STAGE - Analyste Quantitatif - H/F

Banque de France; Paris; On-site; EUR 13,000 - 20,000; Full time

Job summary

Banque de France propose un stage de six mois au sein du front office SEGA, dédié à la gestion de portefeuilles obligataires et à des travaux de recherche quantitative. Le stagiaire travaille avec les gérants et participe à des projets de machine learning appliqués aux marchés obligataires.

Le rôle vise à développer des modèles et des indicateurs pour mieux comprendre le pricing et les dislocations de marché, avec une exposition à la visualisation et au dashboarding pour le suivi des

Qualifications

• Maîtrise de Python et bibliothèques statistiques.
• Connaissances en machine learning et séries temporelles.
• Intérêt pour les marchés financiers et les produits de taux.
• Expérience en deep learning ou NLP appréciée.

Responsibilities

• 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 pour les gérants.
• Backtesting, validation hors échantillon et analyse de robustesse.
• Restitution des résultats auprès des équipes de gestion.

Skills

Python

Statistiques

Machine learning

Séries temporelles

Deep learning

Traitement du langage

Education

Master 2 en finance de marché / équivalent

Job description

Type de recrutement : Stage

Domaine de compétences : Opérations de marché

Ville : Paris

Département : Paris

Description du poste

Présentation de la direction et du service 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. 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. 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

• Selon l’état d’avancement des projets au début du stage, les travaux pourront inclure : 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.

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.