Mikhail Smurov

High frequency trading, algorithmic trading, data science, machine learning

Местоположение

Проживание: Россия, Москва

Готовность к работе: готов к переезду и удаленной работе

Возраст и стаж

Стаж: 5 лет и 11 месяцев

Возраст: 29 лет

Зарплатные ожидания: От 160000 руб.

Контактная информация

Мой круг: https://moikrug.ru/mikkie

Профессиональные навыки


Python • SQL • C# • Большие данные • Математическое моделирование • Бизнес-анализ • Датамайнинг • Машинное обучение • Финансовая аналитика • Apache hadoop

Опыт работы


Сентябрь 2018 —
По наст. время
(11 месяцев)

Prop trading fund

Head of development (algorithmic trading dep)
США, Джерси Сити

Обязанности и достижения

  • 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.
Январь 2017 —
По наст. время
(2 года и 7 месяцев)

Private hedge fund (NY, remote)

high frequency trader
США, Нью-Йорк

Обязанности и достижения

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)).

Сентябрь 2013 —
По наст. время
(5 лет и 11 месяцев)

Prop trading

Quant developer
Россия, Москва

Обязанности и достижения

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).

Применяемые навыки

C#, Алгоритмы и структуры данных, Разработка программного обеспечения, C++, Matlab, Математика, Большие данные, Numpy

Высшее образование


Август 2015 —
Ноябрь 2015

Колумбийский университет

Engineering and Applied Science
США, Нью-Йорк

Специализация и достижения

Financial engineering and development new structural products

Сентябрь 2009 —
Июнь 2014

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Финансово-экономический
Россия, Москва

Специализация и достижения

Государственные финансы


О себе


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.