▍はじめに 本ポジションは、社内のML/DLエンジニアとして、これから本格稼働させるファンドの中核となるトレーディング戦略・クオンツモデルを実装いただくロールです。 金融市場データ、財務データ、ニュース、開示情報、オルタナティブデータ等を活用し、最新の機械学習・深層学習モデルを実装・検証することで、実運用に耐える投資シグナルの精度向上を目指します。 単なる分析やPoCではなく、実際の資産運用に用いるモデルを作るため、機械学習・深層学習・金融時系列・クオンツリサーチに強い、実装力のある方を求めています。ご経験・スキルに正当に報いることをお約束します。詳細は面談にてご相談させてください。 ▍お任せすること 社内のML/DLエンジニアとして、トレーディング戦略・クオンツモデルの設計、実装、検証、改善をリードしていただきます。 ・金融時系列データを用いた価格予測、リターン予測、ボラティリティ予測モデルの実装 ・株式、先物、為替、暗号資産等の市場データを用いた特徴量設計・シグナル生成 ・Transformer、TFT、LSTM、CNN、GNN、強化学習等の最新モデルの検証・実装 ・トレーディング戦略のバックテスト、ウォークフォワード検証、アウトオブサンプル検証 ・過学習、データリーク、データスヌーピングを避けるための検証設計 ・モデル精度、汎化性能、安定性の改善 ・実運用を見据えたポジションサイジング、リスク管理、執行ロジックの設計 ・研究コードを、再現性・保守性のある運用可能なコードへ落とし込む実装 ▍プロジェクト概要 本プロジェクトは、ファンド運用に用いるクオンツモデルを開発するプロジェクトです。 市場データや各種オルタナティブデータをもとに、ML/DLモデルによって収益機会を発見し、再現性のある投資シグナルとして実装します。データ取得、前処理、特徴量設計、モデル構築、バックテスト、改善、実運用への接続まで一気通貫で担当いただきます。 ▍必須要件 ・Pythonを用いた機械学習・深層学習モデルの実装経験 ・PyTorchまたはTensorFlowを用いたモデル開発経験 ・金融時系列データ、マーケットデータ、価格データ等の分析経験 ・トレーディング戦略または予測モデルのバックテスト経験 ・統計学、機械学習、深層学習に関する実践的な理解 ・過学習、データリーク、検証期間設計等に対する理解 ・Gitを用いたチーム開発経験 ・再現性・保守性のあるコードを書ける方 ▍歓迎要件 ・クオンツファンド、証券会社、ヘッジファンド、自己勘定部門等での実務経験 ・金融工学、計量経済学、統計学、数学、物理、情報科学等のバックグラウンド ・Transformer、TFT、PatchTST、TimesNet、N-BEATS、LSTM、GNN等の実装経験 ・強化学習を用いたトレーディング戦略・ポートフォリオ最適化の経験 ・マーケットマイクロストラクチャ、注文板データ、高頻度データの分析経験 ・ファクターモデル、リスクモデル、ポートフォリオ最適化の実装経験 ・ニュース、開示資料、SNS等の非構造化データを用いたシグナル開発経験 ・GCP、AWS、Docker、MLflow、Weights & Biases等の利用経験 ・金融市場・機械学習・時系列予測関連の最新論文を継続的にキャッチアップしている方 ▍求める人物像 ・「実際に儲かるモデル」を作ることに強い興味がある方 ・最新モデルを自ら調査し、素早く実装・検証できる方 ・バックテスト上の見かけの精度ではなく、実運用での再現性・安定性を重視できる方 ・金融市場のノイズ、不確実性、非定常性を前提にモデルを設計できる方 ・ファンドの中核モデルを自分の手で作り上げたい方