Cuantitativa de Jane Street: De las Competiciones de Matemáticas al Trading Impulsado por IA
In Young Cho, una trader cuantitativa de Jane Street, comparte su trayectoria profesional poco convencional, desde pre-medicina hasta el trading cuantitativo. Relata sus experiencias como becaria y trabajadora en Jane Street, incluyendo el uso de lenguajes de programación como OCaml y VBA para el trading y el desarrollo, y anécdotas divertidas sobre la interacción con corredores. El episodio profundiza en la investigación de trading de Jane Street, desde modelos lineales simples hasta redes neuronales profundas complejas, y cómo aprovechan el aprendizaje automático en entornos de pocos datos, mucho ruido y sujetos a frecuentes cambios de régimen. In Young Cho detalla las cuatro etapas de su proceso de investigación: exploración, recopilación de datos, modelado y producción, y discute la tensión entre las herramientas de investigación flexibles y los sistemas de producción robustos. Finalmente, ofrece una visión de las futuras direcciones de la investigación de aprendizaje automático de Jane Street, incluyendo la expansión a más clases de activos y modalidades de datos, y el uso de la IA para mejorar la eficiencia del trader.
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