệ phương trình Maxwell cho thấy điện và từ, trước đấy được coi là các hiện tượng khác nhau, chính là các phần của một trường thống nhất, điện từ trường.
Chúng ta không thể chỉ nhìn vào thế giới quanh ta và tự dưng suy luận ra các định luật của Newton hay hệ phương trình Maxwell. Dữ liệu không biết tự mình phát ngôn. Các kết quả trên là thành tựu của trí tuệ, được phát hiện ra từ việc không ngừng mệt mỏi suy nghĩ thấu đáo và sâu sắc. Thành công của họ cho thấy rằng những suy nghĩ tinh khiết và những công thức toán học quyến rũ có quyền năng khám phá ra những định luật uyên thâm nhất của thế giới.
Vào đầu thế kỷ 20, Vật lý phát triển nhảy vọt. Einstein khi nghiên cứu về xung đột giữa các quan điểm ủng hộ Newton vs các quan điểm ủng hộ Maxwell, đã đưa ra Thuyết tương đối hẹp (Theory of Special Relativity) điều chỉnh các chuyển động cơ học cổ điển của Newton để giúp chúng tương thích với hệ phương trình Maxwell. Mười lăm năm sau, một lần nữa lại Einstein phủi bụi Newton với Thuyết tương đối rộng (Theory of General Relativity); nó điều chỉnh Định luật vạn vật hấp dẫn và miêu tả lực hấp dẫn như là một sóng hình học quy mô lớn trong không gian và thời gian, hoặc không thời gian (em chỉ nhớ mang máng hình như Einstein có đùa vui về thuyết tương đối thế này: hai phút bạn ngồi cạnh một cô gái đẹp sẽ thấy khác nhiều so với hai phút bạn ngồi trên một cái chảo nóng, đấy chính là thuyết tương đối). Gần như cùng thời điểm đấy, Bohr, Schrodinger và Heisenberg, với sự trợ giúp của Einstein, phát triển lý thuyết cơ học lượng tử miêu tả hành vi của các phân tử, nguyên tử và hạ nguyên tử.
Einstein chính là người hoàn thiện phương pháp trí tuệ để khám phá các đạo luật của thế giới. Phương pháp của ông không dựa trên theo dõi hay kinh nghiệm; ông cố gắng hiểu được và sau đó đề ra những quy tắc giúp cho mọi việc chạy suôn sẻ. Năm 1918, trong một buổi tôn vinh Max Planck, người phát hiện ra lượng tử, Einstein phát biểu: “Không có lối đi logic nào cho các đạo luật trên; chỉ có sự hiểu biết qua trực giác, dựa trên sự đam mê hiểu biết đầy kinh nghiệm, mới có thể với tới chúng.”
Vậy đâu là mục đích cho việc tìm kiếm những luật khoa học, trong bất kỳ lĩnh vực gì? Rõ ràng, đấy là việc tiên đoán – dự báo tương lai và kiểm soát nó. Hầu hết các công nghệ hiện đại chúng ta đang tận hưởng, phụ thuộc, căm ghét, hay sợ hãi – ví dụ như điện thoại di động, đồ điện gia dụng, CAT scan, hay vũ khí hạt nhân – được phát triển dựa trên những nguyên tắc cơ bản của vật lý lượng tử, lý thuyết điện từ và tính tương đối. Những công cụ nền tảng dùng để dự báo trong thế kỷ hai mươi đều là những công cụ vật lý trên. Và gần đây, các nhà vật lý bắt đầu bê chúng vào xài trong ngành tài chính.
Gần hai mươi năm qua, ở Wall Street và City of London, trong hầu hết các tổ chức tài chính lớn hay nhỏ, có rất nhiều những nhóm nhỏ các cựu chuyên gia vật lý và toán ứng dụng cố gắng áp dụng kỹ năng của mình trong các thị trường tài chính. Trước đây được gọi là “các nhà khoa học tên lửa” do một số người nhầm lẫn cho rằng tên lửa là lĩnh vực tiên tiến nhất trong khoa học, bây giờ những đám đấy thường được gọi là “quant”.
Quant và đồng bọn là những đứa ứng dụng “financial engineering” – một tên gọi xấu xí để miêu tả môt mớ lộn xộn các hoạt động nên được gọi theo một tên đẹp hơn là quantitative finance. Mục tiêu của chúng là pha trộn một cách hợp lý giữa các model vật lý, các công cụ toán học và khoa học máy tính, tất cả nhằm để định giá các sản phẩm tài chính. Điều tốt đẹp nhất quantitative finance đem lại là nó mang tới cái nhìn thực sự về mối quan hệ giữa giá và sự bất ổn, theo một lối tiếp cận khoa học; điều tệ hại nhất nó đem tới là một mớ hổ lốn khoa học giả cầy trong đó các công thức toán học phức tạp được sử dụng với những phán xét mập mờ.
Lý do chính các nhà vật lý đổ bộ sang ngành khác là sự sụp đổ trong thị trường việc làm truyền thống những năm 70. Trong vòng ba mươi năm từ những năm 40, việc phát minh ra radar, bom nguyên tử hay tàu vũ trụ Sputnik đã làm cho nhu cầu nghiên cứu vật lý tăng vọt, khoa vật lý bùng nổ khắp nơi, hàng loạt sinh viên hăm hở theo đuổi lĩnh vực này. Tuy nhiên, những ngày tươi đẹp không kéo dài vĩnh viễn. Chiến tranh Việt Nam kết thúc dẫn đến suy giảm kinh tế và nhu cầu nghiên cứu khoa học trong quân sự giảm mạnh. Những năm 70 và 80, nhiều nhà vật lý lý thuyết phải ký kết các hợp đồng tạm thời để được tồn tại trong lĩnh vực của mình. Một số đổ bộ sang các lĩnh vực khác như năng lượng thay thế, dầu khí hay viễn thông.
Trùng hợp sao, thời điểm đấy Wall Street bắt đầu có nhu cầu tuyển dụng các nhà vật lý. Cuộc cấm vận dầu mỏ của khối Arab năm 1973 làm cho giá xăng dầu tăng vọt và lãi suất nhảy dựng lên; ngay sau đó do khiếp sợ lạm phát giá vàng vọt lên hơn $800/ ounce. Bỗng nhiên, các thị trường tài chính chứa đựng đầy rủi ro. Trái phiếu, một công cụ đầu tư bảo thủ truyền thống, cũng đột nhiên rủi ro hơn mức bất cứ ai có thể tưởng tượng. Các quy tắc quen thuộc cũ (rules of thumbs) không còn hiệu lực. Hiểu được sự chuyển động của lãi suất và giá cổ phiếu trở nên quan trọng hơn bao giờ đối với các tổ chức tài chính. Quản trị rủi ro và phòng hộ (hedging) trở thành nhu cầu cấp bách, các sản phẩm tài chính phức tạp mới được tung ra cần được bảo vệ tránh khỏi những biến động tăng vọt.
Làm cách nào để người ta có thể miêu tả và hiểu được sự chuyển động của giá? Người ta thấy bọn làm vật lý đã luôn phải đương đầu với động lực, những thứ thay đổi theo thời gian. Đây là một phép thử thành công theo phương pháp thử và phát hiện đúng các lý thuyết và mô hình. Các nhà vật lý, kỹ sư trở thành con tốt vạn năng (jack of all trades) cùng với các nhà toán học ứng dụng, các chuyên gia mô hình, các nhà lập trình những người có thể điều chỉnh sang lĩnh vực mới và đưa kiến thức của mình vào trong thực tiễn. Wall Street bắt đầu bật đèn xanh với họ. Vào những năm 80, có quá nhiều nhà vật lý đổ bộ vào ngành tài chính đến mức bọn tuyển dụng gọi đám này là “POWs” – physicists on Wall Street (POWs trước đây dùng để gọi tắt cho tù binh chiến tranh – Prisoners of wars)
Rốt cuộc cái lũ chuyên gia vật lý đấy làm gì ở Wall Street? Hầu hết thời gian chúng bận rộn với việc xây dựng các mô hình để xác định giá trị của các loại chứng khoán. Vùi mình ở trong các ngân hàng đầu tư, hedge funds hoặc các công ty phần mềm tài chính như Bloomberg hay SunGard, chúng gò hàn các mô hình cũ và phát triển những mô hình mới. Và cho tới nay, mô hình nổi tiếng nhất cũng như phổ biến nhất trong thế giới tài chính là mô hình định giá quyền chọn Black-Scholes.
Lịch sử của nghề quant ở Wall Street chính là lịch sử của các phương thức mà những người thực hành và các nhà lý thuyết cải tiến và mở rộng mô hình Black-Scholes. Trong suốt ba mươi năm gần đây, nó được ứng dụng không chỉ để tạo ra quyền chọn cổ phiếu mà còn tạo ra quyền chọn về bất cứ thứ gì bạn có thể nghĩ ra, từ trái phiếu kho bạc và ngoại tệ cho đến thời tiết. Đằng sau tất cả những biến thể đấy là ý tưởng nguyên bản: người ta có thể may đo ra những chứng khoán với rủi ro xác định từ những nguyên liệu đơn giản sử dụng một công thức xác định rõ làm thế nào để tiếp tục điều chỉnh tỷ lệ của chúng. Sự điều chỉnh phụ thuộc vào cách mà giá của các nguyên liệu di chuyển.
Bởi vì giá trái phiếu không di chuyển giống như giá cổ phiếu, công thức dành cho định giá quyền chọn trái phiếu phải khác so với công thức Black-Scholes cổ điển. Nhưng đây chỉ là một sự tinh chế. Khi một sản phẩm mới được tạo ra lần đầu, một mô hình kiểu Black-Scholes thô sơ cũng đủ đáp ứng nhu cầu. Sau đó, một cuộc chạy đua vũ trang bắt đầu. Do áp lực cạnh tranh gia tăng và spread (khoản lợi nhuận bọn dealer thu được nhờ sự chênh lệch giữa giá mua và giá bán) bị thu hẹp, bọn Quant ở các hãng khác nhau sẽ cải tiến và mở rộng mô hình ban đầu, thêm vào đó những thành phần mới và chính xác hơn miêu tả sự chuyển động của các thành phần và từ đấy thu hoạch được những công thức tốt hơn cho định giá. Việc mở rộng mô hình đòi hỏi sự nắm vững các lý thuyết tài chính, các công thức toán học và máy tính. Đám Quant làm việc ở giao điểm của ba yêu cầu đấy.
Cuộc đời của một thằng Quant trong một hãng trading tương đối khác so với cuộc đời của một nhà vật lý. Cuối năm 1985, sau nhiều năm nghiên cứu vật lý, tao (thằng tác giả) bắt đầu làm việc ở Wall Street. Khi đấy sếp mới yêu cầu tao cải tiến bước thứ hai của một mô hình định giá kiểu Black-Scholes đang gặp trục trặc mà hắn đã tạo ra một năm trước đó. Tao bắt đầu tiến hành một cách chậm rãi và cẩn thận, làm việc như một nhà vật lý. Tao đọc những bài báo liên quan, nghiền ngẫm lý thuyết, chẩn đoán vấn đề, và bắt đầu viết lại chương trình máy tính giúp mô hình chạy. Sau đó vài tuần, thằng sếp bắt đầu mất kiên nhẫn với tiến độ thực hiện của tao. “Mày biết không,” hắn nói với một giọng sắc gọn khi gọi tao tới bên, “trong nghề này mày chỉ thực sự cần biết bốn thứ: cộng, trừ, nhân và chia – và trong hầu hết các trường hợp mày có thể bỏ qua phép chia luôn!”
Tao ghi nhận điểm này. Tất nhiên, mô hình sử dụng nhiều toán cao cấp hơn chứ không chỉ số học thuần túy. Tuy vậy quan điểm của hắn chính xác. Đa phần bọn dealer kiếm sống bằng việc tạo ra những sản phẩm khách hàng cần càng hiệu quả càng tốt để tạo ra dịch vụ thu phí. Với bọn dealer, một mô hình đơn giản, dễ hiểu có hữu ích hơn là một mô hình tốt nhưng lại phức tạp. Việc quá bận tâm đến các chi tiết mà bạn không thể đạt được chính xác có thể là một trở ngại khi mà bạn đang kiếm được một biên độ lợi nhuận lớn và bạn muốn hoàn thành được càng nhiều vụ thỏa thuận càng tốt. Và hơn nữa, thường rất khó để xác định chính xác cái gì tạo nên một mô hình tốt hơn – khi mà các cuộc thử nghiệm trên các thị trường khá hiếm. Mặc dù tao không ngừng cải thiện mô hình, bọn trader được hưởng lợi chủ yếu từ giao diện thân thiện với người sử dụng mà tao lập trình ra. Sự thay đổi thiết kể đơn giản này có tác động đối với công việc của họ lớn hơn việc xóa bỏ những mâu thuẫn nhỏ nhặt.
Mặc dù lý thuyết quyền chọn được khởi nguồn từ thế giới cổ phiếu, nó được áp dụng rộng rãi hơn trong thị trường thu nhập cố định (fixed-income market). Cổ phiếu (ít nhất trong cái nhìn đầu tiên) thiếu các chi tiết toán học. Nếu mày sở hữu một loại cổ phiếu, bạn không được đảm bảo bất cứ điều gì ở đây. Tất cả những gì mày thực sự biết chỉ là giá cổ phiếu có thể tăng hoặc giảm. Ngược lại, các chứng khoán thu nhập cố định như trái phiếu là những cơ chế công phu cho phép tạo ra những khoản thu nhập định kỳ trong tương lai của lợi tức và một khoản hoàn trả vốn cuối cùng. Điểm riêng biệt này làm cho thị trường thu nhập cố định trở thành một công việc kinh doanh mang tính số học hơn cổ phiếu, và đòi hỏi phải phân tích toán học nhiều hơn. Tất cả các chứng khoán có thu nhập cố định – trái phiếu, chứng khoán bất động sản, trái phiếu chuyển đổi và swap chẳng hạn – có một giá trị mà nó phụ thuộc vào, và từ đó được coi như là một sản phẩm phái sinh của thị trường dựa theo lãi suất. Các sản phẩm phái sinh lãi suất này là các sản phẩm tự nhiên hấp dẫn đối với các doanh nghiệp, những mà người mà một phần trong công việc kinh doanh của mình, phải vay mượn tiền để phát hành trái phiếu có giá trị thay đổi khi lãi suất hoắc tỷ giá thay đổi. Việc tạo ra những mô hình thực tiễn mô phỏng sự chuyển động của lãi suất khó khăn hơn nhiều, bởi vì lãi suất thay đổi theo những cách phức tạp hơn so với giá cổ phiếu. Việc mô hình lãi suất đã trở thành cội nguồn của các phát minh trong lý thuyết về các sản phẩm phái sinh trong suốt hai mươi năm qua. Đây chính là khu vực mà bọn Quant xuất hiện nhiều như ruồi.
(còn nữa)
Nguồn:
http://tathy.com/thanglong/showthrea...4&page=2&pp=20 
