Resumen: Moreton Capital Partners busca un talentoso Investigador Cuantitativo para construir señales alpha de nueva generación en futuros de materias primas mediante aprendizaje automático avanzado y marcos rigurosos de prueba. Aspectos destacados: 1. Diseñar, probar y perfeccionar modelos predictivos para carteras de operaciones en vivo. 2. Investigar, desarrollar prototipos y validar señales sistemáticas de operación mediante aprendizaje automático avanzado. 3. Impacto directo: Sus alphas se implementarán directamente en carteras de producción. Investigador Cuantitativo – Fondo de Cobertura Sistemático de Materias Primas Moreton Capital Partners busca un talentoso Investigador Cuantitativo para ayudar a construir la próxima generación de señales alpha en futuros de materias primas. Nuestra investigación se basa en aprendizaje automático avanzado, marcos rigurosos de prueba y una profunda comprensión de los mercados globales de materias primas. Este puesto es fundamental para nuestra misión: usted asumirá la responsabilidad de diseñar, probar y perfeccionar modelos predictivos que alimenten directamente carteras de operaciones en vivo. Principales responsabilidades* Investigar, desarrollar prototipos y validar señales sistemáticas de operación 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 variables explicativas a partir de precios, fundamentales, posiciones, datos de opciones y conjuntos de datos alternativos (por ejemplo, satelitales, meteorológicos y precios al contado globales de materias primas). * Combinar múltiples previsiones alpha 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 desempeño en tiempo real, la atribución y la deriva del modelo, asegurando la mejora continua de la biblioteca de alphas. **Requisitos** * Maestría o doctorado en Estadística, Economía o Ciencias de la Computación. * Sólida formación en aprendizaje automático y modelado estadístico (modelos basados en árboles, regularización, aprendizaje automático para series temporales). * Competencia avanzada en Python (pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, PyTorch/TensorFlow). * Conocimiento de pronóstico de series temporales, técnicas de validación cruzada y evitación del sesgo de información anticipada (look-ahead bias). * Experiencia académica en investigación y capacidad demostrada para traducir trabajos académicos en código productivo. * Exposición previa a operaciones sistemáticas o modelado financiero. * Capacidad para diseñar experimentos, interpretar resultados e iterar rápidamente en un entorno de investigación. **Puntos adicionales:** * Conocimiento de materias primas (agropecuarias, energía, metales) o mercados macroeconómicos. * Experiencia en ingeniería de variables con conjuntos de datos no tradicionales (posiciones en opciones, datos meteorológicos, satelitales). * Experiencia colaborando en entornos de control de versiones. * Conocimiento de optimización de carteras, paridad de riesgo o promedio bayesiano de modelos. * Publicaciones, participación en competencias Kaggle o historial investigador que demuestre excelencia aplicada en aprendizaje automático. **Beneficios** * Impacto directo: Sus alphas se implementarán directamente en carteras de producción, 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 ampliemos nuestras líneas de productos. * Remuneración atractiva: Salario base altamente competitivo y bonificación anual que crece conforme lo haga la empresa. * Entorno laboral positivo, inclusivo y estimulante.