Analyste Quantitatif - H/F

Banque de France; Paris; Presencial; EUR 8900 - 13.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Banque de France recherche un stagiaire au front office SEGA pour travailler sur des modèles ML appliqués aux marchés obligataires et sur des flux d’actualité afin de mieux comprendre la formation des prix et les dislocations de marché.

Intégré à une équipe d’environ 15 gérants répartis entre Paris, New York et Singapour, vous contribuerez à des recherches quantitatives, au développement d’indicateurs et à la mise en production d’outils de visualisation pour les gérants.

Formación

• Formation exigée: Master 2 ou équivalent en finance de marché, mathématiques financières, data science, statistiques ou informatique.

Responsabilidades

• Préparation et analyse de données de marché et flux d’actualité.
• Construction de variables et d’indicateurs de prédiction.
• Développement et comparaison de modèles statistiques, de langage et de deep learning.
• Construction d’indicateurs de dislocation entre news et pricing de marché.
• Développement et mise en production d’outils de visualisation et de suivi.
• Backtesting, validation hors échantillon et analyse de robustesse.
• Restitution des résultats auprès des équipes de gestion.

Conocimientos

Python

Statistiques

Machine learning

Séries temporelles

Marchés financiers

Produits de taux

Deep learning

NLP

Données de marché

Educación

Master 2 en finance de marché

Mathématiques financières

Data science

Statistiques

Informatique

Descripción del empleo

Type de recrutement : Stage

Domaine de compétences : Opérations de marché

Ville : Paris

Département : Paris

Description du poste

La Direction générale de la Stabilité financière et des Opérations exerce une part importante de ses activités dans le cadre de l'Eurosystème.

Le stage se déroulera au sein du front office SEGA, en charge de la gestion de portefeuilles obligataires pour compte propre et pour le compte d'investisseurs institutionnels.

L'équipe est composée d'environ 15 gérants de portefeuille répartis entre Paris, New York et Singapour. Intégré à la salle des marchés, le stagiaire évoluera au contact direct des gérants et participera à des travaux de recherche quantitative appliqués à des problématiques concrètes de trading et de gestion de portefeuille.

Descriptif de la mission

Ce stage de six mois portera sur le développement de modèles de machine learning appliqués aux marchés obligataires, avec un objectif commun : mieux comprendre la formation des prix et identifier des situations de marché présentant un potentiel prédictif ou une dislocation exploitable.

Les travaux s'articuleront principalement autour de deux axes.

1. News, narratifs macroéconomiques et dislocations de marché

   Le premier axe visera à exploiter des flux d'actualité économique afin de construire des indicateurs de direction, d'intensité et d'évolution des principaux narratifs macroéconomiques.

   L'objectif sera notamment de mesurer l'écart entre l'information véhiculée par les news et le pricing observé sur les marchés de taux, afin d'identifier d'éventuelles situations de sous-réaction, sur-réaction ou divergence.

   Les travaux incluront également la mise en production d'un dashboard à destination des gérants de portefeuille, permettant de suivre les principaux indicateurs, signaux et métriques issus des modèles.

2. Reconnaissance de configurations de prix par CNN

   Le second axe portera sur l'utilisation de réseaux de neurones convolutifs à partir de représentations graphiques des prix de marché.

   L'objectif sera de tester si certaines trajectoires de prix, notamment autour de niveaux techniques ou de zones de marché significatives, permettent d'anticiper des phénomènes de cassure, de rejet ou de continuation.

   Cette approche cherchera à rapprocher les méthodes de reconnaissance d'images de problématiques de lecture de marché et de tape reading appliquées aux futures obligataires.

Missions principales

• préparation et analyse de données de marché et de flux d'actualité
• construction de variables, indicateurs narratifs et cibles de prédiction
• développement et comparaison de modèles statistiques, de langage et de deep learning
• construction d'indicateurs de dislocation entre news et pricing de marché
• développement et mise en production d'outils de visualisation et de suivi à destination des gérants
• backtesting, validation hors échantillon et analyse de robustesse
• restitution des résultats auprès des équipes de gestion

Le stage couvrira l'ensemble du processus de recherche, de la revue de littérature à la mise en production de prototypes utilisés dans un environnement de gestion.

Le poste est à pourvoir à partir de début octobre pour une durée de 6 mois.

Profil recherché

• Formation : Master 2 en finance de marché, mathématiques financières, data science, statistiques ou informatique, ou élève ingénieur en troisième année ou en césure.
• Compétences : bonne maîtrise de Python ; connaissances en statistiques, machine learning et séries temporelles ; intérêt pour les marchés financiers et les produits de taux ; une première expérience en deep learning, traitement automatique du langage ou données de marché serait appréciée.
• Qualités : Rigueur, autonomie, esprit critique, capacité à structurer une démarche de recherche et goût du travail en équipe.

La Banque de France est une institution socialement responsable, attachée au respect de la diversité sous toutes ses formes, à la lutte contre les discriminations, à favoriser la parité Femme/Homme et à garantir un environnement de travail de qualité.

Des aménagements de poste peuvent être organisés pour tenir compte des handicaps des personnes recrutées.