Quantitative de Jane Street : Des compétitions de mathématiques au trading piloté par l’IA

In Young Cho, trader quantitatif chez Jane Street, partage son parcours professionnel atypique, de la pré-médecine au trading quantitatif. Elle raconte ses expériences de stage et de travail chez Jane Street, notamment l’utilisation de langages de programmation comme OCaml et VBA pour le trading et le développement, ainsi que des anecdotes amusantes sur les interactions avec les courtiers. L’épisode explore en profondeur la recherche sur le trading chez Jane Street, des modèles linéaires simples aux réseaux de neurones profonds complexes, et comment ils utilisent l’apprentissage automatique dans des environnements à faibles données, à fort bruit et sujets à de fréquents changements de régime. In Young Cho détaille les quatre étapes de son processus de recherche : exploration, collecte de données, modélisation et production, et discute de la tension entre les outils de recherche flexibles et les systèmes de production robustes. Enfin, elle donne un aperçu des orientations futures de la recherche en apprentissage automatique chez Jane Street, notamment l’extension à davantage de catégories d’actifs et de modalités de données, et l’utilisation de l’IA pour améliorer l’efficacité des traders.