Выясняем, сколько зарабатывают выпускники разных ВУЗов, ставшие разработчиками и отработавшие после окончания образования 4 года или более. Читать на Хабре
Обо мне

В числе клиентов имеются известные компании, из сферы здравоохранения, биотеха, банковской и технологической индустрий.

Опыт разработки торговых систем и платформ - 4 года, на языках: С#/Python/С++, Mathlab.

Технические навыки:
Программирование на языках: R, Python (выделение и анализ больших массивов данных), проведение тестирований на исторических данных, разработка генетических советников для торговли деривативами, нейронные сети. C++ (создание торговых платформ, включая движок, обработчик событий и библиотеки автоматического прайсинга цен деривативов(корзина из 200 инструментов)), Apache Spark, AWS, Microsoft Azure (cloud platform (option trading)). 

Data science (прогностические модели активов, кросс-корреляция портфеля активов), предиктивная аналитика по портфелю активов.

Практические навыки использования MathLab в контексте симуляции и оптимизации систем тестирования для торговли на биржи, разработка советников на основе нейронной сети.

SQL; С++/С# разработка, оптимизация и внедрение МТС.

Опыт работы с Quik, Qpile, Bloomberg, большой опыт разработки API, в т.ч и коннекторов (FIX, Plaza II, Bloomberg API, FX derivative, Poloniex API, Bitfinex). 

NumPy, SciPy, scikit-learn, Keras, Theano, Tensorflow, pandas, Quantlib

Профиль на LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mikhailsmurov-quant/

Имею достаточный опыт и знания в области алгоритмического и высокочастотного трейдинга, т.к работаю над разнообразными по своей специфике/сложности проектах, от создания трейдинговой системы до разработки enterprise систем по торговле деривативами на американском рынке, составление общей концепции готового продукта.

Опыт работы
Prop trading fund
Джерси Сити
Head of development (algorithmic trading dep)
Сентябрь 2018 — По настоящее время (10 месяцев)
  • Quantitative modelling,  including model reviews, development and standardization.
  • Develop, calculate and validate the daily statistical/risk analytics for various deal types in global derivative trading and risk management - emphasis on option modeling and time series analysis 
  • Perform scenario stress testing, and back testing of models to assess the impact of commodity price movements potential future exposure, credit risk metrics, and liquidity risks, gross margin at risk, and support regulatory and compliance requests 
  • Validate and maintain asset valuation models. Develop models for long and short-term price volatility of market curves to support portfolio valuation and management decisions.
Private hedge fund (NY, remote)
Нью-Йорк
high frequency trader
Январь 2017 — По настоящее время (2 года и 6 месяцев)

quantitative developer, high frequency trading group1. Разработка архитектуры торговой платформы, включая весь процесс ( от торгового модуля до готового продукта);
2. Сопровождение готового решения, включая доработку, написания ТЗ, описания архитектуры и микропроцессов (ML, reinforcement learning, genetic, predictive price module);
3. Оптимизация и улучшение производительности системы;
4. Проведение исследований для поиска рыночных неэффективностей, и анализа подозрительных сделок;
5. Построение опционной платформы (API, торговая архитектура, переключаемый интерфейс (spread betting)).

Prop trading
Москва
Quant developer
Сентябрь 2013 — По настоящее время (5 лет и 10 месяцев)

1. Разработка собственных торговых систем для алгоритмической торговли;
2. Бектестирование, внедрение торговых алгоритмов (Python, C# (derivative pricing));
3. Создание торговых алгоритмов на основе машинного обучения и нейронных сетей;
4. Разработка платформ для спортивного беттинга с использованием гибкого интерфейса (опционный модуль).

Высшее образование
Колумбийский университет
Нью-Йорк
Факультет: Engineering and Applied Science
Август 2015—Ноябрь 2015 (3 месяца)

Financial engineering and development new structural products

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Москва
Факультет: Финансово-экономический
Сентябрь 2009—Июнь 2014 (4 года и 9 месяцев)

Государственные финансы