Scientifique de fusée

Qu'est-ce qu'un spécialiste des fusées ?

Rocket scientist est un terme inventé par les commerçants traditionnels pour désigner une personne ayant une formation en mathématiques et en recherche statistique effectuant un travail quantitatif dans les domaines de l'investissement et de la finance. Le terme remonte aux années 1970 et a été utilisé de manière ironique lorsque les entreprises de Wall Street ont commencé à employer des chercheurs sans expérience en finance ou en trading pour utiliser des ordinateurs afin de mener des recherches quantitatives approfondies aux côtés d'analystes boursiers traditionnels.

Comprendre les scientifiques des fusées

Wall Street a accru sa dépendance à l'égard de ces spécialistes - généralement appelés "quants" - à mesure que la finance et le trading devenaient fortement automatisés et que l'accès aux mégadonnées augmentait. Alors que la recherche quantitative peut être appliquée à n'importe quel style d'investissement, c'est-à-dire la croissance ou la valeur, son application dans le secteur des valeurs mobilières s'est étendue avec l'essor de l'investissement factoriel. Initialement considérées comme une approche d'investissement distincte qui aiderait à réduire l'émotion humaine dans la prise de décision, les méthodes quantitatives sont désormais utilisées dans l'ensemble du secteur et incluses dans la plupart des stratégies d'investissement, et non séparément.

L'analyse quantitative est désormais la norme

Un exemple précoce de l'utilisation de spécialistes des fusées dans la gestion d'actifs serait lorsqu'un trader prospère voulait quantifier ses idées d'investissement et tester l'efficacité potentielle d'une stratégie à l'avenir. Ayant traditionnellement sélectionné des actions de valeur, par exemple, sur la base d'une stratégie fondamentale,. un gestionnaire peut embaucher un analyste titulaire d'un doctorat. et une formation en physique théorique (AKA, « science des fusées ») pour créer un modèle qui teste la contribution aux rendements de centaines ou de milliers de facteurs et de corrélations sur de longues périodes dans plusieurs scénarios de marché. Au fur et à mesure que la quant construit des modèles complexes pour le backtesting de la stratégie du gestionnaire, elle apprend également le métier d'investissement, évoluant potentiellement de spécialiste des fusées à analyste en valeurs mobilières et gestionnaire de portefeuille.

Au cours des dernières décennies, les quants ont fait partie intégrante du développement de produits synthétiques et de dérivés, y compris les swaps. Les modèles utilisés par les conseillers robots pour créer des portefeuilles d'investissement et fournir des conseils sont également basés sur la recherche financière quantitative. Le trading à haute fréquence et d'autres programmes de trading automatisés et algorithmiques sont des conséquences directes de l'application de méthodes quantitatives et de modèles informatiques à l'investissement et au trading.

La mesure dans laquelle l'investissement quantitatif et factoriel peut contribuer à la volatilité potentielle du marché en contournant les freins et contrepoids de la prise de décision humaine reste un sujet de débat intense. Quantitatif, le programme de négociation a été largement blâmé pour le krach boursier du lundi noir de 1987 et pour avoir contribué à d'autres incidents plus récents de volatilité extrême du marché tels que le krach éclair de 2010. Le rôle des dérivés modernes, complexes et souvent opaques, les swaps , et les instruments de dette synthétiques, rendus possibles par des méthodes quantitatives, aux causes, à la transmission et à l'incertitude de la crise financière mondiale et de la Grande Récession ont également conduit à la critique de l'investissement quantitatif.

Les partisans soulignent que des krachs boursiers se sont également produits avant l'introduction des méthodes quantitatives modernes, que leur utilisation peut en fait aider à surmonter une partie de l'impact de la psychologie humaine, des émotions et des biais cognitifs dans le secteur financier, et que la réaction rapide et certaine du modèle Les programmes commerciaux fondés sur les échanges peuvent accélérer les ajustements du marché et améliorer l'efficacité. Quoi qu'il en soit, le trading quantitatif est là pour rester la norme établie sur les marchés financiers modernes.

Points forts

• La tendance à s'appuyer sur la modélisation quantitative a pris son envol avec l'avènement de l'ère informatique dans les années 1980.

• "Rocket scientist" est une référence ironique à l'application de nouveaux outils mathématiques développés en physique, en ingénierie et dans d'autres sciences dures quantitatives à la finance, à l'investissement et au trading.

• La finance quantitative est désormais la norme établie dans le monde de la finance, même si elle a encore des détracteurs.