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Resumen: Moreton Capital Partners busca un Investigador Cuantitativo para diseñar, probar y perfeccionar modelos predictivos destinados a carteras de operaciones en vivo en futuros de materias primas. Aspectos destacados: 1. Cultura centrada en la investigación que valora el pensamiento profundo y el rigor sistemático 2. Impacto directo: Tus alphas se implementarán directamente en carteras de producción 3. Trayectoria clara hacia puestos de investigador senior a medida que aumente el AUM 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 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 operaciones en vivo. Principales responsabilidades* Investigar, prototipar y validar señales sistemáticas de operación en materias primas mediante métodos avanzados de aprendizaje automático. * Diseñar e implementar pruebas históricas 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 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 capaces de 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 vivo, la atribución y la deriva del modelo, asegurando la mejora continua de la biblioteca de alpha. **Requisitos** * Máster o doctorado en Estadística, Economía o Ciencias de la Computación. * Amplia experiencia en aprendizaje automático y modelado estadístico (modelos basados en árboles, regularización, aprendizaje automático para series temporales). * Competencia sólida en Python (pandas, NumPy, scikit\-learn, XGboost, PyTorch/TensorFlow). * Conocimientos 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 comprobada para traducir trabajos académicos en código listo para producción. * Exposición previa al trading sistemático o a la modelización financiera. * Capacidad para diseñar experimentos, interpretar resultados e iterar rápidamente en un entorno de investigación. **Puntos adicionales (no obligatorios):** * Conocimientos sobre materias primas (agroalimentarias, energía, metales) o 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. * Familiaridad con la optimización de carteras, la paridad de riesgo o el promedio bayesiano de modelos. * Publicaciones, competencias Kaggle o historial investigador que demuestren excelencia aplicada en aprendizaje automático. **Beneficios** * Impacto directo: Tus 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 el AUM y expandamos nuestras líneas de productos. * Remuneración atractiva: Salario base altamente competitivo y bonificación anual que crece conforme lo hace la empresa. * Entorno laboral positivo, inclusivo y estimulante.
