Contexte du stage :

L’informatique quantique offre des perspectives prometteuses pour le traitement de problèmes financiers intensifs en calcul, notamment le pricing d’instruments dérivés complexes et le calcul de métriques de risque. Des travaux récents (Quantum Journal, EPJ Quantum Technology, arXiv) montrent que des algorithmes comme Quantum Amplitude Estimation (QAE) et Quantum Monte Carlo (QMC) peuvent réduire significativement le coût computationnel.

L'objectif du stage :

Ce stage a pour objectif d'explorer l'adaptation de pricers d'instruments financiers complexes — tels que les options vanilles, asiatiques, barrières, autocallables et TARF — à des algorithmes quantiques, en s'appuyant sur des modèles avancés comme Black-Scholes, volatilité locale et Heston, tout en évaluant la capacité des méthodes quantiques à calculer efficacement des métriques de risque telles que la Value at Risk (VaR) et l'Expected Shortfall (ES) via des approches Monte Carlo:

1. Introduction et Etude :

• Adapter des pricers classiques à des pipelines quantiques pour des produits complexes (ex: options vanilles, asiatiques, barrières, autocallables ou TARF).
• Évaluer les performances via des benchmarks rigoureux.
• Explorer les architectures hybrides (quantique-classique) pour des cas d’usage réalistes en finance.

2. Implémentation :

• Implémentation de modèles avancés tels que volatilité locale et Heston, avec calibration sur données historiques via Qiskit, Cirq, Amazon Braket.
• Construction de pipelines quantiques pour le pricing et le calcul de métriques de risque, en utilisant des frameworks comme Qiskit, Cirq ou Amazon Braket.

• Utilisation de méthodes quantitatives telles que les simulations Monte Carlo classiques et quantiques (Quantum Monte Carlo, Quantum Amplitude Estimation).

• Intégration dans une librairie existante ou développement d’un module dédié, avec documentation et tests.

3. Optimisation et Validation du modèle :

• Modèles : Black-Scholes, volatilité locale, Heston
• Métriques de risque : Value at Risk (VaR), Expected Shortfall (ES) via Monte Carlo.
• Effectuer des simulations et des tests de robustesse sur des données historiques pour évaluer la performance du modèle.
• Comparaison des performances : précision, temps de calcul, scalabilité
• Analyse des seuils de quantum advantage selon les produits et modèles.

4. Documentation et reporting :

• Documenter toutes les étapes du développement du modèle, y compris les hypothèses et les méthodologies employées.

Profil recherché :

• Étudiant en Master ou école d’ingénieur (finance quantitative, mathématiques appliquées, data science)
• Compétences en modélisation financière et calcul scientifique
• Intérêt pour l’informatique quantique et les technologies émergentes
• Capacité à lire et synthétiser des articles de recherche
• Vous maîtrisez l’un des outils de programmation (Python, C#, C++) pour la modélisation quantitative. Vous avez des connaissances en statistiques, probabilités et méthodes de simulation.
• Vous êtes doté(e) d’un esprit analytique et avez une capacité à résoudre des problèmes complexes. Vous avez la rigueur et la méthodologie dans la gestion de projets techniques.

Motivé(e) par la recherche, vous possédez des fortes capacités de quantitative et de programmation alors ce stage est fait pour vous.

Qui sommes-nous ?

Nous accompagnons les fonctions métiers de nos clients, de la négociation des opérations jusqu’à leur comptabilisation, avec un volet spécifique pour le pilotage de la gestion des risques.

Les équipes d’Axis Alternatives ont un savoir-faire particulièrement reconnu dans les domaines de l’organisation, de l’analyse quantitative, du trading de matières premières, de la trésorerie d’entreprise et de la conformité. Nos interventions intègrent les nouvelles technologies telles que le Big Data, l’Intelligence Artificielle et le Machine Learning.

Nos atouts :

• Notre bonne humeur
• Nos locaux : en face de l'Opéra Garnier
• Télétravail
• Notre offre de formation
• Jour de rentrée scolaire
• Cours de Yoga hebdomadaires
• Diversité de chocolats !