Sales & Trading - Mid-Frequency Trading Strategies - Executive Director (all genders)

JPMorgan Chase bildet ein Team für Mid-Frequency-Strategien, das sich auf die Forschung, Entwicklung und Ausführung systematischer Handelsstrategien konzentriert. Die Gruppe agiert an der Schnittstelle von quantitativer Forschung und Handel und entwickelt Strategien, die Alpha-Generierung, Portfoliokonstruktion, Risikomanagement und Ausführungsinfrastruktur umfassen – mit statistischer Analyse und maschinellem Lernen im Kern.

Als Executive Director innerhalb des Mid-Frequency Trading Strategies-Teams spielen Sie eine zentrale Rolle bei der Gestaltung und Implementierung des Mid-Frequency-Handelsrahmens von JPMorgan Chase. Sie sind verantwortlich für den gesamten Lebenszyklus der Strategieentwicklung – von der Ideenfindung und statistischen Forschung bis hin zur Produktionsbereitstellung und laufenden Leistungsüberwachung. Diese hochquantitative Rolle erfordert tiefgehende Expertise in statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und Finanzmärkten und eignet sich für Personen, die an der Schnittstelle von Forschung und Live-Handel gedeihen.

Aufgaben:

• Verbesserung des Mid-Frequency-Handelsrahmens, einschließlich der Architektur für Signalgenerierung, Alpha-Kombination, Portfolio-Optimierung und Ausführungslogik, um sicherzustellen, dass die Plattform robust, skalierbar und produktionsbereit ist.
• Forschung und Entwicklung proprietärer Handelsstrategien unter Verwendung fortschrittlicher statistischer Modellierung und Techniken des maschinellen Lernens, mit dem Fokus auf die Identifizierung persistenter, risikoadjustierter Alpha-Signale über relevante Anlageklassen hinweg.
• Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens – einschließlich überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen, verstärkendem Lernen und Zeitreihenmodellierung – um prädiktive Signale aus großen, komplexen Datensätzen zu extrahieren.
• Eigenverantwortung für den gesamten Forschungsprozess, von der Hypothesenbildung und dem Backtesting bis hin zur Live-Bereitstellung, mit rigoroser statistischer Validierung.
• Entwicklung und Pflege produktionsfähiger Implementierungen von Handelsstrategien und unterstützender Infrastruktur, Zusammenarbeit mit Technologiepartnern zur Integration von Modellen in die Live-Handelsumgebung.
• Überwachung der Live-Strategieperformance, Durchführung von PnL-Zuordnungen, Identifizierung von Regimewechseln und kontinuierliche Iteration der Modelle zur Aufrechterhaltung und Verbesserung der P&L-Generierung.

Erforderliche Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse:

• Master-Abschluss in einem quantitativen STEM-Fach wie Statistik, Mathematik, Physik, Informatik oder Finanztechnik.
• Nachgewiesene Erfahrung im quantitativen Handel, in der quantitativen Forschung oder in der Entwicklung systematischer Strategien, idealerweise in einem proprietären Handelsumfeld, Hedgefonds oder einer Sell-Side-Systemhandelsabteilung.
• Nachweisbare Expertise in statistischer Modellierung, einschließlich Zeitreihenanalyse, Faktormodellierung, Bayesscher Inferenz und Hypothesentestung im Kontext der Finanzmärkte.
• Starke Kenntnisse im maschinellen Lernen mit praktischer Erfahrung in der Anwendung von ML-Techniken.
• Starke Programmierkenntnisse in Python, einschließlich Erfahrung mit wissenschaftlichen Bibliotheken.
• Starke analytische und problemlösende Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und Forschung von Grund auf voranzutreiben.

Bevorzugte Qualifikationen, Fähigkeiten und Kenntnisse:

• PhD in einem quantitativen STEM-Fach mit nachweislicher Forschungserfahrung.
• Nachgewiesene Erfahrung in einem proprietären Handelsumfeld.
• Nachweisliche Erfolge in der Alpha-Forschung.
• Starkes Verständnis von Techniken des maschinellen Lernens.
• Erfahrung in der Forschung und Entwicklung systematischer Strategien.
• Erfahrung mit cloudbasierten Daten- und Recheninfrastrukturen, insbesondere AWS.