既存のスキルに加えて、Square Pointのような大きなファンドでクォンタムな研究者になるには、次の分野で専門知識を得る必要があるかもしれません。
1.数学：計算、確率理論、線形代数、数値最適化などの高度な数学を強く理解する必要があります。これらの分野の強力な基盤は、金融業界を推進する定量的モデルを理解するために不可欠です。
2.財務：金融商品や市場、取引戦略、ポートフォリオの最適化、リスク管理などの金融概念を深く理解する必要があります。
3.データ分析：時系列分析、回帰分析、その他の機械学習技術など、データ分析と統計モデリングの経験が必要です。
4.プログラミング：Pythonは業界で広く使用されていますが、RやMatlabなどの他の言語の知識も、特に複雑なシミュレーションを実行するために役立ちます。TableauやPower BIなどのデータ視覚化ツールの経験も有益です。
5.コミュニケーション：複雑な定量的概念を技術的および非技術的な聴衆の両方に伝えることができる必要があります。

また、資格を強化し、大きなファンドに就職する可能性を高めるために、金融エンジニアリングや計算資金などの関連分野で修士号を取得することを検討することもできます。さらに、インターンシップや個人プロジェクトなどの財務データを使用した経験を積むことで、この分野に対する専門知識と熱意を実証するのに役立ちます。
To become a quant researcher at a big fund like Square Point, in addition to your existing skills, you may need to gain expertise in the following areas:
1. Mathematics: You should have a strong understanding of advanced mathematics such as calculus, probability theory, linear algebra, and numerical optimization. A strong foundation in these areas is essential for understanding the quantitative models that drive the financial industry.
2. Finance: You should have a deep understanding of finance concepts such as financial instruments and markets, trading strategies, portfolio optimization, and risk management.
3. Data Analysis: You should have experience in data analysis and statistical modeling, including time-series analysis, regression analysis, and other machine learning techniques.
4. Programming: While Python is widely used in the industry, knowledge of other languages such as R and MATLAB can also be useful, particularly for running complex simulations. Experience with data visualization tools such as Tableau or Power BI can also be beneficial.
5. Communication: You will need to be able to communicate complex quantitative concepts to both technical and non-technical audiences.

You may also want to consider obtaining a master's degree in a related field such as financial engineering or computational finance to strengthen your credentials and increase your chances of landing a job at a big fund. Additionally, gaining experience working with financial data, such as through internships or personal projects, can help demonstrate your expertise and enthusiasm for the field.