V. Nghiên cứu và học tập ngành tài chính định lượng
Các phần trước đã mô tả một cách có hệ thống các khái niệm ban đầu, lịch sử phát triển, ứng dụng cũng như vai trò thực tế của các chuyên gia tài chính định lượng-quant. Để tiếp nối các bài viết trước và đến gần hơn với một lĩnh vực hết sức mới mẻ này, bài viết này sẽ cung cấp một số thông tin về chương trình đào tạo ở các nước đã phát triển và ở Việt Nam; đồng thời giới thiệu một số mảng kiến thức và các nguồn tham khảo như danh mục sách cần thiết, website, tài liệu nghiên cứu dành cho những ai có đam mê và sở thích đối với ngành tài chính định lượng.
A. Hoa Kỳ
Hiện nay, hơn 90% nguồn cung nhân lực ngành tài chính định lượng trên thế giới đến từ các trường đại học và các viện nghiên cứu của Hoa Kỳ. Theo thống kê danh sách 25 trường đào tạo tốt nhất thế giới (2013-2014 ranking) của website quantnet.com thì có 24 trường thuộc Hoa Kỳ và 1 trường đại học của Canada là University of Toronto ở vị trí 12 với mức học phí dao động từ $50,000 đến $80,000. Carnegie Mellon University liên tục đứng ở vị trí cao nhất nhiều năm và hiện tại tiếp tục là nơi đào tạo tốt nhất. Tiếp theo là các trường thuộc nhóm IVY league danh tiếng như Princeton, Columbia, Cornell hay các viện nghiên cứu uy tín về khoa học cơ bản và công nghệ: MIT Sloan Business School, UCLA Berkeley, New York University…Do đó có thể khẳng định một điều rằng chất lượng của các chuyên gia tài chính định lượng về mặt bằng chung là tốt.
Danh sách 25 trường tốt nhất thế giới đào tạo quant:
https://www.quantnet.com/mfe-programs-rankings/
B. Châu Âu
Hiện tại, khu vực châu Âu đang có thị trường tài chính phát triển ngay sau Hoa Kỳ với thể hiện qua tỉ lệ các giao dịch có liên quan tới HFT (giao dịch tự động tần số cao) là 36% so với Hoa Kỳ (~50%) năm 2012. Do đó các nước EU có thị trường tài chính quy mô lớn như Pháp, Đức và ngoài EU như Anh hay Thụy Sĩ có nhu cầu nhân lực ngành quant tương đối cao. Một số trường Đại học uy tín ở châu Âu có chuyên ngành tài chính định lượng:
University of Essex – MSc Computational Finance
Oxford University – MSc Mathematical & Computational Finance
The University Of Manchester – MSc Quantitative Finance: Financial Engineering
Ecole Polytechnique Fédérale De Lausanne – Master of Science in Financial Engineering
Hector School Of Engineering And Management – Master in Financial Engineering
Imperial College Business School – MSc Risk Management and Financial Engineering
Katholieke Universiteit Leuven – Master of Financial and Actuarial Engineering
University Of Reading, Henley Business School – MSc Financial Engineering
London School of Economics and Political Science – MSc Financial Mathematics
Cambridge University – Judge School – MPhil Finance (Financial Engineering)
C. Châu Á Thái Bình Dương
Hiện nay trong khi Australia đang khá thừa nguồn nhân lực tài chính định lượng sau khủng hoảng tài chính 2008 thì các nước mới nổi và các con rồng châu Á như Trung Quốc, Hongkong, Đài Loan, Singapore, Nhật Bản và Hàn Quốc lại có thị trường tài chính khá sôi động. Đặc biệt ở Singapore đang có nhu cầu nhân lực để phát triển các hệ thống giao dịch tự động HFT trong thời gian gần đây đã có nhiều trường ĐH trong khu vực đào tạo để cung cấp nhân lực tại chỗ. Sau đây là một số trường đào tạo có uy tín ở Australia và khu vực Đông Á.
1. Australia:
Australian National University – Mathematical Finance
University of Melbourne – MSc Applied Finance
University of New South Wales – MSc Financial Mathematics
University of Sydney – Financial Mathematics
2. East Asia:
Hong Kong University (HKU) – MFin Financial Engineering
Nanyang Technological University (NTU – Singapore) – MSc Financial Engineering
National Tsing Hua University (Taiwan) – MSc Quantitative Finance
National University of Singapore (NUS) – MSc Quantitative Finance
Singapore Management University (SMU) – MSc Applied Finance
D. Việt Nam
Hiện tại ở Việt Nam đây vẫn là một ngành khá mới mẻ ở khía cạnh ứng dụng mặc dù đã xuất hiện nhiều chương trình đào tạo có liên quan. 3 trường đại học/viện nghiên cứu có chất lượng:
Trường ĐH Kinh tế Quốc dân Hà Nội (NEU) – Khoa Toán kinh tế (MFE) – Chuyên ngành Toán tài chính (Mathematical Finance)
Trường ĐH Kinh Tế TPHCM (UEH) – Khoa toán thống kê (FOS) – Chuyên ngành Toán tài chính
Viện John von Neumann (JVN Institute) – ĐH Quốc gia TPHCM – Chuyên ngành Quantitative Computational Finance (QCF)
http://qcf.jvn.edu.vn/index.php/
Viện John von Neumann (JVN) hiện tại được đánh giá là nơi đào tạo tốt nhất ở Việt Nam về chuyên ngành quant, bên cạnh việc sở hữu nhiều sinh viên có nền tảng về toán học và khoa học tốt, JVN liên kết trực tiếp với các trường đại học ở châu Âu như Engineering School Telecom ParisTech, ECE Paris Graduate School of Engineering , ENSAE-ParisTech , The University of Milan. Ngoài ra, giảng viên đa phần là GS nước ngoài cùng hệ thống đào tạo, giáo trình toàn bộ theo tiêu chuẩn quốc tế đã góp phần tạo nên môi trường sư phạm tốt nhất cho việc nghiên cứu và học tập.
Lời kết cho loạt bài viết:
Tài chính định lượng là một ngành mới mẻ ở các nền kinh tế mới nổi mặc dù nó đã có lịch sử hơn 30 năm ở Mỹ. Đây là một ngành đòi hỏi sự đam mê, kỹ năng tư duy về toán học tốt cũng như nhiều kỹ năng khác thiên về tính kỹ thuật. Theo đuổi nó đòi hỏi bỏ ra nhiều công sức, đầu tư chất xám chuyên môn ở góc độ các nhân và đầu tư về cơ sở vật chất, kỹ thuật đối với các định chế tài chính muốn ứng dụng. Các bài viết trong loạt giới thiệu tổng quan về ngành tài chính định lượng (từ P1 đến P4) đã đưa ra một góc nhìn bao quát từ những định nghĩa cơ bản, các mảng chuyên môn cũng như vị trí thực tế của một chuyên gia tài chính định lượng, đây là những kiến thức ở mức độ sơ cấp cho những ai có sự quan tâm đặc biệt muốn tìm hiểu và nghiên cứu học tập, ứng dụng.
Ở cấp độ cao cấp hơn, chúng ta sẽ thảo luận và nghiên cứu chi tiết các mảng chuyên môn một cách đầy đủ như các mô hình (định giá, giao dịch, thống kê dữ liệu…); các hệ thống kỹ thuật, thuật toán, phần mềm (giao dịch, bảo mật, quản trị rủi ro). Ngoài ra, do bản chất của tài chính định lượng là toán học và tin học, chúng ta cũng sẽ phải đối mặt với những vấn đề phức tạp trong cả hai lĩnh vực này như xác suất thống kê (probably and statistics), phương pháp số (numerical method), vấn đề về dữ liệu (big data, data mining) hay cả trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence), máy học (machine learning). Cuối cùng là những tranh cãi không thể không tồn tại giữa các chuyên gia – nhà khoa học về tính thực tế, khả năng ứng dụng cũng như tác động 2 mặt của nó đến hệ thống tài chính toàn cầu và xu thế phát triển trong tương lai. Những vấn đề trên sẽ được đưa vào phân tích trong các bài viết chuyên môn sâu hơn sau này.
0 Bình luận