Resumen: Moreton Capital Partners busca un Investigador Cuantitativo para diseñar, probar y perfeccionar modelos predictivos para carteras de trading en tiempo real en futuros de materias primas. Aspectos destacados: 1. Diseñar, probar y perfeccionar modelos predictivos para carteras de trading en tiempo real. 2. Una cultura centrada en la investigación que valora el pensamiento profundo y el rigor sistemático. 3. Impacto directo: tus señales alfa entrarán en producción en carteras reales. ### **Investigador Cuantitativo – Fondo de Cobertura Sistemático de Materias Primas** Moreton Capital Partners busca un Investigador Cuantitativo talentoso para ayudar a construir la próxima generación de señales alfa en futuros de materias primas. Nuestra investigación se basa en técnicas avanzadas de aprendizaje automático, marcos rigurosos de pruebas y una comprensión profunda de los mercados globales de materias primas. Este puesto es fundamental para nuestra misión: asumirás la responsabilidad de diseñar, probar y perfeccionar modelos predictivos que alimenten directamente carteras de trading en tiempo real. ### **Principales responsabilidades** * Investigar, desarrollar prototipos y validar señales de trading sistemático en materias primas mediante métodos avanzados de aprendizaje automático. * Diseñar e implementar pruebas retrospectivas rigurosas con fricciones realistas, validación paso a paso (walk-forward) y pruebas estadísticas robustas. * Ingeniar y evaluar nuevas características a partir de precios, fundamentales, posiciones, datos de opciones y conjuntos de datos alternativos (por ejemplo, imágenes satelitales, datos meteorológicos y precios al contado globales de materias primas). * Combinar múltiples pronósticos alfa en meta-modelos y señales de cartera, aprovechando métodos de ensamble y bayesianos. * Desarrollar técnicas de construcción y optimización de carteras, así como herramientas de análisis, para mejorar el rendimiento y rastrear los efectos sobre la ejecución de la cartera. * Colaborar con desarrolladores para trasladar la investigación a estrategias listas para producción. * Supervisar el rendimiento en tiempo real, la atribución y la deriva del modelo, garantizando la mejora continua de la biblioteca de señales alfa. **Requisitos** * Máster o doctorado en Estadística, Economía o Ciencias de la Computación. * Sólida formación en aprendizaje automático y modelización estadística (modelos basados en árboles, regularización, aprendizaje automático para series temporales). * Competencia avanzada en Python (pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, PyTorch/TensorFlow). * Conocimientos sólidos sobre pronóstico de series temporales, técnicas de validación cruzada y evitación del sesgo de mirada hacia adelante (look-ahead bias). * Experiencia académica en investigación y capacidad demostrada para traducir trabajos académicos en código productivo. * Exposición previa al trading sistemático o a la modelización financiera. * Capacidad para diseñar experimentos, interpretar resultados e iterar rápidamente en un entorno de investigación. **Ventajas adicionales:** * Conocimiento de materias primas (agroalimentarias, energía, metales) o de mercados macroeconómicos. * Experiencia en ingeniería de características con conjuntos de datos no tradicionales (posiciones en opciones, datos meteorológicos, imágenes satelitales). * Experiencia colaborando en entornos de control de versiones. * Conocimientos sobre optimización de carteras, paridad de riesgo o promediado bayesiano de modelos. * Publicaciones, competiciones en Kaggle o trayectoria investigadora que demuestren excelencia aplicada en aprendizaje automático. **Beneficios** * Impacto directo: tus señales alfa entrarán en producción en carteras reales, respaldadas por capital real. * Cultura centrada en la investigación: valoramos el pensamiento profundo, los enfoques novedosos y el rigor sistemático. * Colaboración estrecha con un equipo global. * Crecimiento profesional: trayectoria clara hacia puestos de investigador senior a medida que aumentemos nuestros activos bajo gestión (AUM) y expandamos nuestras líneas de producto. * Remuneración atractiva: salario base altamente competitivo y bonificación anual que crece conforme lo haga la empresa. * Entorno laboral positivo, inclusivo y estimulante.