Innholdsfortegnelse:
Kvantitative analytikere utvikler strategier for handel og risikostyring på høyt nivå ved hjelp av komplekse algoritmer og matematiske ligninger. Dette er en karriere for topp 1% i numerisk ferdighet. Hvis du alltid var matematisk whiz i klassen, selv på post-graduate level, kan en lukrativ karriere i kvantitativ analyse være i din fremtid.
De fleste kvantitative analytikere har minst mastergrader, med mange doktorgrader. De vanligste høyskolelærerne er matematikk, økonomi og statistikk, med sterk akademisk ytelse som er viktig for å få en fot i døren. En summa cum laude Princeton utdannet i økonomi har en stor sjanse; En student fra en festskole med middels GPA har derimot en tøff vei til å bli en kvantitativ analytiker.
Forutsatt at du har legitimasjonene for å få et intervju, må du skinne, fordi konkurransen din skal bli elite. Ved å forutse de mest sannsynlige spørsmålene kan du øve på å levere vinnende svar med tillit.
Datamaskinfag og programmeringsspråk
Bortsett fra matematiske ferdigheter er datakompetanse det nest viktigste å ha som kvantitativ analytiker. Særlig handelstransaksjoner trenger kvantitative analytikere som kan programmere komplekse algoritmer i deres handelsprogramvare. Algoritmbasert datastyrt handel, særlig høyfrekvent handel (HFT), hvor verdipapirene kjøpes og selges elektronisk i frenetisk tempo, har erstattet mye av den manuelle handel på Wall Street. Bedriftene med de raskeste, mest effektive algoritmene høster mest mulig fortjeneste.
Fra og med 2015 er det mest verdifulle dataspråket du har mestret, fortsatt C ++. Men ekspertise i MySQL, Java og Excel kan øke verdien, så markere all den datakunnskap du har.
Statistiske Modeller
Intervjueren vil se at du har brukt kunnskapen din ikke bare i teori, men i praksis. Han ønsker også å vurdere modellene selv og avgjøre om tankeprosessen din stemmer overens med det selskapet ser etter. Selv om du har en annen handelsfilosofi enn intervjueren din, er dette ikke alltid en dårlig ting, spesielt hvis du kan demonstrere hvor modellene dine har hatt en oversikt over å produsere store gevinster.
Når du får dette spørsmålet, er det viktigst hvor tydelig og trygt du forklarer dine tidligere prestasjoner. Litt salgsmulighet går langt. Før ditt intervju, forberede deg ved å lage en liste over de største modellerings- og prognoseverdiene dine, og praktiser deretter å beskrive dem for en intervjuer.
Math Equations
På et tidspunkt i intervjuet kommer du til å føle at du er tilbake på skolen.Forvent et improvisert matematikk spørsmål. Intervjueren vil se at du bruker dine høyt nivå kvantitative ferdigheter til å gjennomgå det så raskt som mulig. Han kan kanskje spørre deg om et sannsynlighetsspørsmål om en børshandel, eller muligens en variant av den gamle håndtrykkspraten: Hvor mange mennesker er på en fest hvis 100 håndtrykk skjer og alle skaker hendene med alle andre?
Mulighetene for spørsmål er nesten uendelige, noe som gjør det vanskelig å forberede seg på noe spesifikt. Få mye søvn natten før intervjuet ditt, og gå inn fokusert og klar til å tenke på dine føtter. Stol på at siden du kvalifiserte deg til intervju for en kvantitativ analytikerposisjon, er dine matteferdigheter gode nok til å håndtere hva intervjueren kan kaste deg.
Spørsmål til intervjueren
Kvantitativ analytiker er en høytidsjobb, så spør spørsmål på høyt nivå når intervjueren ber deg. Probe selskapets handelsfilosofi, spør om teknologien den bruker, og avgjøre hvilke verktøy du vil ha til din disposisjon. Vis intervjueren at du mener forretninger, og at du vil være rustet til å gjøre en forskjell for den nye arbeidsgiveren fra dag ett.
Vanlige intervju spørsmål for finansielle data analytikere
Lær hvilke typer spørsmål man ofte stiller på jobbintervjuer for økonomiske dataanalytikerstillinger og hvordan man gir svar utformet for å imponere.
Vanlige intervju spørsmål for data integritet analytikere
Forberede et jobbintervju for dataintegritetanalytiker ved å identifisere noen av de sentrale spørsmålene som ofte blir spurt og utvikle vinnende svar.
Vanlige intervju spørsmål for data analytikere
Lær hvordan du forbereder deg på dataanalysepersporingen ved å ha solide svar på disse vanlige spørsmålene som måler din kunnskap og effektivitet.