Quantitative Trading & Research
Full-Time

07. Assistant Quant Analyst (h/f) - stage de fin d’études

— 18 rue du 4 Septembre, 75002 Paris

Nous sommes des passionnés de technologie, nous construisons des systèmes et des stratégies de trading innovants depuis 1995, qui traitent sur toutes les classes d'actifs et sur l'ensemble des places financières mondiales.
Le groupe (Paris, Dublin, Singapour) est coté sur Euronext Paris et cumule depuis sa création 100% de résultats positifs consécutifs dans des contextes de marchés changeants.

Notre succès repose directement sur le talent de nos collaborateurs : 80 personnes, de 12 nationalités différentes, âgées en moyenne de 35 ans et issues principalement de formation supérieure scientifique.

Notre culture d’entreprise repose sur l’engagement, la collaboration la responsabilité et l’innovation. Nous encourageons les nouvelles idées et donnons à tous les moyens de les développer dans un environnement agile et un cadre de travail agréable.

Nous souhaitons rencontrer des collaborateurs passionnés, agiles dans un environnement technologique pointu et motivés par la découverte des marchés financiers.

Le stage
Au centre de l'écosystème d'ABC arbitrage et au cœur de la salle des marchés, notre approche du trading est technologique. Nous répondons aux enjeux techniques et stratégiques de notre métier en étroite collaboration avec les autres départements.
En collaboration directe avec une Business Unit (3 à 4 personnes), responsable de la recherche et du trading sur une stratégie dédiée aux ETFs, vous aurez comme mission de créer, optimiser et valider des modèles de pricing robustes sur des paniers d’ETFs.

Ces modèles permettront notamment de gérer certaines situations particulières comme la pertinence du pricing pendant la fermeture des marchés sur lesquels cotent ces paniers d’ETFs. Ils intégreront également des composantes prédictives à haute fréquence quand ces mêmes paniers seront en cotation continue.
Ces modèles se référeront, entre autres, aux concepts suivants : Regularized Regression, Feature Selection / Dimensionality Reduction et Time-Series Analysis. Des méthodes d’arbre de décision (Random Forests, Boosted Trees, etc.) et d’autres méthodes non-linéaires seront également explorées.
L’appétence pour ces notions importantes et à terme la maîtrise de celles-ci seront des éléments déterminants pour mener ces études avec succès.

L’aboutissement des recherches, qui s’appuieront tant sur la modélisation théorique que sur l’étude expérimentale de l’activité en temps réel, se traduira idéalement par la mise en oeuvre d’algorithmes de pricing dont l’efficacité sera ensuite à démontrer in situ.

Votre profil
Vous disposez d’une formation supérieure scientifique avec une spécialisation en mathématiques financières. Vous êtes familier de l’étude des grands jeux de données complexes, à l’aise avec leur manipulation constante et l’analyse de leur qualité.

Vous maitrisez la théorie sous-jacente et l’application de plusieurs algorithmes de machine learning ainsi que leurs avantages et inconvénients dans des situations diverses.
Les marchés financiers, leur microstructure et les évolutions technologiques rapides à l’origine de leurs mutations récentes vous intéressent.
Des connaissances spécifiques des produits ETFs et un niveau courant en anglais seraient un plus.

Vous possédez également de solides connaissances en développement objet et êtes capable de concevoir vos propres outils de recherche (Python, .NET, C#, Sql).

Infos
Disponibilité : mars 2021
Durée : 5 à 6 mois
Possibilité d’embauche à l’issue du stage
Indemnités + tickets restaurant et remboursement partiel des frais de transport
Poste basé à Paris, quartier Opéra-Bourse

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