Если ты слышал про Quant разработчиков, но не понимаешь, чем они действительно занимаются, ты попал в нужное место. Это специалисты, которые пишут код для финансовых моделей, анализируют большие массивы данных и создают алгоритмы, которые автоматически торгуют на бирже. Всё это требует знаний в программировании, математике и финансовой теории.
На страницах нашего блога ты найдёшь материалы, которые помогут понять, какие навыки нужны, где искать первые проекты и как построить карьеру в этой нише. Мы разбираем всё от базовых языков до продвинутых библиотек, от теории риска до реальных кейсов из индустрии.
Рабочий день Quant’а обычно начинается с проверки данных: загружаются цены, объёмы, экономические индикаторы, после чего проверяется их чистота. Далее пишут скрипты, которые преобразуют эти данные в признаки для модели. После этого запускают статистический анализ, подбирают параметры и тестируют стратегии на исторических данных.
Если модель показывает хорошие результаты, переходят к оптимизации и реализации её в продакшн‑системе. Это может быть написание микросервиса на Python, настройка контейнеров Docker или интеграция с брокерскими API. Важно уметь быстро отлаживать код и держать систему под контролем.
Большинство вакансий требуют сильных навыков программирования, а не конкретного диплома. Начни с изучения Python и его библиотек: pandas, numpy, scikit‑learn. Затем переходи к финансовым пакетам – QuantLib, zipline, backtrader. На нашем блоге есть статьи, где подробно описаны установки и первые шаги.
Параллельно подтягивай математику: линейную алгебру, статистику, теорию вероятностей. Практика важнее теории – берись за небольшие проекты, например, построи простой скользящий средний и проверь, как он работает на реальных данных.
Не забывай про финансовые основы: что такое акции, облигации, деривативы. Понимание бизнес‑логики поможет выбирать правильные гипотезы для моделей. Мы публикуем гайды, где объясняем терминологию простым языком, без лишних академических оборотов.
И наконец, создавай портфолио. На GitHub размести репозитории с кодом моделей, опиши, какие данные использовал и какие результаты получил. Это лучший способ показать работодателю, что ты умеешь не только писать код, но и решать реальные задачи.
Если ты только начинаешь, прочитай нашу статью «Что относится к ИТ: простыми словами о базовых принципах». Она даст общий контекст, а дальше ты сможешь перейти к более узкой теме Quant разработки.
Подписывайся на наш блог, задавай вопросы в комментариях и участвуй в обсуждениях. Мы регулярно добавляем новые материалы про инструменты, стратегии и карьерные советы для Quant разработчиков. Весь контент написан так, чтобы сразу было понятно и применимо в работе.
