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GASTBEITRAG: Der unendliche Konflikt zwischen Quants oder Tradern

Trader

Wieso können Quants und Trader nicht einfach miteinander auskommen?

Im Sommer 2005 stieß ich als Praktikant bei der UBS das erste Mal auf den unendlichen Streit zwischen Quants und Tradern im Handelssaal. Damals hatte ich gerade mein Informatik-Studium abgeschlossen. Über zehn Jahre habe ich als Trader auf der Sell-Side und als Portfoliomanager auf der Buy-Side beide Rivalen selbst kennengelernt.

Dieser Streit ist also nicht neu, sondern schon einige Jahrzehnte alt.

Ein Quant entwickelt ein – in seinen Augen – wundervolles, wohl-durchdachtes und faires Kursfindungsmodell, welches Anschließend vom Trader in der Praxis ruiniert wird.

Auf der anderen Seite kämpft der Trader täglich um Profite und nutzt dazu das Modell in Märkten, die sich nicht wie vorgesehen verhalten und daher mit allen Annahmen brechen, auf denen das Modell beruht.

Wenigstens herrscht Einigkeit über die Ziele: Es geht darum, ein System zu entwickeln, welches möglichst faire Preise ermittelt, damit das Unternehmen von unpassenden Kursen auf dem Markt profitieren kann, den Kunden die akkuraten Kurse nennt und so das System wirksam vermarktet.

Dennoch gibt es eine nicht enden wollende Beziehung zwischen Tradern und Quants, die zwischen Liebe und Hass schwankt. Es geht um die Frage, wer schließlich den meisten Mehrwert für das Unternehmen generiert und welchen Rang er in der Nahrungskette des Unternehmens einnimmt.

In einer Fondsgesellschaft stellen die Quants so etwas wie den Motor in einem Sportwagens dar, während die Trader am Steuer sitzen und die Grenzen des Motors austesten. Keiner kann ohne den anderen auskommen.

Der Beginn einer neuen Weltordnung

Unvorhergesehene Ereignisse, technische Innovationen und immer größere Datenmengen bedrohen die Spielregeln.

Die Excel-Tabellen wurden längst von Instrumenten dritter Anbieter überholt. Die Server werden in die Cloud verlagert. Die Menge an Daten, die uns zur Verfügung stehen, ist schier explodiert. Marketing und Sales konnten vollkommen neue Vertriebskanäle erschließen.

Damit werden auch neue Jobs in den Finanzdienstleistungen generiert. So gibt es „Machine-learning researcher“, „Data scientists“, „High-performance computing engineers“ oder „Quantitative trading algorithm coder“.

Die Innovationen werden von Fintech-Start-Ups kraftvoll vorangebracht. Viele Absolventen werden von den Fintech-Firmen anstatt von den Analystenklassen der Großbanken mit ihren endlosen Arbeitszeiten aufgesogen.

Viele Stelleninhaber erleben den Druck der Start-Ups, die die Spielregeln der Branche vollständig verändern.

Ein klassisches Beispiel hierfür stellen die „Robo-Advisors“ dar, die die Spielregeln des Wealth Managements ändern. Vorkämpfer unter den „Robo-Advisors“ bringen sogar künstliche Intelligenz auf das Smartphone. Das ist cool, leicht zugänglich und günstig. Und plötzlich herrscht hier große Nachfrage nach IT-Spezialisten und nicht mehr nur nach Vermögensberatern in Anzug und Krawatte.

Manche Hedgefonds verkaufen sich neuerdings als „Quant Shops“, womit die Trennungslinie zwischen Portfoliomanagern und Quants vollständig verschwindet. Sie wollen keine Trader, die unabhängig von einem quantitativen Modell arbeiten. Vielmehr möchten sie IT-Experten, die Tradingsysteme auf der Basis von quantitativen Modellen entwickeln und aus den wachsenden Datenvolumen lernen.

Wenn Sie sich nicht gegen Quants wehren können, dann werden Sie doch einer von ihnen

In den Handelssälen wird es immer auch Regenmacher und Quants geben, die statistische Berechnungen im Schlaf anstellen können. Doch es gibt auch eine gute Nachricht: Im neuen Feld wird es Raum für andere Profile geben.

Sicher können Sie ein Informatiker sein, der quantitative Handelsmodelle für die ganze Welt entwickelt. Sie können auch ein Front-End-Entwickler sein, der die Kundenplattformen über Apps oder Websites für Smartphones kreiert. Sie können ein Statistiker sein, der nach Mustern in Zahlungs- und Kreditsystemen sucht, indem Sie Techniken einsetzen, die bislang in den Finanzdienstleistungen unbekannt waren. Derartige Daten standen vor fünf Jahren einfach noch nicht zur Verfügung.

Es gibt einen wachsenden Bedarf für Leute mit ganz neuen Profilen wie Experten für große Datenmengen, fürs Maschinenlernen, für Hochleistungsrechner usf.

Dies stellt die Branche vor Herausforderungen, sorgt aber ebenso für Faszination. Das wachsende Vertrauen in die Entscheidungsfindung auf der Basis großer Datenmengen und die sinkende in Trader, die lieber auf ihr Bauchgefühl vertrauen, beschleunigen diese Entwicklung. Es geht also nicht nur um den Streit zwischen Quants und Tradern, sondern um neue Jobtrends und Kompetenzen, die die Beschäftigten der Branchen respektieren müssen, wenn sie beruflich überleben möchten.

Mansi Singhal ist Mitbegründer von qplum, einem quantitativen Asset Manager, der mit maschinellem Lernen arbeitet. Früher arbeitete er als Trader beim Hedgefonds Brevan Howard.

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