Quantitativer Analyst – Prognosemärkte

🔥 vor 14 Minuten

🌐 Deutschland, Mexiko, +4 weitere Länder – Remote

🇩🇪 Deutschland – Remote 🇲🇽 Mexiko – Remote 🇺🇸 Vereinigte Staaten – Remote 🇦🇺 Australien – Remote 🇸🇬 Singapur – Remote 🇬🇧 Vereinigtes Königreich – Remote

⏰ Vollzeit

🟡 Mittelstufe

🟠 Senior

📉 Datenanalyst

👻 Geisterscore 17%

Was es bedeutet: wie wahrscheinlich diese Stelle offen bleibt, ohne dass aktiv eingestellt wird.So liest du es: 60 % oder höher heißt, wir halten das für einen Geisterjob. Niedrigere Werte sind weniger bedenklich.Wie wir werten: Dauer offen, Neuveröffentlichungen, offene Stellen vs Teamgröße, wie schnell Stellen geschlossen werden, und ob ein Gehalt angegeben ist.Hinweis: eine Schätzung aus öffentlichen Daten, kein Urteil über das Unternehmen. Echte Stellen können hoch punkten, nutze es also als Hinweis, nicht als Fakt.

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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

• Durchführung fundierter quantitativer Analysen zur Identifizierung neuer Alpha-Signale in verschiedenen Kategorien von Prognosemärkten, darunter Sport, Makroökonomie, Politik, Finanzen und Umwelt. • Verantwortung für den gesamten Research-Prozess in enger Zusammenarbeit mit dem Portfolio Manager – einschließlich Datenbeschaffung und -integration, explorativer Analyse, Entwicklung von Methoden, Implementierung, Backtesting und Bewertung der Live-Performance. • Aufbau und Pflege von Datenpipelines unter Verwendung alternativer und traditioneller Datenquellen, darunter Marktmikrostruktur, öffentliche Auflösungsdaten, Nachrichten- und Sentiment-Feeds, Sportanalyse-Datenbanken und Fundamentaldaten. • Entwicklung und Verbesserung von Modellen zur Schätzung des fairen Werts, zur Kalibrierungsanalyse und zum systematischen Aufbau von Strategien. • Erweiterung und Verbesserung der internen Research-Plattform von MCP, einschließlich Tools, Bibliotheken und Workflows. • Systematische Auswertung der wissenschaftlichen und praxisorientierten Fachliteratur zu Prognosemärkten, Sportanalysen, Bayesianischer Prognose und verwandten Themenfeldern. • Erstellung dokumentierter Methoden, Performance-Attributionen und umsetzbarer Empfehlungen für Trader. • Begleitung von Research-Projekten von der ersten Idee über Implementierung und Tests bis hin zur Performance-Überwachung, mit der Möglichkeit des Einsatzes im Live-Betrieb.

🎯 Anforderungen

• Hochschulabschluss (Bachelor, Master oder Promotion) einer renommierten Hochschule in Data Science, Informatik, Mathematik, Statistik, Operations Research, Financial Engineering oder einem eng verwandten quantitativen Fachgebiet. • Sehr gute Python-Kenntnisse, insbesondere in pandas, NumPy und scikit-learn, sowie Erfahrung im eigenständigen Aufbau von Backtesting- oder Research-Frameworks. • Fundierte Kenntnisse in Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Zeitreihenanalyse und Machine Learning – mit der Fähigkeit, diese Methoden rigoros anzuwenden und nicht nur Bibliotheken zu nutzen. • Nachweisliches Interesse an Prognosemärkten – etwa durch persönlichen Handel, Research, Protokollanalyse oder vergleichbare Aktivitäten. Wir erwarten, dass Sie mit diesen Plattformen bestens vertraut sind. • Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten und die vollständige Verantwortung für einen Research-Arbeitsbereich zu übernehmen, anstatt lediglich vorgegebene Aufgaben auszuführen. • Mindestens zwei Jahre Berufserfahrung in einem datengetriebenen Research-Umfeld mit Schwerpunkt auf Modellentwicklung und Prognosen – wobei auch außergewöhnliche Bewerberinnen und Bewerber am Anfang ihrer Karriere berücksichtigt werden. • Vertrautheit mit der Funktionsweise der Plattformen Polymarket und/oder Kalshi, Auflösungsdaten und API-Zugriff. • Erfahrung mit NLP, Sentiment-Analyse oder der Verarbeitung unstrukturierter Daten im Finanz- oder ereignisgetriebenen Umfeld. • Sicherer Umgang mit agentischen KI-Frameworks und LLM-basierten Research-Tools. • Kenntnisse Bayes’scher Methoden und ihrer Anwendung auf Wahrscheinlichkeitskalibrierung und die Aktualisierung von Prognosen. • Erfahrung mit Blockchain-Daten oder On-Chain-Analytics-Tools, die für dezentrale Prognosemarkt-Plattformen relevant sind.

🏖️ Vorteile

• Grundgehalt je nach Erfahrung • Erfolgsabhängiger Bonus