Qu’est-ce qu’un Quantitative Analyst ?
Le quantitative analyst, aussi appelé « quant », est un expert en modélisation mathématique appliquée à la finance. Sa mission : analyser les données pour prédire les mouvements de marché.
Il travaille dans les banques d’investissement, les hedge funds ou les sociétés de gestion. Il conçoit des algorithmes pour évaluer les risques ou identifier des opportunités de trading.
C’est un profil hautement technique qui intervient au cœur des prises de décisions financières majeures.
Quelles sont les missions d'un Quantitative Analyst ?
Les missions d’un quantitative analyst varient selon le type de structure et le domaine – trading, gestion de portefeuille, gestion des risques. Certaines restent constantes et essentielles.
- Collecter et traiter de grandes quantités de données financières et économiques
- Construire des modèles mathématiques pour évaluer les portefeuilles, les produits financiers ou les risques
- Développer des algorithmes de trading automatique (High-Frequency Trading, Arbitrage, etc.)
- Optimiser les stratégies d’investissement
- Tester la robustesse des modèles par backtesting et analyse de sensibilité
- Collaborer avec les traders, développeurs et risk managers
En salle de marché, le quant travaille directement avec les desks pour répondre à des problématiques court terme. En gestion d’actifs, il intervient pour construire et fiabiliser les stratégies long terme.
Quelles sont les compétences pour devenir Quantitative Analyst ?
Le quotidien d’un quant repose sur une combinaison très poussée de mathématiques, de programmation et d'analyse financière. C’est un métier exigeant qui demande excellence technique et rigueur.
Hard Skills et mathématiques
Une parfaite maîtrise des probabilités, statistiques, calcul différentiel, algèbre linéaire est indispensable. Les quant utilisent aussi l’analyse stochastique, la théorie des options, et les méthodes numériques.
La programmation est centrale. La majorité des postes exigent la connaissance de :
- Python (numpy, pandas, scipy, scikit-learn)
- R (statistiques, modélisation)
- C++ (performances pour les algorithmes de trading)
- SQL pour l’exploitation des bases de données
Une bonne compréhension des instruments financiers (titres, dérivés, obligations, swaps…) est également requise. Les modèles que conçoit le quant doivent répondre aux besoins concrets du marché.
Soft Skills et savoir-être
La précision est clé. Une erreur d'équation ou de données peut avoir des conséquences majeures. Le quant doit être résistant à la pression, autonome, capable d’expliquer ses modèles à des non-techniciens.
Bon communicant, il travaille souvent avec des équipes aux profils variés. Curiosité, capacité d’apprentissage, sens logique sont des traits recherchés.
Outils et logiciels indispensables
- Python (PyCharm, Jupyter)
- Matlab
- R
- Bloomberg et Reuters
- Excel avancé (VBA, macros)
- Git pour le versioning
- Systèmes de gestion de bases de données (PostgreSQL, MongoDB)
- Linux, shell
Quelles sont les formations ou études pour devenir Quantitative Analyst ?
Le métier est très sélectif. Les profils recherchés sortent souvent des meilleures écoles. Ils doivent allier excellence académique et culture financière.
Parcours classiques :
- Écoles d’ingénieurs (Polytechnique, CentraleSupélec, Télécom Paris)
- Écoles de commerce avec spécialisation finance quantitative (ESSEC, HEC, ESCP)
- Université – Master en mathématiques appliquées, finance quantitative, statistiques (Dauphine, ENSAE, Paris Saclay)
Quelques Masters spécialisés :
- Master Finance Quantitative – Université Paris Dauphine
- Master Science des données, finance, actuariat – ENSAE
- Master Mathématiques, Vision, Apprentissage (MVA) – Polytechnique
Formations complémentaires et certifications utiles :
- Certification CFA (Chartered Financial Analyst) – niveau 1 à 3
- Formation MFE (Master in Financial Engineering)
- Udemy, edX ou Coursera proposent des cursus solides en Python, finance et machine learning
Une double compétence ingénieur / finance est clairement valorisée sur le marché.
Quelles sont les évolutions professionnelles et perspectives de carrière ?
En début de carrière, le quant rejoint souvent une desk en support : modélisation, pricing, analyse de risques. Puis, il peut évoluer vers des postes plus stratégiques.
En fonction de ses appétences, un quantitative analyst peut évoluer vers :
- Trader quantitatif
- Head of Quant Research
- Risk Manager senior
- Chief Data Scientist finance
- Quant PM dans un hedge fund
Certains se lancent en freelance ou créent leurs propres modèles de trading. D’autres préfèrent l’enseignement ou la recherche privée.
La mobilité internationale est fréquente, surtout vers Londres, Hong Kong, Shanghai ou New York.
Quel est le salaire d'un Quantitative Analyst ?
Les salaires varient selon la structure (banque, hedge fund, société de gestion), le niveau technique, ou les certifications obtenues. À Paris et Londres, les rémunérations sont les plus élevées.
Quels sont les principaux secteurs d'activités et employeurs d'un Quantitative Analyst ?
Les quants sont très recherchés dans les milieux qui manipulent des risques et des volumes de données élevés.
Les principaux employeurs :
- Banques d’investissement (BNP Paribas, Société Générale, HSBC, Goldman Sachs)
- Hedge Funds (Citadel, DE Shaw, Renaissance Technologies)
- Asset managers (Amundi, BlackRock, AXA IM)
- FinTechs spécialisées en robot advisor ou hedge automation
- Instituts de recherche privée
- Startups en Data Science ou Crypto
Ils peuvent aussi intervenir dans l’assurance ou l’énergie, en modélisation de risques stochastiques ou en pricing de dérivés énergétiques. Des profils très polyvalents donc, dans un environnement concurrentiel.
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