由美 小林
- 電話: +81 90 7890 1234
- メール: yumi.kobayashi@email.com
- 所在地: Tokyo, Japan
- LinkedIn: yumi-kobayashi-quant
概要
過去7年間、複雑な金融市場データ分析、定量的モデル開発、アルゴリズム取引戦略の実装において実績を積んできました。リスク管理とポートフォリオ最適化を通じて、収益性を最大化し、市場変動を軽減することに貢献。
Python、C++、Rを用いた高度なプログラミングスキルと、機械学習技術を金融モデリングに応用する深い知識を有しています。デリバティブ評価、信用リスクモデリング、市場マイクロストラクチャー分析に精通。
職歴
シニアクオンツアナリスト, 野村證券株式会社 -- Tokyo, Japan
4月 2020 – 現在
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高頻度取引戦略のバックテストと最適化を行い、平均月間取引収益を15%向上させ、年間取引コストを10%削減。
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複雑なデリバティブ商品の評価モデルを開発・実装し、モデルの精度を98%に向上させ、評価時間の平均20%短縮を実現。
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PythonとC++を使用し、市場リスク管理システムを構築。日次VaR計算の効率を30%改善し、規制遵守を強化。
クオンツアナリスト, みずほ証券株式会社 -- Tokyo, Japan
4月 2017 – 3月 2020
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信用リスクモデル（PD、LGD、EAD）を開発・検証し、モデルの予測誤差を5%低減。
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ポートフォリオ最適化アルゴリズムを設計し、シャープ・レシオを平均8%向上させつつ、リスクを効果的に管理。
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市場データ分析と統計的裁定戦略に関する社内トレーニングプログラムを開発・実施。
学歴
東京大学, 数理ファイナンス 修士 -- Tokyo, Japan
4月 2015 – 3月 2017
京都大学, 数学 学士 -- Kyoto, Japan
4月 2011 – 3月 2015
スキル
プログラミング言語: Python (Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn), C++, R, SQL
金融モデリング: デリバティブ評価 (ブラックショールズ、モンテカルロシミュレーション), 信用リスクモデリング, VaR, ストレス試験, ポートフォリオ最適化, アルゴリズム取引戦略
ツール・ライブラリ: Jupyter Notebook, Git, Excel, Bloomberg Terminal, Refinitiv Eikon
統計・機械学習: 時系列分析, 回帰分析, クラスタリング, 決定木, ニューラルネットワーク
言語: 日本語 (ネイティブ), 英語 (ビジネスレベル)
