Natixis est la banque de financement, de gestion et de services financiers de BPCE, deuxième groupe bancaire français avec 22% des dépôts bancaires et 37 millions de clients à travers ses deux réseaux, les banques populaires et les caisses d’épargne.

Avec près de 22 000 collaborateurs, Natixis intervient dans trois domaines d’activités dans lesquels elle dispose d’expertises métiers fortes : la banque de financement et d’investissement, l’épargne (gestion d'actifs, banque privée, assurance) et les services financiers spécialisés.

Assistant(e) analyse quantitative - développement modèle statistique
- Paris -

Département ou filiale

• FINANCES ET RISQUES - RISQUES DE MARCHE

Mission

Au sein du Département Risques de Marché de la Direction des Risques de Natixis, l’équipe Validation de Modèle Actions-Commodities est en charge de valider l’ensemble des modèles et méthodes numériques développés par le Front-Office pour les dérivés Actions et Commodities. Les produits sous-jacents sont des produits dérivés et exotiques sur sous-jacents actions/indices/commodities ainsi que des produits hybrides avec une composante taux d’intérêt, taux d’inflation, taux de change ou fond.

Dans le cadre de ces validations, une librairie C++ de pricing indépendante du Front-Office est développée en interne, intégrant les modèles du Front-Office utilisés pour valoriser et mesurer les risques des produits en portefeuille, ainsi que des modèles alternatifs.

Le but du stage est de développer un modèle statistique de type « Hidden Markov Model » (HMM) permettant de détecter différents états (ou régimes) d’un marché financier donné. Plus précisément, la mission du stagiaire sera la suivante :

• Revue de la littérature existante sur le sujet
• Elaboration théorique du modèle (définition du processus markovien représentant le régime de marché et définition du signal statistique reliant ce processus aux données de marché observables)
• Calage du modèle (matrice de transition et distribution initiale du processus markovien, et distribution du signal conditionnelle au niveau de ce processus).
• Utilisation du modèle dans le cadre de pricing de produits structurés.
• Extension du modèle à d’autres champs d’application (estimation et prédiction de variables non observables par exemple…)

Profil

Ingénieur (avec spécialisation en finance) ou équivalent Master en Finance Mathématique,

• Très bon niveau en statistiques, probabilités et calcul stochastique,
• Très bonne maîtrise du langage C++,
• Bonne connaissance de Excel et de Visual Basic

Conditions

Date du début : Dès que possible
Durée : 6 mois

Merci d’adresser lettre de motivation et CV via ce site.