Quantitativer Analyst – Prediction Markets

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Moreton Capital Partners

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2 - 10 Mitarbeiter

💸 Finanzen

🤖 Künstliche Intelligenz

Finance • Artificial Intelligence

Moreton Capital Partners ist ein systematischer Rohstoff-Investmentmanager, der agentische KI, große Sprachmodelle und fortgeschrittenes maschinelles Lernen mit tiefgründiger quantitativer Forschung, fundamentaler Trading-Expertise und institutionellem Risikomanagement kombiniert, um Ineffizienzen in den globalen Energie-, Metall- und Agrarmärkten zu nutzen. Das Unternehmen verfolgt eine marktneutrale, hypothesengestützte Strategie, die über acht Jahre hinweg verfeinert wurde. Diese umfasst eine wöchentliche Neugewichtung, ML-gestützte Analysen zur Überwachung von Faktor- und Regimerisiken sowie einen Fokus auf interpretierbare Portfoliokonstruktion und begrenzte Rückschläge. Die Führung kombiniert Fachwissen im physischen Rohstoffhandel und in der Agronomie mit institutionellem Investmentmanagement und operationeller Skalierbarkeit; die Produkte umfassen Cayman-Master-Feeder-Aktienklassen und separat verwaltete Konten.

Beschreibung

• Den Forschungsprozess vorantreiben, der den Handelsstrategien für Prediction Markets zugrunde liegt. • Alpha-Signale entwickeln, Modelle erstellen und validieren sowie eng mit Händlern und Ingenieuren zusammenarbeiten, um Forschung von der Idee bis zur Live-Bereitstellung zu bringen. • Projekte eigenverantwortlich von Anfang bis Ende betreuen — von der Datenerfassung und explorativen Analyse bis hin zur Implementierung, zum Testing und zur Leistungsüberwachung. • Gründliche quantitative Forschung durchführen, um neue Alpha-Signale in verschiedenen Prediction-Markets-Kategorien zu identifizieren — Sport, Makro, Politik, Finanzen und Umweltereignisse. • Den gesamten Research-Prozess in enger Zusammenarbeit mit dem Portfolio-Manager verantworten: Datenbeschaffung und -ingestion, explorative Analyse, Methodikentwicklung, Implementierung, Backtesting und Bewertung der Live-Performance. • Datenpipelines aufbauen und pflegen, die alternative und traditionelle Datenquellen nutzen — Markt-Mikrostruktur, öffentliche Resolution-Daten, News- und Sentiment-Feeds, Sport-Analytics-Datenbanken und fundamentale Datensätze. • Modelle zur Fair-Value-Schätzung, Kalibrationsanalyse und systematischen Strategieentwicklung entwickeln und verbessern. • MCPs interne Research-Plattform erweitern und verbessern — Tools, Libraries und Workflows, die das gesamte Team schneller und methodisch stringenter machen. • Eine kontinuierliche systematische Beobachtung der akademischen und praktischen Literatur zu Prediction Markets, Sport-Analytics, Bayesscher Prognose und verwandten Gebieten aufrechterhalten. • Klare, strukturierte Forschungsergebnisse liefern — dokumentierte Methodik, Performance-Zuordnung und umsetzbare Empfehlungen, die direkt von Händlern genutzt werden können.

🎯 Anforderungen

• Bachelor- oder Masterabschluss einer renommierten Hochschule in Data Science, Computer Science, Mathematik, Statistik, Operations Research, Financial Engineering oder einem eng verwandten quantitativen Fachgebiet. • Starke Python-Kenntnisse: pandas, NumPy, scikit-learn und Erfahrung im Aufbau von Backtesting- oder Research-Frameworks von Grund auf. • Solide Grundlagen in Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Zeitreihenanalyse und Machine Learning — mit der Fähigkeit, diese Methoden rigoros anzuwenden und nicht nur Bibliotheken zu verwenden. • Nachgewiesenes Interesse an Prediction Markets — z. B. persönlicher Handel, Forschung, Protokollanalyse oder vergleichbare Aktivitäten. Wir erwarten, dass Sie diese Plattformen gut kennen. • Fähigkeit, eigenständig zu arbeiten und die volle Verantwortung für einen Research-Workstream zu übernehmen, nicht nur Aufgaben auszuführen, die Ihnen zugewiesen werden. • Zwei oder mehr Jahre Erfahrung in einem datengetriebenen Forschungsumfeld mit Fokus auf Modellentwicklung und Forecasting — Ausnahmen für herausragende Kandidaten in früheren Karrierestufen möglich. • Vertrautheit mit den Mechaniken von Polymarket und/oder Kalshi, Resolution-Daten und API-Zugängen. • Erfahrung mit NLP, Sentiment-Analyse oder Verarbeitung unstrukturierter Daten in finanziellen oder ereignisgetriebenen Kontexten. • Sicherheit im Umgang mit agentischen KI-Frameworks und LLM-basierten Research-Tools — MCP investiert aktiv in diesem Bereich. • Kenntnisse bayesscher Methoden und deren Anwendung auf Wahrscheinlichkeitskalibrierung und Forecast-Updates. • Erfahrung mit Blockchain-Daten oder On-Chain-Analytics-Tools, die für dezentrale Prediction-Markets-Plattformen relevant sind.

🏖️ Vorteile

• Grundgehalt entsprechend Erfahrung, leistungsabhängiger Bonus.