Über Paul
Présentation en quelques points:
➤ code en Python depuis 8 ans, dont 3 ans professionnellement
➤ diplôme d'ingénieur spécialisé en informatique et ingénierie financière
➤ Master en recherche financière.
➤ 3 ans en tant qu'analyste quantitatif puis trader quantitatif
Mes compétences de développeur Python en général:
➤ API Rest & Websocket (dev + utilisation)
➤ Data Scrapping, Data Mining, Data Analysis, voire Data Science dans une moindre mesure
➤ Création et gestion d'architecture/workflows de data
➤ GUI (streamlit, dash, PyQT) et backend (flask, django)
➤ Google Cloud & AWS
Mes compétences de développeur finance quantitative:
➤ Mise en production d'algorithmes de trading
➤ Algorithmes & workflows de backtesting
➤ stratégies long-short (sur bougie)
➤ machine learning pour de l'uni-directionnel (data de bougies, order-book, market trades, data annexe, ...)
➤ pairs trading (statistical arbitrage)
➤ market making
➤ options
➤ Optimisation & tests de robustesse de stratégies
➤ Analyses post production
➤ Simulations de portefeuilles
Französisch
Muttersprachlich oder zweisprachig
Englisch
Verhandlungssicher
Nur remote
Führt Projekte hauptsächlich remote aus
Projekt- und Berufserfahrung
- Paul Noailly ConsultingCEO - consultantBERATUNG & AUDITSFebruar 2022 - Heute (4 Jahre und 4 Monate)- Missions effectuées➤ Scraping de données historiques ftx➤ Implémentation d'un module de backtesting flexible➤ Implémentation d'indicateurs de volume profile et de divergences➤ backtesting d'une stratégie multi-timeframes➤ Mise en place d'une interface utilisateur streamlit➤ Scraping de données historiques Binance➤ Backtesting d'une stratégie de trend following, and propositions d'améliorations➤ Mise en production d'une stratégie sur GCP (VM+buckets), avec outils de post-production sur des notebooks en local (mise à jour des paramètres, étude des trades passés, import des logs, ...)
- Paul Noailly TradingQuantitative traderBANKEN & VERSICHERUNGENJanuar 2020 - Heute (6 Jahre und 5 Monate)Paris, Frankreich➤ Architecture & workflows data: data scrapping, data recorder, uniformisation, database design, workflows access & edit...➤ Python packages backtesting + optimisation + test de robustesse pour chaque type de stratégies (simple long short, pairs trading, market making, machine learning uni-directionnel, scalping, ...)➤ Mise en production d'algorithmes d'arbitrage statistique Forex + crypto (7+ sharpe ratio)➤ Développement de plateformes & logiciels de visualisation et modification de data (PyQt & Streamlit)➤ Modélisations marchés financiers
- KryptalgoQuantitative analystBANKEN & VERSICHERUNGENJuli 2019 - Januar 2020 (6 Monate)Nantes, Frankreich➤ Développement d'un algorithme long-short basé sur du deep-learning et l'historique des ordres marché.➤ Amélioration d'un algorithme de market making: implémentation de cycles de volatilité augmentant le ROI de 30%, et implémentation d'un modèle de prediction machine learning pour éviter les sauts de volatilité, en utilisant le carnet d'ordres et l'historique des ordres marché.➤ Participation à un algorithme d'arbitrage statistique classique.
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Ausbildung und Abschlüsse
- Ingénieur - spécialisation Informatique & Ingénierie FinancièreCY-Tech2019➤ Computer Science (Python, C++, Scilab, Linux, …) ➤ Mathématiques Financières (Calcul stochastique, option & greeks, optimisation, modélisation, …)
- Master 104 - Research n FinanceUniversité Paris Dauphine2019➤ Recherche Financière ➤ Economie ➤ Mathématiques Financières