Разработка количественных методик

Лица, создающие новые количественные модели и услуги, должны более тщательно проверять эти продукты, нежели те, кто в конечном итоге использует их аналитические результаты. Члены и кандидаты, занимающиеся разработкой и контролем работы количественных моделей, методов и алгоритмов, должны понимать технические аспекты данных продуктов, предоставляемых клиентам. Тщательное тестирование модели и анализ результатов тестирования должны быть проведены на этапе, предшествующем распространению продукта.

Члены и кандидаты должны учитывать источник и временной горизонт данных, используемых в качестве исходных параметров в финансовых моделях. В информации, доступной из многих коммерческих баз данных, могут недостаточно эффективно учитываться как положительные, так и отрицательные рыночные циклы. При разработке рекомендации члену или кандидату может потребоваться протестировать модели с использованием ожиданий волатильности и характеристик, которые отражают сценарии за пределами представленных баз данных. Работая с компьютерными моделями или полученными результатами, члены и кандидаты должны уделять особое внимание допущениям, используемым в анализе, и его строгости, чтобы гарантировать включение в модель широкого диапазона возможных вводных данных, в том числе и негативных рыночных событий.