- Страна
- Сингапур
Cubist Portfolio Manager
Оценка ИИИсключительная позиция в одном из ведущих хедж-фондов мира. Предлагает работу с передовыми технологиями, доступ к уникальным данным и высокую компенсацию, соответствующую уровню ответственности.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Улучшите резюме под эту вакансию
Возьмём требования и создадим новую версию резюме с акцентом на нужный опыт
Сложность вакансии
Оценка ИИВысокая сложность обусловлена требованием ученой степени и более чем 10-летнего опыта в количественных финансах. Роль предполагает не только глубокие технические знания, но и навыки управления командой в условиях высокочастотной торговли.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Анализ зарплаты
Оценка ИИЗарплата для Portfolio Manager в топовых фондах Сингапура значительно выше средней по рынку и обычно включает существенную бонусную часть, зависящую от PnL. Указанные рыночные оценки отражают базовый оклад без учета бонусов.
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
Сопроводительное письмо
Составьте сопроводительное письмо под эту вакансию с вашим резюме
Описание вакансии
ABOUT CUBIST
Cubist Systematic Strategies, an affiliate of Point72, deploys systematic, computer-driven trading strategies across multiple liquid asset classes, including equities, futures and foreign exchange. The core of our effort is rigorous research into a wide range of market anomalies, fueled by our unparalleled access to a wide range of publicly available data sources.
ROLE
- Dynamically managing portfolio risk by evaluating historical and real-time strategy performance.
- Overseeing automated trade execution and monitoring transaction costs.
- Supervising a small team of researchers and developers on a daily basis.
- Designing, researching, and managing sophisticated investment strategies by creating and engineering advance quantitative financial computer modeling systems to aid in analysis and research.
- Performing research to acquire historical and production data sources needed to build investment models.
- Designing and developing quantitative mathematical algorithms to link the diverse data sets from various providers.
- Engineering investment models that will make the buy and sell recommendations for the portfolios using advanced quantitative mathematic statistics and investment theory to design and program strategies that explicitly forecast risk, return, and trading costs.
- Using quantitative models to value securities.
- Conducting ongoing, cutting-edge quantitative research and analysis to enhance existing strategies and to expand into new markets.
- Developing aspects of successful statistical models, focusing on forecasting and optimization.
- Expanding trading universe and volume and expanding to other exchanges and products.
REQUIREMENTS
- Advance degree (Masters or Ph.D.) in a computational or analytical field.
- Minimum of 10 years’ experience developing, researching or implementing quantitative models for equities, futures and/or FX.
- Hands on experience with all aspects of the research process, including methodology section, data collection and analysis, testing, prototyping, backtesting, and performance monitoring.
- Innovative, intellectually driven, with an intense curiosity about financial markets and human behavior.
Больше похожих вакансий + автоотклики с ИИ
Умный подбор, сопроводительные письма, советы по отказам — больше приглашений.
Навыки
- Quantitative Analysis
- Mathematical Modeling
- Backtesting
- Risk Management
- Statistical Modeling
- Forecasting
- Optimization
- Equities
- Futures
- Foreign Exchange
- Algorithms
Возможные вопросы на собеседовании
Проверка опыта управления рисками в реальном времени.
Опишите случай, когда ваша стратегия столкнулась с непредвиденной рыночной волатильностью. Какие действия вы предприняли для корректировки риска?
Оценка навыков разработки моделей.
Как вы подходите к проблеме переобучения (overfitting) при разработке прогностических моделей на исторических данных?
Проверка лидерских качеств.
Каков ваш подход к управлению командой исследователей и разработчиков для обеспечения баланса между инновациями и операционной стабильностью?
Техническая экспертиза в данных.
Расскажите о самом сложном наборе данных, с которым вы работали. Как вы решали проблемы очистки и интеграции этих данных в торговую модель?
Понимание рыночной микроструктуры.
Как вы оцениваете и минимизируете транзакционные издержки при масштабировании стратегии на новые рынки?
Сформировано ИИ автоматически. Не является проверкой вакансии или работодателя.
