Diogo Gomes

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Resumo

Desenvolvimento e implementação de modelos quantitativos complexos para precificação de derivativos e gestão de risco em instituições financeiras europeias.

Com mais de 7 anos de experiência, otimizei estratégias de negociação algorítmica, resultando em um aumento de 15% na eficiência de execução de ordens e redução de 10% nos custos operacionais.

Especialista na aplicação de técnicas de Machine Learning para previsão de mercados e análise de séries temporais financeiras.

Experiência Profissional

Analista Quantitativo Sênior, Banco Comercial Português (BCP) -- Lisbon, Portugal

Março 2019 – presente

• Liderou a equipe de desenvolvimento de modelos de precificação para produtos estruturados e derivativos de balcão (OTC), garantindo conformidade com as regulamentações FRTB (Fundamental Review of the Trading Book).

• Otimizou o desempenho de modelos de risco de crédito e mercado, reduzindo o tempo de cálculo em 25% através da refatoração de código Python e C++.

• Implementou soluções de Machine Learning para detecção de anomalias em dados de mercado e otimização de portfólios, melhorando a precisão das previsões em 18%.

Analista Quantitativo, Caixa Geral de Depósitos (CGD) -- Lisbon, Portugal

Janeiro 2016 – Fevereiro 2019

• Desenvolveu e validou modelos de VaR (Value at Risk) e ES (Expected Shortfall) para diversas classes de ativos, contribuindo para a gestão de risco do banco.

• Participou na construção de ferramentas para análise de sensibilidade e cenários de stress testing em conformidade com as diretrizes do Banco Central Europeu.

• Colaborou na automação de relatórios regulatórios utilizando VBA e SQL, reduzindo o tempo de processamento em 30%.

Formação Acadêmica

Universidade Nova de Lisboa, MSc em Mestrado em Finanças Quantitativas -- Lisbon, Portugal

Setembro 2014 – Julho 2015

Instituto Superior Técnico (IST), Licenciatura em Engenharia Física Tecnológica -- Lisbon, Portugal

Setembro 2010 – Julho 2014

Competências

Modelagem Quantitativa: Precificação de Derivativos (Opções, Futuros, Swaps), Gestão de Risco (VaR, ES, Stress Testing), Otimização de Portfólio, Modelos de Volatilidade (GARCH, Heston), Modelos de Taxa de Juros (Hull-White, Black-Derman-Toy).

Linguagens de Programação: Python (NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow), C++, R, VBA, SQL.

Ferramentas & Plataformas: Bloomberg Terminal, Refinitiv Eikon, MATLAB, Git, Jupyter Notebooks, Azure Cloud.

Regulamentação Financeira: MiFID II, FRTB, Basileia III, Solvência II.

Métodos Numéricos: Monte Carlo, Diferenças Finitas, Árvores Binomiais, Otimização Numérica.