Quant Analyst

• Développer ou affiner des stratégies de trading algorithmique et avoir besoin d'un backtesting prenant en compte les coûts de transaction et le slippage.
• Calculer des métriques de risque telles que la VaR, le ratio de Sharpe ou le drawdown maximum pour un portefeuille ou une stratégie individuelle.
• Exécuter une optimisation de portefeuille à l'aide de frameworks tels que la moyenne-variance de Markowitz ou Black-Litterman.
• Explorer des opportunités d'arbitrage statistique ou de trading en paires grâce à l'analyse de séries temporelles et aux tests de cointégration.

• La tâche n'est pas liée à la finance quantitative, au trading ou à l'analyse des risques — un assistant polyvalent ou spécialisé dans un autre domaine sera plus adapté.
• Vous avez besoin d'une recherche fondamentale ou qualitative sur les actions plutôt que d'une analyse basée sur les données et les modèles.
• Vous avez besoin d'une exécution d'ordres en direct ou d'une connectivité avec un courtier, ce qui ne relève pas du périmètre de modélisation et d'analyse de cette compétence.

Concevez et mettez en œuvre des stratégies de trading algorithmique en utilisant des opérations vectorisées pour des performances optimales. Les backtests intègrent des hypothèses réalistes sur la microstructure des marchés, notamment les coûts de transaction et le slippage, et comprennent des tests hors échantillon pour se prémunir contre le surapprentissage.

Calculez des métriques de risque conformes aux standards du secteur, notamment la Valeur à Risque (VaR), le ratio de Sharpe et le drawdown maximum. Les résultats comprennent des analyses de risque structurées et des rapports d'exposition pour soutenir une prise de décision éclairée.

Appliquez l'optimisation moyenne-variance de Markowitz et les modèles Black-Litterman pour construire des portefeuilles efficients. La compétence met l'accent sur les rendements ajustés au risque plutôt que sur les rendements absolus tout au long du processus d'optimisation.

Calculez le prix des contrats d'options et déterminez les Grecques pour soutenir l'analyse des produits dérivés et les stratégies de couverture. Les résultats sont fondés sur des modèles financiers reconnus avec des hypothèses clairement énoncées.

Effectuez une analyse statistique des données de séries temporelles financières à l'aide de pandas, numpy et scipy. Prend en charge le trading en paires via des tests de cointégration, l'identification de tendances et la prévision des rendements.

Construisez des pipelines d'ingestion de données de marché avec une approche axée sur la qualité des données — en nettoyant et en validant toutes les entrées avant l'analyse. Produit des visualisations des rendements, des métriques de performance et des analyses de sensibilité aux paramètres.

Un trader souhaite évaluer une idée de trading en paires sur deux actions corrélées. La compétence guide l'utilisateur à travers les tests de cointégration, la construction des signaux et un backtest complet incluant les coûts de transaction, en fournissant des métriques de performance et une analyse de sensibilité.

Un analyste doit rendre compte du risque de portefeuille avant une revue trimestrielle. La compétence calcule la VaR, le ratio de Sharpe et le drawdown maximum, puis produit un rapport d'exposition ventilé par position ou classe d'actifs.

Un gestionnaire de portefeuille souhaite rééquilibrer son portefeuille en utilisant un cadre Markowitz ou Black-Litterman. La compétence exécute l'optimisation, met en évidence la frontière efficiente et souligne le compromis risque-rendement des allocations candidates.

Un quant doit valoriser un portefeuille d'options et surveiller les expositions en delta, gamma et vega. La compétence calcule les grecques sur l'ensemble des strikes et des échéances, et fait ressortir les sensibilités clés pour appuyer les décisions de couverture.