Quantitative Strategist Intern

QuantCube Technology provides real-time economic indicators and allocation solutions to hedge funds, banks, and public institutions. The company operates one of the world’s largest alternative data lakes, processing over 14 billion pieces of data. Sources include news, social media, satellite data, and sea and air traffic. Building on these alternative and macroeconomic data, the Quant team develops investment use cases: cross‑asset rotation, equity arbitrage, currency pair spreads and FX basket strategies, commodity and fixed income macro trend strategies. Building on these alternative and macroeconomic data, the Quant Strategist team develops investment use cases: cross‑asset rotation, equity arbitrage, currency pair spreads and FX basket strategies, commodity and fixed income macro trend strategies. Within the Quant team, you will:
• Design systematic trading strategies and bespoke financial solutions (indexes, structured products, funds) based on alternative data, trend analysis, and statistical learning models (regularized regressions, PCA, NLP) with hedge funds, Banks and Asset Managers.
• Investigate investment cases for novel QuantCube nowcast indicators, analysing the main macroeconomic drivers that influence market dynamics.
• Monitor the performance and risk of QuantCube’s deployed strategies through ongoing backtesting, factor analysis and market context, helping to explain what drives their returns.
• Lead an autonomous long-term research project end to end, from data pre-processing to modelling (investigating new asset classes or alternative data sets).
• Present research findings to the team and clients. QuantCube Technology fournit des indicateurs économiques en temps réel et des solutions d’allocation aux hedge funds, aux banques et aux institutions publiques. L’entreprise exploite l’un des plus grands data lakes de données alternatives au monde, traitant plus de 14 milliards de données. Les sources incluent les actualités, les réseaux sociaux, les données satellitaires ainsi que le trafic maritime et aérien. À partir de ces données alternatives et macroéconomiques, l’équipe Quant développe des cas d’usage d’investissement : rotation cross‑asset, arbitrage actions, stratégies de spreads sur paires de devises et de paniers FX, stratégies de tendances macro sur les matières premières et les taux. À partir de ces données alternatives et macroéconomiques, l’équipe Quant Strategist développe des cas d’usage d’investissement : rotation cross‑asset, arbitrage actions, stratégies de spreads sur paires de devises et de paniers FX, stratégies de tendances macro sur les matières premières et les taux. Au sein de l’équipe Quant, vous serez amené(e) à :
• Concevoir des stratégies de trading systématiques et des solutions financières sur mesure (indices, produits structurés, fonds) fondées sur les données alternatives, l’analyse de tendances et des modèles d’apprentissage statistique (régressions régularisées, ACP, NLP), en collaboration avec des hedge funds, des banques et des sociétés de gestion.
• Étudier des cas d’investissement pour les nouveaux indicateurs de nowcasting de QuantCube, en analysant les principaux moteurs macroéconomiques qui influencent la dynamique des marchés.
• Suivre la performance et le risque des stratégies déployées par QuantCube grâce à des backtests réguliers, à l’analyse factorielle et à l’analyse du contexte de marché, afin d’aider à expliquer les sources de leurs rendements.
• Mener en autonomie un projet de recherche de long terme de bout en bout, du prétraitement des données à la modélisation (exploration de nouvelles classes d’actifs ou de nouveaux jeux de données alternatives).
• Présenter les résultats de vos recherches à l’équipe et aux clients. Requirements
• MSc student (engineering school, business school or university) with major in quantitative finance, statistics, econometrics or data science.
• Strong skills in financial econometrics, machine learning, and systematic strategy design.
• Solid knowledge in macroeconomics and financial markets.
• Proficiency in Python and fluent English. Assets
• Prior market experience (internship, research project or personal trading). Prérequis
• Étudiant(e) en Master (école d’ingénieurs, école de commerce ou université) avec une spécialisation en finance quantitative, statistiques, économétrie ou data science.
• Solides compétences en économétrie financière, en machine learning et en conception de stratégies systématiques.
• Bonnes connaissances en macroéconomie et des marchés financiers.
• Maîtrise de Python et Anglais courant. Atouts
• Une première expérience des marchés (stage, projet de recherche ou trading personnel).
• HR interview (~30 min)
• Technical case study at the office (1h)
• Meet the whole team (~45 min)