TQF Quant Pathway
ทีมงาน TQF ได้จัดทำเส้นทางทักษะสำหรับผู้ที่สนใจสายงานควอนท์ โดยรวบรวมองค์ความรู้ที่ควรศึกษา และแบ่งออกเป็น 3 ระดับหลัก ได้แก่ …
ความรู้พื้นฐาน (Foundational)
พื้นฐานที่ทุกคนที่อยากเข้าวงการควอนท์ต้องเรียนรู้ ไม่ว่าจะเลือกไปสายไหนก็ตาม เพราะเป็นรากฐานในการคิด วิเคราะห์ และพัฒนาทักษะต่อยอดในอนาคต
ความรู้แก่นหลัก (Core)
องค์ความรู้ที่ควอนท์ทุกคนควรศึกษา ไม่ใช่แค่เพื่อทำงานในสายของตัวเอง แต่เพื่อเข้าใจภาพรวมของอุตสาหกรรมการเงิน และสามารถสื่อสารกับผู้เชี่ยวชาญด้านอื่น ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ความรู้เฉพาะทาง (Specialized)
ความรู้ที่ควอนท์สามารถเลือกศึกษาเพิ่มเติมตามความสนใจหรือความต้องการสร้างความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน ทั้งเพื่อยกระดับศักยภาพของอุตสาหกรรม และสร้างจุดแข็งเฉพาะตัวในสายอาชีพ
ความรู้พื้นฐาน (Foundational)
-
Time value of money (discounting, compounding, annuities)
Financial instruments (equities, bonds, derivatives basics)
Portfolio theory basics (CAPM, mean-variance, APT)
Corporate finance basics (capital structure, leverage, WACC)
Financial statements (balance sheet, P&L, cash flow)
-
Calculus (differentiation, integration, multivariable calculus)
Linear algebra (matrices, eigenvalues, SVD, optimization foundations)
Probability and statistics (distributions, estimators, hypothesis testing, regression)
Differential equations (ODEs, PDEs)
-
Data Handling and Processing
Statistical and Mathematical Libraries
Object-Oriented Programming
Numerical Methods
Languages: Python, C++, R, VBA
ความรู้แก่นหลัก (Core)
-
Stochastic calculus: Stochastic processes, Markov processes, martigales, Ito's Lemma, change of numeraire
Statistical methods: Bayesian inference, copulas, and extreme value theory
Numerical methods: Finite difference methods, Monte Carlo simulations, and variance reduction
-
Asset pricing (no-arbitrage, risk-neutral valuation, CAPM extensions)
Option pricing theory (Binomial models, Black-Scholes, Greeks, implied volatility)
Volatility modeling (ARCH/GARCH, stochastic volatility, SABR, volatility skews/smiles, realized volatility)
Market microstructure basics (order book dynamics, liquidity, transaction costs, market impact models)
-
Term structure modeling (Vasicek, CIR, Hull-White, HJM, LMM, Nelson-Siegel)
Yield curve construction and analysis (bootstrapping, interpolation techniques)
Duration and convexity (key rate duration, partial durations)
Credit risk models (structural vs reduced-form, Merton model, KMV)
IFRS 9 / Basel frameworks (PD, LGD, EAD, ECL, stress testing)
Securitization and structured products (ABS, MBS, CDOs, CLOs)
-
Value-at-Risk (parametric, historical, Monte Carlo, tail VaR)
Expected Shortfall (coherent risk measures)
Hedging strategies (delta, gamma, vega, cross-asset hedging)
Liquidity risk, counterparty risk, model risk (model validation, backtesting)
Stress testing & scenario analysis (extreme events, reverse stress testing)
-
Regression, classification, clustering
Dimensionality reduction (PCA, SVD)
Time series forecasting
Feature engineering for financial data
NLP (sentiment analysis, regulatory texts)
Reinforcement learning in trading strategies
ความรู้เฉพาะทาง (Specialized)
-
Factor models (Fama-French, risk premia, multi-factor models)
Portfolio optimization (mean-variance, robust optimization, Black-Litterman model)
Efficient frontier and Sharpe ratio (risk-adjusted performance metrics)
Risk parity, smart beta, asset allocation (dynamic asset allocation, ESG investing)
Performance attribution (Brinson model, multi-period attribution)
Portfolio stress testing (scenario-based, factor-based, dynamic hedging strategies)
-
Algorithmic trading (execution algos, TCA, market impact models)
Market-making models (inventory management, bid-ask spread optimization)
High-frequency trading (latency, order book modeling, co-location)
Slippage and market impact (VWAP, TWAP, implementation shortfall)
Statistical arbitrage and pairs trading
-
XVA (CVA, DVA, FVA, KVA, MVA, regulatory capital adjustments)
Exotic options pricing (barrier, Asian, quanto, lookback, digital options)
Real options & commodities (energy markets, real asset valuation)
Local and stochastic volatility models (Dupire, Heston, SABR extensions)
Interest rate and currency derivatives (swaps, caps, floors, cross-currency swaps)
Hybrid derivatives (e.g., equity-credit hybrids)
Weather and catastrophe derivatives
-
Probability of Default (PD), Loss Given Default (LGD), Exposure at Default (EAD)
Credit portfolio modeling and forecasting
Credit scoring/rating and early warning system (Machine learning applications)
Counterparty risk and credit valuation adjustment (CVA)
Stress testing for credit portfolios under regulatory frameworks
-
Basel III calculations, scenario analysis, capital optimization
IFRS-related, e.g. expected credit loss, hedge accounting, fair value
Collateral management (CSA, ISDA, margining, collateral optimization)
Treasury and ALM models (liquidity coverage ratio, net stable funding ratio)
Regulatory capital optimization (RWA, leverage ratio, stress testing frameworks)