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Développement

Chercheur Quantitatif

Panama / télétravail

Nous recherchons un(e) Chercheur(se) Quantitatif(ve) afin de renforcer nos capacités de recherche d’alpha. Vous mènerez des travaux de recherche originaux pour identifier de nouveaux signaux de trading et améliorer les stratégies existantes, en vous appuyant sur des méthodes statistiques avancées et des techniques de machine learning.

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Responsabilités :



  • Mener des recherches quantitatives afin d’identifier des signaux de trading générateurs d’alpha.
  • Concevoir, développer et tester des stratégies de trading systématiques à l’aide de méthodes statistiques avancées.
  • Appliquer des techniques de machine learning aux données financières et aux sources de données alternatives.
  • Construire des frameworks de backtesting robustes et évaluer rigoureusement la performance des stratégies.
  • Collaborer étroitement avec les traders pour la mise en œuvre, l’optimisation et le suivi des stratégies.
  • Présenter les résultats de recherche à l’équipe d’investissement et à la direction.
  • Assurer une veille active sur la littérature académique, les nouvelles méthodologies et les évolutions du secteur.
  • Contribuer au développement et à l’amélioration de l’infrastructure de recherche et des outils analytiques.

Exigences :


  • 3 à 5 ans d’expérience en recherche quantitative en finance ou dans un domaine connexe.
  • Solide base en statistiques, incluant l’analyse de séries temporelles et l’économétrie.
  • Maîtrise experte de la programmation Python et de l’analyse de données.
  • Expérience avec des frameworks de machine learning (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow).
  • Bonne compréhension des marchés financiers et du développement de stratégies de trading.
  • Master ou doctorat en statistiques, mathématiques, physique, informatique ou domaine connexe.

Merci pour votre soumission | Nous vous contacterons bientôt !

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Téléchargement de fichier pris en charge (maximum 15 Mo)

Profil souhaité :


  • Expérience au sein d’un hedge fund quantitatif.
  • Publications dans des revues académiques pertinentes.
  • Connaissance des sources de données alternatives et du traitement du langage naturel (NLP).
  • Formation ou expérience en traitement du signal ou en prévision de séries temporelles.
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