知る人ぞ知る仕事

クオンツアナリスト

数式とプログラムで「儲かる投資戦略」を作り出す理系の金融職です

数学・統計学・プログラミングを駆使して、金融商品の値付けや投資戦略を設計するのがクオンツアナリストです。金融工学の知識が武器になります。

星空の下で望遠鏡を案内する星空コンシェルジュ — この画像にはAI生成画像を使用しています

5仕事内容・向いている人・やりがいと大変な点

仕事内容

クオンツアナリストは、金融市場において数理モデルを用いて投資戦略や金融商品の開発を行う専門職です。

市場データを統計的に分析し、価格変動のパターンやリスクを数値化してモデル化します。

プログラミングによって分析システムを自ら構築することも多く、理系のバックグラウンドを持つ人が多い職種です。

対人のコンサルティングよりも、データと向き合う分析・研究業務が中心になります。

向いている人

数学やプログラミングが得意な人
地道なデータ分析にこだわりを持てる人
新しいモデルを作ることに興味がある人

やりがいと大変な点

やりがい

自分が作ったモデルが実際の運用で使われる面白さ
金融と数学の両方を活かせる専門性
成果次第で高い年収が期待できる

大変な点

市場は予測不能な動きをすることも多くモデルが外れることがある
常に最新の数理手法やプログラミング技術を学び続ける必要がある
成果を数値で厳しく評価される

6こんな人は後悔しやすい

数式で儲ける華やかな仕事に見えますが、実際は地道なデータ検証を何度も繰り返す仕事のため、コツコツした作業にこだわりを持てる人に向いています。
成果が数字だけで厳しく評価される仕事のため、結果が出ない時期も気持ちを切り替えて次に進める人に向いています。

※ 当てはまる＝向いていない、ではありません。あくまで判断材料の一つとしてご覧ください。

71日の流れ

7 45: 出社前に海外市場の終値と主要ニュースをスマホで確認
8 20: 自分が担当するモデルの前日の成績をチェック
9 00: 想定と外れた動きをしていた指標があり原因を探る追加分析を開始
10 30: 分析結果をもとにモデルの数値設定を微調整
12 00: 昼休憩をとりつつ相場の動きだけは横目で確認
13 30: トレーダーからモデルの中身を説明してほしいと呼ばれ資料を作って打ち合わせ
15 00: 新しい戦略のアイデアを過去データで検証
17 30: 検証結果を上司と共有し翌日の方針をすり合わせ
19 00: 退勤（相場が荒れている日は結果を見届けてから帰る）

8働く場所による違い

証券会社所属

チームでモデルを分担して開発し、リスク管理の担当者との連携が多い

運用会社（アセットマネジメント）所属

自社のファンドの成績に直結するため、成果への責任がより重い

ヘッジファンド所属

少人数で機動的に動く分、任される裁量とプレッシャーの両方が大きい

金融系コンサルティング会社所属

複数の会社向けにモデルを設計する立場になる

9なるための情報

必要な資格・知識（例）

主なルート（例）

学ぶ大学院で数学・物理・統計を専攻し金融工学を学ぶ
就職証券会社や運用会社のクオンツ部門に応募する

10年収帯の目安

年収の目安

700万円〜 2000万円

700万円 1350万円（中央値） 2000万円

収入の特徴

専門性の高さから新卒でも高めの初任給になりやすい
外資系金融機関では2000万円を超える例もある
実績が明確に評価されるため成果報酬型の側面が強い

※JAC Recruitment 転職市場データを参考に作成

11職業データ比較

平均年収同年代・同業種との比較

AI耐性 AIに代わられにくさ

コミュ力人と関わる機会の多さ

体力体力面の負担の大きさ

資格必要度資格や知識の必要さ

転職しやすさ他の仕事への移りやすさ

※評価はAIが職業データをもとに算出した目安です

12主な休日

土日祝日中心

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14よくある質問

文系出身でもクオンツアナリストになれますか？

狭き門にはなりますが、数学や統計を独学で身につけて転向する人もいます。ただし採用の多くは理系や金融工学系の大学院出身者です。

プログラミングは何を使いますか？

Pythonを使う場面が中心で、案件によってはC++やRを使うこともあります。

16みんなのコメント

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