AlumnEye a interviewé pour vous un Analyste Quantitatif.

Peux-tu nous présenter le métier de Quant ? 

Le métier de Quant, ou « Analyste Quantitatif », consiste à rechercher et appliquer de nouveaux modèles pour le pricing de produits financiers.

Quant AlumnEye

 

On peut distinguer plusieurs types de quants :

  • Quant Front Office : travaille généralement juste à côté des traders, et les accompagne dans le développement de nouveaux outils de pricing de produits financiers, ainsi que dans l’analyse des modèles utilisés directement. C’est le Quant le plus proche du business et donc celui avec les bonus les plus conséquents.
  • Quant Validation Model : valide les modèles employés par le Front Office. Il doit refaire le modèle entièrement de son coté pour le valider. Il est plus loin du business que le Quant Front Office. Certaines des équipes de Quant Validation Model, ne devant que refaire des modèles proposés, manquent d’originalité. C’est cependant le département où l’on peut voir la plus grande variété de modèles et de produits financiers.
  • IT Quant : davantage un informaticien, il doit avoir les pré-requis nécessaire en mathématiques financières afin de comprendre ce qu’il code. Il ne faut pas se tromper sur la nature du métier : un IT Quant passe 100% de son temps à coder, et ne fait pas de mathématiques. C’est un peu un « informaticien deluxe ».
  • Research Quant : passe son temps à chercher de nouveaux modèles et de nouvelles méthodologies de pricing. C’est celui dont le travail le plus intéressant sur le plan conceptuel, il ne code pratiquement pas. C’est aussi le métier le plus compétitif à décrocher et il n’est pas rare de voir comme prérequis un PhD pour être éligible à ce type de poste. Les équipes de Research Quant ont par ailleurs des effectifs très réduits.
  • Quant Risk : souvent considéré comme le métier de Quant le moins exigeant sur le plan quantitatif, il est néanmoins de plus en plus nécessaire étant donné le rôle croissant du Contrôle des Risques. Son rôle est d’accompagner la banque dans l’implémentation des nouvelles réglementations qui nécessitent souvent des outils mathématiques avancés. C’est le métier quantitatif le plus éloigné du business.

 

Maths AlumnEye

 

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Quelles étaient tes motivations pour postuler à un poste de quant ? 

La proximité avec le business et le contact client sont pour moi beaucoup moins importants que le développement intellectuel personnel. C’est tout naturellement que j’ai choisi de m’orienter vers le métier de Quant.

Après 5 années d’études dans une formation 100% mathématique et informatique, j’ai terminé en beauté avec un master en recherche en mathématiques financières, le Laure Elie. J’ai voulu, contrairement à de nombreux de mes camarades, continuer à faire des mathématiques et de l’informatique « au quotidien », dans ma carrière professionnelle.

Contrairement à ce qu’on en dit, le Quant a une très bonne intuition financière sur les produits, même s’il est plus éloigné du business. Il n’est pas enfermé dans une cave à faire des mathématiques abstraites. Son travail est très fortement contraint et dicté par son intuition financière, et par ce qui est réalisable. A ce titre, il doit avoir les compétences d’un structureur, d’un informaticien, d’un chercheur, mais aussi pouvoir comprendre le point de vue d’un trader afin de savoir quelle idée est applicable sur le marché.

La raison principale pour laquelle j’ai voulu être Quant est que c’est le seul métier de la banque où il ne passe pas un jour sans apprendre quelque chose de nouveau. C’est le seul métier où la satisfaction intellectuelle est aussi forte, où l’on a l’impression de devenir plus « intelligent », ou du moins plus fort techniquement, de jour en jour.

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C’est aussi le seul métier de la banque qui ne ferme aucune porte, en effet un Quant peut très facilement se reconvertir en trading/structuration/etc. si l’envie lui prend.

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En quoi consistent tes tâches quotidiennes, et celles de ton équipe ?

 

La tâche quotidienne de mon équipe est de mener à bien des projets quantitatifs dont les durées peuvent être très variables :

  • Un projet de recherche sur un nouveau modèle peut durer plusieurs mois. Il y en a généralement 1 ou 2 par an. Il est souvent proposé par l’équipe elle-même, en référence à un article de recherche récent.
  • Un projet de recherche sur une nouvelle méthode de pricing ou un nouveau produit peut durer entre 1 semaine et 1 mois, en fonction de la complexité du produit. Il peut y en avoir un grand nombre chaque année, et ces besoins sont souvent dictés par les traders, qui doivent adapter leur offre de produits par rapport à l’appétit des clients, à ce qui se fait chez la concurrence et sur le marché.

Projet AlumnEye

Pour chaque projet, le temps se décompose généralement de la sorte :

  1. Lecture d’ouvrage/d’articles de recherche pour prendre connaissance du sujet et de ses implications.
  2. Refaire les calculs, et faire ceux qui manquent, en vue de les implémenter sur ordinateur. Adapter les formules du format « recherche » au format « informatique » n’est pas toujours évident, un ordinateur n’ayant pas la même logique de fonctionnement qu’un mathématicien.
  3. Phase de codage du modèle. C’est une phase longue, souvent 40% du temps, qui peut être pénible si le Quant n’aime pas coder, ce qui arrive souvent.
  4. Le debug du code. C’est la phase la moins gratifiante du métier. Elle peut prendre très longtemps, et entraîner de longs moments d’arrachage de cheveux.
  5. Le test du modèle de façon extensive. C’est à cette étape qu’un bon Quant doit utiliser son intuition du marché et des produits financiers.

 

  • Enfin, on peut aussi ajouter les tâches de support informatique au trading, et aux autres équipes qui ont besoin d’un avis technique.

Le travail du quant n’est généralement pas « urgent » sauf quand un trader lui demande de régler un problème dans un logiciel de pricing. Il a généralement le temps de lire des articles de recherche sur son temps de travail, ainsi que de se tenir au courant de l’actualité mathématique et de se maintenir à niveau. Il peut donc assister à des conférences annuelles (auxquelles la banque l’envoie), et faire occasionnellement des présentations à son équipe sur de nouveaux modèles et des articles.

Calculs AlumnEye

Quels sont les profils types des membres de ton équipe ?

Les profils Quant sont très classiques : Classe Préparatoire + Grande Ecole d’ingénieur type X, Mines, Ponts, ENSAE, Centrale, Télécom + Master d’application en recherche mathématique type El Karoui, Laure Elie, MMMEF, Lamberton. Certains Quants sont aussi PhD.

A ce titre je suis le seul de mon équipe à avoir fait une fac avant El Karoui, donc cela ne ferme pas de portes, mais oblige à travailler beaucoup plus et à être vraiment meilleur que les autres.

Les profils davantage IT sont plus variés, on peut retrouver des gens issus d’universités, ainsi que d’écoles plus orientés IT comme Supéléc, Télécom, ENSIMAG, etc.

Team AlumnEye

Peux-tu nous parler de grandes problématiques contemporaines liées à ton métiers ?

Le métier de Quant a beaucoup changé depuis ses débuts, comme le cite Marco Avellaneda, un Quant célèbre : « The era of pure Quant is over ». Beaucoup de métiers ont désormais une composante informatique très (trop ?) forte.

La crise ayant poussé les banques à simplifier leurs modèles et leurs produits, un Quant ne passera plus son temps à pricer des produits compliqués avec des modèles obscures. La tendance est à la simplification, et à rendre les choses intuitives et simples, afin de pouvoir facilement provisionner les différents risques, et rendre la position de la banque plus stable et solide.

Il existe cependant encore des marchés (Asiatiques, Russes), et des classes d’actifs (Hybrides Taux/FX) dans lesquels les investisseurs restent friands de produits très exotiques.