Haute fréquence/machine learning H/F
Ile de France, Porte Maillot - Référence : VTHR&Dmachlearning 13950779
Mis en ligne le 1er juin 2016 par Adneom - Paris (+ d'offres)
ADNEOM
Type de contrat :Stage
Métier :Chercheur en informatique
Type d'entreprise :SSII
Localisation :Ile de France, Porte Maillot
Salaire :de 14 400 €/an à 19 200 €/an
Compétences requises :machine learning
Poste à pourvoir
Lorsque l'on parle de trading, nombreux sont ceux qui imaginent encore une personne hurlant dans une salle de marché et agitant les bras dans tous les sens. Mais les temps ont bel et bien changé. Alors que le relationnel était encore primordial pour les anciens traders, ce sont désormais l'informatique et les mathématiques qui ont la main mise sur la plupart des transactions financières.
De nos jours le trading haute fréquence brasse des milliards de dollars chaque jour dans le monde entier avec environ 60% des transactions quotidiennes mondiales à son actif.
Le principe de cette technique consiste à utiliser de puissants algorithmes mathématiques et des ordinateurs ultra-rapides afin de détecter et d'exploiter les micromouvements de marché avec une échelle de temps de l'ordre de la dizaine de millisecondes. Ces machines sont capables d'exécuter des ordres à toute vitesse et de tirer profit de très faibles écarts de prix sur des valeurs ou encore des faiblesses passagères qui peuvent survenir sur les systèmes d'échanges de titres.
L'avènement du Big Data ces deux dernières années a ouvert de nouvelles perspectives pour le trading haute fréquence, en ce sens qu'il est possible d'adapter les algorithmes en fonction des situations et de manière autonome.
Intégré à notre équipe R&D et encadrés par des Docteurs, vous devrez réaliser et mettre au point, à l'aide du Machine Learning, des techniques permettant de gérer ces algorithmes de haute fréquence.
Pour ce faire, trois étapes sont identifiées :
-Bibliographie sur les algorithmes de haute fréquence et le Machine Learning
-Elaboration d'un algorithme permettant l'adaptabilité des techniques de haute fréquence durant le trading
-Réalisation d'un POC et test de la méthode.
De nos jours le trading haute fréquence brasse des milliards de dollars chaque jour dans le monde entier avec environ 60% des transactions quotidiennes mondiales à son actif.
Le principe de cette technique consiste à utiliser de puissants algorithmes mathématiques et des ordinateurs ultra-rapides afin de détecter et d'exploiter les micromouvements de marché avec une échelle de temps de l'ordre de la dizaine de millisecondes. Ces machines sont capables d'exécuter des ordres à toute vitesse et de tirer profit de très faibles écarts de prix sur des valeurs ou encore des faiblesses passagères qui peuvent survenir sur les systèmes d'échanges de titres.
L'avènement du Big Data ces deux dernières années a ouvert de nouvelles perspectives pour le trading haute fréquence, en ce sens qu'il est possible d'adapter les algorithmes en fonction des situations et de manière autonome.
Intégré à notre équipe R&D et encadrés par des Docteurs, vous devrez réaliser et mettre au point, à l'aide du Machine Learning, des techniques permettant de gérer ces algorithmes de haute fréquence.
Pour ce faire, trois étapes sont identifiées :
-Bibliographie sur les algorithmes de haute fréquence et le Machine Learning
-Elaboration d'un algorithme permettant l'adaptabilité des techniques de haute fréquence durant le trading
-Réalisation d'un POC et test de la méthode.
Profil recherché
En dernière année d'une école d'ingénieur, vous connaissez les mathématiques financières, la modélisation et l'analyse de données, ainsi que le Machine Learning et le trading haute fréquence. Vous êtes reconnu pour votre curiosité et votre esprit d'investigation.
Description de la société
Avec une croissance annuelle à 2 chiffres, ADNEOM s'est rapidement imposé dans le secteur du conseil. Aujourd'hui, ADNEOM compte 850 consultants en Europe, dont 250 en France.
Dotés d'un esprit start up, nous faisons en sorte d'être à la page et formons nos consultants régulièrement : Agilité, Devops, Craftsmanship, Big Data, Machine Learning, Bitcoin & Blockchain, etc.
Notre équipe R&D est composée de 4 personnes aujourd'hui, dont 1 Docteur en économie et l'autre en fusion nucléaire, et travaille notamment sur des sujets Big Data.
Site web : http://www.adneom.com/fr/home/
Dotés d'un esprit start up, nous faisons en sorte d'être à la page et formons nos consultants régulièrement : Agilité, Devops, Craftsmanship, Big Data, Machine Learning, Bitcoin & Blockchain, etc.
Notre équipe R&D est composée de 4 personnes aujourd'hui, dont 1 Docteur en économie et l'autre en fusion nucléaire, et travaille notamment sur des sujets Big Data.
Site web : http://www.adneom.com/fr/home/