Square Pointのような大きなファンドでクォンティ研究者の地位に資格を得るには、数学、統計、財務の強力な基盤を持つ必要があります。取得する必要があるかもしれないいくつかの追加のスキルを次に示します。

1.高度な数学：計算、線形代数、確率理論、および最適化技術を深く理解する必要があります。

2.統計モデリング：時系列分析、多変量分析、ベイジアン統計など、統計モデリングと分析の専門知識が必要です。

3.機械学習：監視されていない監視されていない学習、決定木、ランダムな森林、深い学習を含む機械学習アルゴリズムと技術の知識が不可欠です。

4.金融市場：資産価格設定、ポートフォリオの最適化、リスク管理、取引戦略など、金融市場を強く理解する必要があります。

5.コミュニケーションスキル：言葉でも書面でも、技術的背景を持たない可能性のある同僚やクライアントに、調査結果を効果的に伝えることができる必要があります。

6.財務データの経験：株価、金利、経済指標などの財務データの操作の経験は資産です。

7.共同スキル：定量的研究はチームで行われることが多いため、協力してチームに専門知識を提供できるはずです。

量子研究者としての地位に備えるために、数学、統計、金融などの分野で追加の教育や認定を追求し、金融データや機械学習の経験を積むことを検討することをお勧めします。
To qualify for a quant researcher position at a big fund like Square Point, you'll need to have a strong foundation in mathematics, statistics, and finance. Here are some additional skills you may need to acquire:

1. Advanced Mathematics: You will need to have a deep understanding of calculus, linear algebra, probability theory, and optimization techniques.

2. Statistical Modeling: You will need to have expertise in statistical modeling and analysis, including time-series analysis, multivariate analysis, and Bayesian statistics.

3. Machine Learning: Knowledge of machine learning algorithms and techniques, including supervised and unsupervised learning, decision trees, random forests, and deep learning, is essential.

4. Financial Markets: You should have a strong understanding of financial markets, including asset pricing, portfolio optimization, risk management, and trading strategies.

5. Communication Skills: You will need to be able to communicate your findings effectively, both verbally and in writing, to colleagues and clients who may not have a technical background.

6. Experience with Financial Data: Experience working with financial data such as stock prices, interest rates, and economic indicators would be an asset.

7. Collaborative Skills: Quantitative research is often done in teams, so you should be able to work collaboratively and contribute your expertise to a team.

To prepare for a position as a quant researcher, you may want to consider pursuing additional education or certifications in areas such as mathematics, statistics, or finance, as well as gaining experience with financial data and machine learning.