Quantitative Researcher

1) Исследовал использование implied volatility опционов на фьючерсы для прогнозирования просадок фьючерсного индекса на горизонтах 1 день, 1 неделя и 1 месяц.

2) Собрал end-to-end ML-пайплайн обработки дневных цен индекса, сделок по фьючерсам и опционных market data: применил единый intraday cutoff, нормализацию, расчет IV по срокам экспирации и feature engineering.

3) Обучил и протестировал модель на Python / pandas / NumPy / scikit-learn / PyTorch; в бэктесте получил подход с более контролируемым риском и более плавной динамикой доходности по сравнению со стандартными volatility-стратегиями.

Результаты:
1) Сопровождал и развивал production-плагин на C++17 для количественной инфраструктуры Tbricks; расширил покрытие поддерживаемых инструментов в 2,5 раза, добавив поддержку форвардных параметров для экзотических опционов, варрантов и фьючерсов, с акцентом на надежность, сопровождаемость и интеграцию C++-компонентов в существующую промышленную систему.

2) Повысил устойчивость обработки биржевого market data под пиковыми нагрузками: выявил узкие места в потоках данных, разработал C++-модуль балансировки и TCP/IP-интеграцию с биржевыми протоколами; в Python анализировал метрики производительности для валидации системы и решений на основе данных.

Задачи:
1) Анализ поведение системы под нагрузкой, работа с метриками производительности и визуализацией данных для принятия инженерных решений.
2) Согласование трека развития сопровождаемого плагина с продуктовым офисом и тимлидом, приоритизация задач, контроль сборки и документирование измененного и нового функционала, коммуникация со специалистами клиентской поддержки, код-ревью pull requests.

Результаты:
1) Разработал асинхронный многопоточный C++/CUDA-модуль для расчета цен опционов с распределением нагрузки между CPU и GPU; повысил производительность более чем на 20% на крупных портфелях для маркетмейкинга, оптимизировав расчетный пайплайн и интеграцию модуля в production workflow.
2) Интегрировал C++/CUDA-проект в CI/CD-пайплайн: автоматизировал сборку через Makefile, настроил зависимости и линковку CUDA-библиотек, добавил поддержку двух режимов сборки - стандартной CPU-сборки и гибридной GPU/CPU-сборки.

Задачи:
1) Оптимизация расчетного пайплайна и интеграция модуля в промышленный рабочий процесс, сохранив фокус на корректности численных расчетов и воспроизводимости результата.

2) ​​Исследование вариантов GPU-ускорения расчетов, подбор стека под ограничения клиентской инфраструктуры и оценивал применимость гибридной CPU/GPU-архитектуры для крупных расчетных нагрузок.
3) Разработка прототипа и интеграция C++/CUDA-модуля в торговую платформу Tbricks, сохраняя воспроизводимость сборки и корректность численных расчетов.

Результаты:
1) Оптимизировал вычислительный C/C++ код в расчетном симуляторе гидроразрыва пласта, повысив производительность на 200% за счет реализации быстрой матричной свертки на основе БПФ для циркулянтных матриц; дополнительно доработал кроссплатформенную систему сборки и тестовые сценарии для проверки корректности модулей.

2) Разработал на C++ модуль визуализации данных для технических отчетов по эксплуатационным характеристикам яхт и судов, преобразующий сырую телеметрию в наглядные и удобные для чтения отчеты.

Задачи:
1) Анализ технической и научной литературы, вывод формул и математических моделей для исследовательских и инженерных задач.
2) Реализация и тестирование численных решений, подготовка отчетов, презентаций и материалов для научных конференций.