Hoje vou te ensinar uma estratégia, usando finanças quantitativas, que pode te gerar R$200, R$300 ou até mais de R$400 mil por ano e o melhor, com baixa volatilidade! Mas tem um porém, exige muita dedicação, estudo e trabalho. A estratégia? Trabalhar, carteira assinada, como um analista quantitativo no mercado financeiro.

O mercado para analistas quantitativos no Brasil ficou frio por muitos anos, mas hoje está em franca expansão. O BTG e a XP contrataram nomes internacionais. Várias gestoras quantitativas surgiram nos últimos dois anos e gestoras tradicionais estão começando a aproveitar do poder da matemática na sua gestão. Já passam de 30 iniciativas diferentes na gestão quantitativa ou sistemática e esse número só cresce.

Mas o mercado enfrenta um problema: a falta de profissionais qualificados. Por outro lado, não faltam pessoas interessadas. Toda semana pessoas me procuram querendo saber como entrar na área, qual o melhor caminho, referências, cursos, etc. Se você tem interesse ou curiosidade em trabalhar na área, me acompanhe.

Disclaimer: pelo mercado ainda ser pequeno no Brasil, há muitas variações nas skills necessárias, na atuação no dia a dia e no que os empregadores procuram num candidato. Esse texto foi escrito com base na minha experiência e conversas com colegas na área. A experiência individual de cada um pode ser muito diferente, inclusive deixo o convite para compartilhá-la. Qualquer número falado aqui tem caráter puramente ilustrativo e não constitui uma promessa ou garantia.

O Que Fazem

O Quant é um profissional que trabalha com finanças quantitativas, uma área interdisciplinar que alia conhecimentos de matemática, estatística, ciência da computação, finanças e economia. O objetivo é sair da tradição de tomar decisões no mercado financeiro com base na intuição e experiência, para tratá-la de forma científica e sistemática.

É tratar o mercado com o olhar de um engenheiro ou físico (e muitos modelos vieram da física). O Quant começa fazendo hipóteses acerca de como ele entende que o mercado se comporta. A partir delas, modelos, descrições matemáticas, são construídos e testados contra os dados. Por último, o modelo passa a ser usado no dia a dia, seja para tomar uma decisão de investimento, dar o preço para um ativo ou medir o risco de uma operação. E aqui eu já deixo um pequeno, mas importantíssimo, segredo: o objetivo não deve ser chegar no modelo perfeito, onde todas as premissas e previsões batem perfeitamente com os dados, isso é um objetivo impossível. O segredo está em encontrar bons modelos para cada situação e entender onde eles falham.

Por ser uma intersecção entre áreas que sozinhas já são bem complexas, naturalmente alguns profissionais vão ser mais especializados em uma ou outra coisa, o que leva a diferentes tipos de Quants:

Quant Trader

O Quant Trader é, como o nome sugere, um trader que utiliza ferramentas quantitativas. Ele pode ser completamente automatizado, onde o trabalho está em desenvolver os modelos e deixar o computador operar seguindo esses modelos sem intervenção. Ou pode ser discricionário, quando, munido dos resultados dos modelos, o trader toma as decisões de operações. É possivelmente o mais bem pago da lista, com pagamentos podendo passar em muito os R$500 mil no ano para um profissional com alguns anos de experiência, em um ano bom. Por outro lado, é quem sente a maior volatilidade, podendo receber muito menos que seus colegas em anos ruins. Além disso, a pressão e responsabilidade no dia a dia pode não ser fácil de lidar.

O Quant Trader precisa, acima de tudo, ter um profundo conhecimento de mercado e finanças. A capacidade de tomar decisões rápidas e sob pressão são condições obrigatórias nessa área. O conhecimento em matemática também é necessário, claro, mas costuma não precisar saber os detalhes dos teoremas envolvidos e sim, o que os modelos expressam e como funcionam. O nível de exigência em programação tende a ser menor, já que no dia a dia, é mais comum a manutenção e modificação de programas já existentes, do que realmente construir programas complexos do zero.

Quant Developer

O Quant Developer, ou Quant Dev, surgiu da necessidade de se criar, de forma rápida, programas que rodem modelos complexos de forma eficiente. No mundo da programação (fora de finanças) é comum o programador ter pouco ou nenhum conhecimento da área para o qual serve o programa que ele está programando. Isso é natural, já que dá flexibilidade para trabalhar nos mais diversos problemas. Por outro lado, isso exige de quem encomendou o programa, uma descrição minuciosa de como o programa deve ser, além de envolver muitas reuniões de ajustes e realinhamentos, o que torna o desenvolvimento demorado. Quando falamos de programas que rodam modelos tão complexos quanto os presentes em finanças, isso fica ainda mais demorado. Então o mercado sentiu a necessidade de um programador com conhecimento na área de finanças, para que o programador e o usuário falassem a mesma língua e fossem capazes de desenvolver a solução de forma mais ágil.

Obviamente, o Quant Dev precisa ser bom em programação, mas não apenas saber escrever códigos. Ele precisa entender profundamente de algoritmos e estrutura de dados para desenvolver soluções otimizadas, precisa conhecer métodos numéricos, bancos de dados, APIs, etc. Alguns anos atrás, cada lugar utilizava uma linguagem diferente, mas nos últimos anos tem se consolidado em Python, para desenvolvimento rápido e de fácil manutenção, onde velocidade não é o principal fator; C++/C# quando velocidade e segurança se tornam mais importantes; e ultimamente o Rust tem ganho espaço, principalmente entre os HFTs.

Quant Research

O Quant Research (QR) é o cientista do mercado. Seu trabalho é se debruçar na matemática e nos dados em busca de padrões para criar modelos novos. Esses modelos podem ser em busca de alpha (um retorno esperado maior), melhores previsores de volatilidade ou uma forma mais eficiente de otimizar portfólios. Seu dia a dia é muito parecido com um pesquisador na academia. Seu trabalho começa com uma hipótese, às vezes vinda de um trader, de um artigo ou da própria cabeça. Essa hipótese então é testada, deduções matemáticas são feitas e os resultados comparados com dados reais. O resultado final vai ser um trabalho muito parecido com um artigo científico, inclusive não é raro os QR de fundos e bancos publicarem em revistas científicas. Por último, esse trabalho “entra em produção”, passa a ser usado pela empresa em suas operações.

Por essa rotina e intensidade no conhecimento, é quase obrigatório o QR ter ao menos um mestrado. Inclusive, são comuns os PhDs trabalhando nessa área. O foco em pesquisa deixa o QR mais flexível em termos de horário e rotina. Ele não precisa acompanhar o mercado, seguindo os horários das bolsas ou ficar atento ao telefone ou chat da Bloomberg.

Para fundos e bancos que queiram começar um time de pesquisa, é importante apreciar a não-linearidade das pesquisas: podem haver longos períodos sem entregas, várias pesquisas que levam a lugar nenhum e entender que descobrir o que NÃO funciona, é quase tão importante quanto descobrir o que funciona.

Quant Analyst

O Quant Analyst (QA) é o generalista. Ele precisa entender de matemática, programação e mercado, mas não tanto quanto o researcher, dev e trader, respectivamente. Seu trabalho tende a aplicar o conhecimento já consolidado na área quant, como implementar uma ferramenta de precificação de opções, um otimizador de portfólios ou um VWAP, mas sem precisar reinventar os modelos ou implementar como um sistema robusto em linguagem de baixo nível.

Como o mundo Quant ainda dá passos curtos no Brasil, a tendência é que a maioria das posições sejam para QA, pois podem rapidamente integrar com os times de traders e devs já existentes e entregar resultados mais rapidamente.

Conhecimentos

Trago aqui uma lista com os principais conhecimentos que um quant deve ter. Como minha especialidade é mais para o lado matemático, vou seguir esse viés:

• Álgebra Linear: as pessoas não têm noção do quanto as finanças quantitativas são álgebra linear aplicada.
• Cálculo Estocástico: o melhor amigo de quem trabalha com derivativos.
• Estatística e Probabilidade: o pensamento probabilístico deve se tornar natural para um quant (e, particularmente, acho que para qualquer um no mercado).
• Estatística Bayesiana: um dos mais importantes na minha opinião. A Estatística Bayesiana trata da forma que nossas estimativas mudam à luz de novas informações. Como o mercado é um contínuo de novas informações, esse é o ambiente natural para esse tipo de estatística.
• Análise de séries temporais: área específica da estatística que lida com dados temporais.
• Equações diferenciais ordinárias e parciais: muitos modelos acabam caindo em EDOs e EDPs, não tem escapatória.
• Métodos Numéricos: a maioria dos modelos mais avançados não possuem uma solução fechada, ou seja, uma fórmula final que te devolve uma resposta. Esses modelos precisam ser resolvidos utilizando métodos numéricos.
• Machine Learning: cada vez mais os métodos de ML estão sendo empregados no mercado. Mas pela baixa relação sinal/ruído no mercado, exige um conhecimento aprofundado dos métodos, senão você pode terminar com um modelo ótimo no papel e péssimo no mundo real.
• Matemática Avançada: Análise Funcional, controle estocástico, geometria da informação, topologia, sistemas dinâmicos, teoria da informação, física estatística… diferentes ramos da matemática acabam encontrando aplicações nas finanças todo o tempo.

Formação

Não vou dourar a pílula aqui, trabalhar como um Quant exige uma boa formação. Por exemplo, sei de muitos Quants formados no ITA. A tendência é que um Quant seja formado em engenharia, matemática ou física, mas economistas, com uma forte bagagem matemática, também têm seu espaço. O nome da sua universidade também pesa, apesar de que cada vez menos, conforme você avança na carreira.

Internacionalmente, ter mestrado já não é mais diferencial e sim o normal, algumas vagas, inclusive, nem aceitam candidatos sem mestrado. No Brasil ainda é um diferencial, mas está começando a normalizar. A pergunta que fica é: qual mestrado fazer?

Fora do Brasil não faltam opções de mestrados específicos em finanças quantitativas, como esses listados no ranking da QuantNet (EUA) e da Risk (Global). Mas costumam ser os mestrados mais caros por uma boa margem em qualquer universidade, perdendo apenas para os MBAs. Minha dica de países: se dinheiro não for problema, os EUA têm a maioria dos melhores programas e oportunidades de trabalho. Reino Unido tem programas bem mais baratos, com muita qualidade, e a vantagem de durar apenas 1 ano (contra 1 ano e meio nos EUA). Se você quer provar todos os teoremas matemáticos no detalhe, a França pode ser o seu caminho. Os programas da Suíça são quase de graça e a Holanda possui um bom mercado para Quants.

Já no Brasil a situação é um pouco mais complicada. O melhor programa, sem dúvidas (ok, tenho viés aqui), era do Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA), mas infelizmente não há previsão de abertura de novas turmas. Do meu conhecimento, os outros dois únicos programas específicos são da FGV-SP e da Poli-USP. O da FGV é um pouco mais aprofundado, e o da USP mais generalista. Na minha opinião, hoje a opção mais forte é o Mestrado em Matemática Aplicada da FGV-RJ, onde o aluno pode buscar a ênfase em finanças, contando com professores envolvidos na pesquisa quant a nível internacional.

Mas de forma alguma um aspirante a Quant deve se limitar a esses programas específicos. A área começou com físicos e até hoje é alimentada por cientistas. Formados em outros cursos, de outras áreas STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) são muito bem-vindos. Destaque para Matemática Aplicada e Computacional, Estatística, Econometria, Ciência da Computação e Machine Learning/Inteligência Artificial. Novamente, há espaço para mestres em economia, desde que haja uma forte carga matemática.

As pessoas me perguntam bastante sobre o Certificate in Quantitative Finance (CQF). Particularmente acho o conteúdo muito bom, os professores são acadêmicos e profissionais com décadas de experiência. Você tem um bom panorama do assunto, com truques que só aprenderia na prática. Por outro lado, é um programa caro, não equivale a um mestrado e não tem tanto reconhecimento do mercado, tanto no Brasil, quanto lá fora. Minha opinião é que ele vale a pena para quem já está em uma mesa ou outra área do mercado que tem a oportunidade de atuar com isso e quer adquirir o conhecimento técnico para usar no dia a dia, ou para quem já possui um mestrado numa área técnica e quer ganhar o conhecimento de mercado.

Outro curso interessante, para quem trabalha com risco ou gestão, é o Advanced Risk and Portfolio Management (ARPM). Um curso mais curto e intenso, focado em portfólios. Mas não subestime a matemática, o programa segue-a com rigor.

Oportunidades

As divisões entre os tipos de Quants já dão uma ideia das oportunidades de atuação, mas apenas para deixar mais claro, vou citar algumas aqui.

A atuação mais óbvia para um Quant é como trader de um banco ou fundo de investimento, talvez esse seja o objetivo de muita gente. Mas dentro da gestão há muito espaço para pesquisa de alpha e otimização de carteiras, possivelmente é a área que mais deve crescer nesse mercado no Brasil. Dentro de bancos, a área de precificação de produtos e execução de operações (como vender R$1bi de uma ação minimizando o impacto no mercado?) foram onde os Quants surgiram e até hoje continuam muito importantes no mundo inteiro. Há departamentos desse tipo com dezenas e até mais de uma centena de quants em bancos no exterior. Os bancos brasileiros estão percebendo a importância disso.

A área de gestão de risco é outro lugar ideal. Muitos fundos são dependentes de sistemas terceirizados para controlar o risco, sem um profundo conhecimento do que realmente está sendo medido. A atuação de alguém qualificado pode trazer mais clareza e uma gestão mais eficaz.

E claro, há sempre há espaço para ideias disruptivas em fintechs. Quem sabe você não pode desenvolver o robo-advisor que vai revolucionar o varejo ou aquele sistema que vai ser utilizado por todos os fundos do Brasil?

Oportunidades Internacionais

A área de finanças quantitativas é possivelmente uma das mais fáceis para migrar para uma carreira internacional, já que conhecimentos específicos do local são menos importantes. Um banker precisa conhecer muito bem onde estão seus clientes, ter uma rede de contatos e até mesmo entender de aspectos culturais. Um equity researcher normalmente vai conhecer muito bem de um setor específico do seu próprio país. Alguém em M&A vai conhecer a legislação e empresas locais. Claro que todos eles podem conseguir seguir para uma carreira internacional, mas um quant precisa conhecer de matemática e computação e isso é igual em São Paulo, Nova York, Londres ou Amsterdã.

Mas “ser mais fácil” está longe de ser “fácil”. Lembre-se que você estará concorrendo com gente do mundo inteiro, mas pelo menos o que importa é o que está dentro da sua cabeça. Dica, os entrevistadores adoram brainteasers, devore o Red Book e o Green Book.

Se o objeto for EUA, o melhor caminho hoje é trabalhar em uma empresa no Brasil e ser transferido internamente, já que as regras para contratar uma pessoa de fora dos EUA diretamente estão bem exigentes. Já na Europa, as empresas conseguem patrocinar o visto com muito mais facilidade, por isso a aplicação em vagas diretamente lá é possível.

E ai, você tem interesse em trabalhar na área? Compartilhe as suas expectativas. E você que já trabalha na área, que dicas daria para quem quer começar?