Comment le responsable du trading algorithmique de Goldman Sachs s’est détourné de l’enseignement

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Comment le responsable du trading algorithmique de Goldman Sachs s’est détourné de l’enseignement

Michael Steliaros, Global Head of Quantitative Execution Services chez Goldman Sachs, aurait sans doute pu faire carrière dans l’enseignement supérieur. Titulaire d’un Masters et d’un doctorat en finance de Cass Business School, il y a aussi assuré des cours pendant un temps. Pourtant, il est aujourd’hui salarié à plein temps de l’élite bancaire : il a en effet rejoint Goldman à Londres en 2017, après sept ans chez Bank of America et un passage chez Winton Capital Management.

S’exprimant courant octobre devant des étudiants visant une carrière en technologie et stratégie chez Goldman, Michael Steliaros a expliqué ce qui rendait son job plus passionnant que celui d’enseignant dans le supérieur.

Avant de préciser : « l’avantage de travailler dans une banque plutôt que dans l’enseignement, c’est qu’on juge sur pièces, » dit-il. « Si vous ne choisissez pas la bonne option, vos clients sont immédiatement en mesure d’évaluer vos performances. Le feedback est permanent. »

Et d’ajouter qu’en banque d’investissement, les titulaires de doctorat peuvent apprécier le meilleur des deux mondes : « vous pouvez jouer sur les deux extrémités du spectre – tenter de bien faire les choses d’un point de vue académique et faire passer vos idées. » Et si vous avez des résultats, il a souligné l’octroi de récompenses sur la base de commissions et revenus des clients.

Pour les étudiants envisageant un poste en quantitative execution chez Goldman, Michael Steliaros a expliqué le contenu de son job. Le groupe quantitative execution services réunit des quants et strats qui construisent « des modèles d’infrastructure d’exécution ». Ils structurent les « modèles et la logique sous-jacente des algorithmes » utilisés par les clients de Goldman pour naviguer au sein de l’environnement mondial du trading actions.

Dans la plupart des opérations potentielles, il s’agit de trouver le moyen terme entre le risque accru d’un trading lent et le coût d’un trading rapide, susceptible de générer de forts mouvements de prix sur le marché, décrit-il. « Si vous voulez atténuer l’impact [d’une grosse opération], vous la scindez en incréments de plus en plus petits et négociez lentement, mais vous risquez d’être plus exposé aux fluctuations du marché… ». C’est un « acte d’équilibrage ».

L’équipe de Michael Steliaros passe son temps à observer la microstructure du marché et voir comment des actions spécifiques se négocient. Ils ont regroupé des clusters d’actions sur la base de similitudes dans la manière dont elles sont négociées et dans leur liquidité comparée. Le travail de modélisation de l’équipe est rassemblé dans une suite de produits dénommée APEX (Algorithmic Portfolio Execution Products), qui permet aux clients de Goldman d’avoir une visibilité complète, de l’exposition au risque de leurs liquidités à l’évolution de l’opération, ses probabilités d’exécution et sa dynamique intrajournalière.

APEX se base sur plus de six flux, dont un traitement du langage naturel de la couverture média, a indiqué Michael Steliaros. – « La plupart des outils et de la technologie dont nous disposons aujourd’hui n’existaient pas il n’y a ne serait-ce que cinq ans. »

Crédit photo : Vadim Sherbakov sur Unsplash

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