戦略開発とアルファ検証
- 時系列解析: ボラティリティ構造やミクロストラクチャをモデル化し、価格歪みを探索。
- 代替データ活用: ニュース、衛星、SNSなどのシグナルを特徴量に落とし込む。
- バックテスト: kdb+/qやPythonで過去データ検証し、オーバーフィッティングを防ぐ。
- トレーダー支援: フロントから飛んでくる「この価格ズレは何？」に即答するため、日々モデルを調整。
クオンツストラテジスト
数理モデルでマーケットを読み解く投資エンジニア
夜明け前のディーリングルームで、最新データを走らせてリスク量と発注サイズを更新する――そんな日常を担うクオンツストラテジストの実務をリアルにまとめました。
役割概要
クオンツストラテジストは、確率過程や最適化の知識を使って投資戦略やリスク管理モデルを設計し、トレーディング現場へ届ける役割です。マーケットデータの解析、アルファ探索、リスク指標設計、コード実装までを素早く回し、マーケットの変化に即応します。
トレーダー、リスク管理部、ITエンジニアと密に連携し、モデルの検証から本番リリース・監査対応まで一気通貫でリードすることが求められます。
主な業務領域
リスク管理と実装
- リスク指標設計: VaR、Expected Shortfall、ストレスシナリオを構築。
- ヘッジ戦略: デリバティブを用いたリスク中立化や資本効率化を設計。
- 低遅延実装: C++/Rust/Pythonでシステム化し、トレードプラットフォームと連携。
ガバナンスとコミュニケーション
- モデルバリデーション: 独立部門と協働し、モデルリスク管理のフレームを整備。
- ドキュメント整備: 数理的仮定・データソース・リスクを明文化し、監査対応に備える。
- 市場コミュニケーション: トレーダーやリスク委員会に市場イベントとモデル挙動を説明。
- 手作業サポート: Excelやレポートの更新など、地味でも欠かせない雑務を丁寧にこなす。
代表的なプロジェクト
ゴールドマン・サックス証券株式会社 クオンツ投資戦略の開発・提供
コンピュータを利用し、統計学や機械学習などの定量的アプローチに基づいた投資戦略を開発。ヘッジファンド等の機関投資家顧客に対し、アルゴリズム・トレーディングやデリバティブ評価モデルなどを提供する。
モルガン・スタンレーMUFG証券株式会社 市場動向の多角的分析と情報提供
エコノミストやストラテジストが国内外の経済とマーケット動向を多角的に分析。クオンツ分析も活用し、顧客の資産運用業務やリスク管理をサポートするための投資アイディアや最新情報を提供する。
大和総研株式会社 売買審査業務におけるAI不公正取引検知モデルの導入
大和総研は、大和証券の売買審査業務向けにAI不公正取引検知モデルを開発し、AWS上に導入した事例です。従来の基準では難しかった不正な取引（見せ玉形態など）をAIが検知できるようになり、審査業務の高度化と効率化に貢献しました。
スキル&マインドの3層マップ
テクニカル
- 確率過程と数値解法: SDE、ジャンプ過程、モンテカルロ法を使いこなす。
- プログラミング: Python/C++/kdb+/Rustで低遅延・高信頼の実装を行う。
- 最適化: ポートフォリオ最適化や凸最適化、強化学習などをシーンに応じて適用。
ビジネス理解
- 金融商品知識: デリバティブ、債券、FXなどの商品構造・清算・会計を理解。
- リスク・規制: 市場・信用・流動性リスク指標、FRTBや各国規制を把握。
- 収益構造: 手数料・スプレッド・資本制約を踏まえたP/Lを試算。
コラボレーション
- トレーディング連携: 日々のマーケットイベントを共有し、モデル調整を迅速化。
- リスク管理との協働: グローバルチームとモニタリング指標を定義。
- IT協業: データパイプライン・システム障害時のRunbookを整備。
- 通訳力: 複雑な数式を「結果とリスク」に翻訳し、非専門家に伝える。
キャリアの伸び方
スペシャリストパス: プリンシパルクオンツやリサーチヘッドとして、戦略ポートフォリオや新市場開拓を主導。
マネジメントパス: トレーディング／リスク部門のクオンツチームを束ね、収益とガバナンスを両立させる。
クロスフィールドパス: ヘッジファンド、フィンテック、リスクコンサル、レギュレーターなど外部フィールドで専門性を活かす。
キャリアに関するあれこれ
- Q: トレーダーの「何でも屋」になりませんか？
- 若手はプライシングツールの修正やデータ確認など雑務が多いのは事実。スピード対応で信頼を得つつ、分析や改善提案で付加価値を示すのが出世のコツです。
- Q: 単調なExcel作業が多くてしんどい…
- 金融現場はExcel文化が根強いため、手作業を完全に排除するのは難しいです。自動化できる部分はツール化しつつ、ドキュメント整備を短時間で回す工夫が求められます。
- Q: 検証に時間を取られすぎます
- モデル差異の原因究明は避けて通れません。テストケースとログを細かく整備し、再現できる状態を作ってからトレードに渡すと後が楽になります。