Stage Ingénieur(e) Financier Quantitatif R&D Multi Asset

Description de l'offre

ENVIRONNEMENT :

Le Groupe HSBC, l'un des groupes bancaires les plus solides au monde, regroupe l'expertise de près de 270000 collaborateurs dans le monde. Il dispose d'environ 6 600 implantations dans le monde avec une présence dans 81 pays et territoires. HSBC France, filiale du Groupe HSBC, représente 10 000 collaborateurs au service de 823 000 clients Particuliers et 116 000 clients Entreprises.

HSBC poursuit une stratégie qui consiste à être présent là où la croissance se trouve, assurer la connexion des clients aux opportunités qu'elle génère, aider les entreprises à se développer, les économies à prospérer et les individus à réaliser leurs ambitions.

Implanté dans 36 pays, HSBC Global Asset Management donne accès à de nouvelles opportunités d'investissement et propose des solutions adaptées aux besoins de ses clients institutionnels, entreprises, clients privés et intermédiaires.

HSBC Global Asset Management offre une gamme riche et complète composée de stratégies de gestion actions, obligations, diversifiées, de trésorerie et alternatives. Ces stratégies ont pour objectif de générer des performances robustes et pérennes dans le temps. Nos équipes locales s'appuient sur des plateformes de gestion et de recherche mondiales génératrices d'opportunités d'investissement et d'analyses pointues. La gestion active du risque est au cœur de tous nos processus d'investissement.

Le stage se déroulera au sein de l'équipe R&D Multi Asset qui est directement rattachée à la direction de la gestion.

L'équipe s'occupe principalement de créer et d'analyser des stratégies quantitative d'investissement cross-assets (actions, obligations, Fx), de développer des outils et des indicateurs d'aide à la décision pour les gérants Multi-Asset et Actions.

MISSIONS :

Au sein de l'équipe R&D Multi-Asset d'HSBC Global Asset Management France, nous recherchons une ou un stagiaire école d'ingénieur ou universitaire spécialisé(e) en Finance de marché dont la principale mission sera de définir une méthode d'allocation en risque dans le cadre d'actifs présentant des profils de risques extrêmes inhomogènes.

La volatilité est le critère de risque principalement utilisé dans les programmes d'allocation en risque. Certains actifs ou stratégies ont des profils de rentabilité fortement asymétriques rendant la volatilité impropre. D'autres indicateurs tels que la CVaR ou la skewness permettent de tenir compte des queues de distribution mais elles rendent les programmes d'allocation en risque plus complexes et instables.

L'objectif du stage est de définir une méthode d'allocation en risque robuste tenant compte de la variabilité des risques moyens (volatilité) et extrêmes (CVaR/skewness).

Cela consiste à :

1-Identifier les actifs ou stratégies actuellement en production présentant des profils de rendement/risque fortement asymétriques et donc atypiques.

2-Définir, coder et tester différentes méthodes de risk budgeting et mesurer les risques associés (modèle, stabilité, calibrage,…)

3- Explorer de nouvelles méthodes de construction de portefeuille (type Hierarchical Risk Parity) et comparaison aux méthodes d'optimisation quadratique classiques (stabilité, concentration et sous performance)

4-Tester les approches retenues sur les portefeuilles sous gestion et étudier les impacts en termes de changements d'allocation et de stabilité.

Profil recherché

PROFIL :

Niveau d'études/diplôme préparé : Formation supérieure orientée ingénierie financière avec une dominante informatique, ou orientée Informatique avec une dominante Finance, ou data science Diplôme Bac +5 écoles d'Ingénieur, ou équivalents Universitaires) (ENSAE, ENSAI, ENSIMAG, Master in Asset and Risk Management Evry…)

Compétences :

IT: Développeur ayant de bonnes connaissances en programmation R et Matlab

Mathématiques : Dominante statistiques et probabilité

Finance de Marché : Optimisation de portefeuille (type Moyenne-Variance, Moyenne-CVaR,…), Risk Budgeting, théorie des valeurs extrêmes, back-testing et stress-testing de stratégies.

Qualités personnelles:

Autonomie : Un investissement important sera nécessaire pour s'approprier la thématique concernée (notamment via la littérature académique) ainsi que les outils et modèles en production.

Rigueur : Analyse approfondie des problématiques concernées. Codes propres, efficaces et documentés.

Communication : échanges réguliers et clairs avec les membres de l'équipe ainsi qu'avec les gérants concernés, organisation de points d'étape, documentation des résultats obtenus,…

Curiosité.