2A Quant Internship - Nouveau schéma de discrétisation pour méthodes Monte Carlo - Application au Modèle de Heston chez Murex
Murex · Paris, France · Onsite
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Murex is a global fintech leader in trading, risk management and processing solutions for capital markets.
Operating from our 19 offices, 3 400 Murexians from over 65 different nationalities ensure the development, implementation and support of our platform which is used by banks, asset managers, corporations and utilities, across the world.
Join Murex and work on the challenges of an industry at the forefront of innovation and thrive in a people-centric environment. You’ll be part of one global team where you can learn fast and stay true to yourself.
Equipe :
L’équipe « MACS » est responsable de l’implémentation des méthodes d’évaluation innovantes et efficientes cross-assets (actions, changes, matières premières, crédits et taux). Cela signifie d’une part la compréhension des modèles standards et la conception de nouvelles modélisations adaptées aux besoins du marché, d’autre part l’implémentation et la maintenance de solutions (librairie quantitative, service etc.) permettant la calibration des modèles, l’évaluation et le calcul de diverses mesures de risque (sensibilités, VaR, PFE, XVA etc.) pour une multitude de produits financiers. Une attention particulière est consacrée à la précision des différentes méthodes implémentées, ainsi qu’à l’optimisation de leur temps de calculs, nécessitant d’adapter les solutions aux technologies les plus innovantes (GPU entre autres).
Missions :
Les méthodes de Monte Carlo sont omniprésentes en finance quantitative, notamment pour l’évaluation de produits dérivés complexes ou le calcul d’indicateurs de risque tels que la VaR, la CVA ou le PFE. Ces méthodes reposent sur la simulation de trajectoires de facteurs de risque (taux d’intérêt, volatilité, spreads de crédit, etc.), dont les dynamiques ne sont généralement pas explicitement connues. Il est donc nécessaire de recourir à des schémas de discrétisation temporelle pour simuler leur évolution, ce qui peut introduire des erreurs numériques et limiter la rapidité des calculs, en particulier lorsque l’on souhaite utiliser de grands pas de temps.
Ce stage propose d’étudier, implémenter et tester un schéma de discrétisation récemment publié pour les processus de type Cox-Ingersoll-Ross (CIR), très utilisés pour modéliser la variance dans le modèle de Heston. L’objectif est d’évaluer la précision, la stabilité et la performance de ce schéma dans un cadre Monte Carlo, en le comparant aux méthodes classiques, notamment pour des simulations avec grands pas de temps, et d’analyser les gains potentiels en efficacité pour l’évaluation de produits financiers.
Profil :
Étudiant en seconde année d’école d'ingénieurs ou d’informatique :
Solide maîtrise du langage Python (des connaissances en C++ et en programmation parallèle seraient appréciables)
Intérêts prononcés pour les marchés de capitaux et la modélisation avancée de produits financiers
Aisance de communication écrite/orale en français/anglais
Pourquoi nous rejoindre ?
En intégrant l’équipe MACS (Murex Analytics), vous travaillerez sur un sujet stimulant et innovant.
Vous serez encadré en continu par un membre de l’équipe et travaillerez en collaboration avec nos experts en IA et en finance quantitative.
Vous évoluerez dans une équipe motivée et engagée cross-assets et cross-technologie
Vous évoluerez dans un environnement agile, international, multiculturel et en croissance.
Durée : 3 mois
NB : Clôture des candidatures : les candidatures seront acceptées jusqu’au dimanche 26 octobre.
