Quantitative Analyst - Prediction Markets

Moreton Capital Partners (MCP) ist ein CFTC-regulierter systematischer, technologieorientierter Investmentmanager, der in Rohstoffen, alternativen Märkten und aufstrebenden datengestützten Anlageklassen handelt. Wir kombinieren quantitative Modellierung, agentische KI und tiefes Fachwissen, um Strategien mit nachhaltigem, unkorreliertem Alpha zu entwickeln.

Wir bauen einen speziellen Fonds für Vorhersagemärkte auf und suchen einen Quantitativen Analysten, der die Forschungsfunktion innerhalb dieses Teams leitet. Dies ist eine Rolle von Grund auf: Sie werden echte Verantwortung für die Arbeit haben, direkten Zugang zu leitenden Entscheidungsträgern und die Möglichkeit, Ihre Modelle live in einem echten Portfolio zu sehen.

Als Quantitativer Analyst werden Sie den Forschungsprozess leiten, der unseren Handelsstrategien für Vorhersagemärkte zugrunde liegt. Sie werden Alpha-Signale entwickeln, Modelle erstellen und validieren sowie eng mit unseren Händlern und Ingenieuren zusammenarbeiten, um die Forschung von der Idee bis zur Live-Bereitstellung zu bringen. Sie werden Projekte von Anfang bis Ende übernehmen — von der Datenerfassung und explorativen Analyse bis hin zu Implementierung, Test und Leistungsüberwachung.

Wir arbeiten in einem breiten Ereignisuniversum, einschließlich professioneller Sportarten, Makroökonomie, Geopolitik, Klima und Finanzmärkte. Forschungsbreite und die Fähigkeit, schnell Fachwissen zu entwickeln, sind hier von Vorteil.

• Durchführung rigoroser quantitativer Forschung zur Identifizierung neuer Alpha-Signale in den Kategorien Vorhersagemärkte — Sport, Makro, Politik, Finanzen und Umweltereignisse.
• Übernahme des gesamten Forschungsprozesses in enger Zusammenarbeit mit dem Portfoliomanager: Datenbeschaffung und -aufnahme, explorative Analyse, Methodikdesign, Implementierung, Backtesting und Bewertung der Live-Leistung.
• Aufbau und Pflege von Datenpipelines, die auf alternativen und traditionellen Datenquellen basieren — Markt-Mikrostruktur, öffentliche Auflösungsdaten, Nachrichten- und Sentiment-Feeds, Sportanalytik-Datenbanken und fundamentale Datensätze.
• Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur fairen Wertschätzung, Kalibrierungsanalyse und systematischer Strategieentwicklung.
• Erweiterung und Verbesserung der internen Forschungsplattform von MCP — Werkzeuge, Bibliotheken und Arbeitsabläufe, die das gesamte Team schneller und rigoroser machen.
• Systematische Überprüfung der akademischen und praktischen Literatur zu Vorhersagemärkten, Sportanalytik, Bayesianischer Vorhersage und verwandten Bereichen.
• Produktion klarer, strukturierter Forschungsergebnisse — dokumentierte Methodik, Leistungsattribution und umsetzbare Empfehlungen — die direkt von Händlern genutzt werden können.

Voraussetzungen:

• Abschluss oder Postgraduiertenabschluss von einer renommierten Institution in Datenwissenschaft, Informatik, Mathematik, Statistik, Operations Research, Finanztechnik oder einem eng verwandten quantitativen Bereich.
• Starke Python-Kenntnisse: pandas, NumPy, scikit-learn und Erfahrung im Aufbau von Backtesting- oder Forschungsrahmen von Grund auf.
• Solide Grundlagen in Statistik, Wahrscheinlichkeit, Zeitreihenanalyse und maschinellem Lernen — mit der Fähigkeit, diese rigoros anzuwenden, anstatt nur Bibliotheken zu verwenden.
• Nachgewiesenes Interesse an Vorhersagemärkten — persönlicher Handel, Forschung, Protokollanalyse oder gleichwertiges Engagement.
• Fähigkeit, unabhängig zu arbeiten und die volle Verantwortung für einen Forschungsarbeitsstrom zu übernehmen, nicht nur Aufgaben auszuführen, die Ihnen zugewiesen werden.

Bonuspunkte für:

• Zwei oder mehr Jahre Erfahrung in einer datengestützten Forschungsumgebung mit Fokus auf Modellentwicklung und Vorhersage — obwohl wir außergewöhnliche Kandidaten in früheren Karrierestufen in Betracht ziehen werden.
• Vertrautheit mit Polymarket und/oder Kalshi-Plattformmechanik, Auflösungsdaten und API-Zugriff.
• Erfahrung mit NLP, Sentimentanalyse oder Verarbeitung unstrukturierter Daten, die auf finanzielle oder ereignisgesteuerte Kontexte angewendet werden.
• Komfort mit agentischen KI-Rahmen und LLM-basierten Forschungstools — MCP investiert aktiv in diesem Bereich.
• Kenntnisse über Bayesianische Methoden und deren Anwendung zur Wahrscheinlichkeitskalibrierung und Aktualisierung von Vorhersagen.
• Erfahrung mit Blockchain-Daten oder On-Chain-Analysetools, die für dezentrale Vorhersagemarktplattformen relevant sind.

Die besten Quantitativen Analysten bei MCP kombinieren akademische Strenge mit echtem Interesse — sie lesen Papers, weil sie es wollen, verfolgen Marktauflösungen, weil sie interessant sind, und bauen Dinge außerhalb der Arbeit, weil sie es nicht lassen können. Wir schätzen intellektuelle Ehrlichkeit, die Fähigkeit, eigene Ideen zu hinterfragen, wenn die Daten dies nahelegen, und den Antrieb, gute Forschung in produktionsreife Arbeit umzusetzen.

Diese Rolle eignet sich gut für einen Forscher, der sehen möchte, wie seine Arbeit tatsächlich gehandelt wird. Jedes Modell, das Sie erstellen, hat einen klaren Weg zur Live-Bereitstellung, und Sie werden direkten Einblick haben, wie Ihre Forschung auf dem Markt abschneidet.

So bewerben Sie sich:

Bitte senden Sie Ihren Lebenslauf und ein Anschreiben, das Ihr echtes Engagement für Vorhersagemärkte und quantitative Forschung zeigt. Wir möchten verstehen, was Sie gebaut haben, was Sie studiert haben und wie Sie darüber nachdenken, einen Vorteil zu identifizieren und zu validieren. Fügen Sie Links zu relevanten Arbeiten hinzu: GitHub-Repositories, Forschungsberichte, Kaggle- oder Wettbewerbsarbeiten oder persönliche Projekte. Bewerbungen werden fortlaufend geprüft. Starke Kandidaten werden eine technische Übung mit echten Vorhersagemarktdaten abschließen, gefolgt von einer Forschungsdiskussion mit dem Team.

Vergütung:

Grundgehalt entsprechend der Erfahrung, leistungsabhängiger Bonus. Wir werden die Einzelheiten mit dem richtigen Kandidaten besprechen.