Stage- Quantitative Investment Strategies Replication and Learning

À PROPOS DE CFM

Fondés en 1991, nous sommes une société mondiale de gestion d’actifs quantitative et systématique appliquant une approche scientifique à la finance pour développer des stratégies d’investissement alternatives pour nos clients.

Nous valorisons l’innovation, l’engagement, l’aboutissement et l’intelligence collective en créant ensemble un environnement d’experts passionnés et talentueux dans les domaines de la recherche, des technologies et du business pour explorer de nouvelles idées et toujours remettre en question les hypothèses.

Stage – Stratégies d'investissement quantitatives Reproduction et apprentissage


Objectif

Les stratégies d'investissement quantitatives sont des indices basés sur des règles et exécutés de manière systématique, créés par des banques et des fournisseurs d'indices. Elles exploitent des primes/facteurs de risque et des signaux de trading bien documentés sur tous les instruments financiers (actions, contrats à terme, options), par exemple le carry, le momentum, la valeur, le renversement à court terme. Au cours des dix dernières années, les actifs gérés dans le cadre de ces stratégies ont considérablement augmenté. L'objectif du stage est d'étudier comment la demande croissante pour ces indices influence les performances des instruments. 


Étendue du travail 

Le stagiaire participera aux activités suivantes :
•    Répliquer et simuler des QIS synthétiques sur des actions et des contrats à terme à l'aide de jeux de données internes.
•    Comparer les réplications à des sources ouvertes et internes. 
•    Tester les points communs entre les stratégies et identifier un ensemble plus restreint de stratégies pertinentes.
•    Utilisation des signaux et des rendements reproduits dans des études d'événements et comme entrées de modèles de prévision basés sur le ML.


Compétences et qualifications requises

•    Étudiant en finance, économie, science des données ou dans un domaine connexe ;
•    Connaissance de l'analyse économétrique et des marchés financiers ;
•    Expérience avec Python (et les bibliothèques statistiques pertinentes : statsmodels, scikit-learn).

References

Berkin, A. L., Swedroe, L. E, 016, Your Complete Guide to Factor-Based Investing: The Way Smart Money Invests Today, ed. BAM Alliance Press.

O'Doherty, M. S., Wang, F.  and Yan, S, 2025, On the Macroeconomic Foundations of the Anomaly Zoo, https://ssrn.com/abstract=5395852 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.5395852.

Feng, G., Giglio, S. and Xiu D., 2020, Taming the Factor Zoo: A test of New Factors, Journal of Finance, p. 1327-1370.

Illmanen, A., 2011, Expected Returns: An Investor's Guide to Harvesting Market Rewards, ed. Willey Finance

DÉCLARATION SUR L’ÉGALITÉ DES CHANCES

Nous nous efforçons continuellement d’être un employeur offrant l’égalité des chances et nous interdisons toute forme de discrimination fondée sur le sexe, le handicap, l’origine, l’orientation sexuelle, l’identité de genre, l’âge, la race ou la religion. Nous croyons que notre diversité, nos apports diversifiés d’expérience et nos multiples points de vue sont les principaux facteurs de notre succès.

CFM est signataire des Women Empowerment Principles.

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