Александр Новиков

• Телефон: +7 903 123 45 67
• Эл. почта: aleksandr.novikov@email.com
• Местоположение: Москва, Россия
• LinkedIn: aleksandr-novikov-quant

Резюме

Опытный количественный аналитик с 6-летним стажем в разработке и валидации моделей риск-менеджмента и торговых стратегий для крупных финансовых учреждений. Успешно внедрил модели, которые привели к снижению операционных рисков на 15% и оптимизации портфельной доходности на 8% за последний год. Глубокие знания в области стохастического исчисления, машинного обучения и высокопроизводительных вычислений для финансовых приложений.

Опыт работы

Старший количественный аналитик, Сбербанк КИБ -- Москва, Россия

Март 2020 – настоящее время

• Разработал и внедрил новые стохастические модели для оценки деривативов, что повысило точность ценообразования на 10%.

• Оптимизировал алгоритмы управления рисками для торгового портфеля объемом $5 млрд, снизив VaR на 12%.

• Провел валидацию и калибровку более 20 финансовых моделей (кредитный риск, рыночный риск, операционный риск) в соответствии с регуляторными требованиями.

• Наставничество для младших аналитиков, улучшение их навыков моделирования и программирования.

Количественный аналитик, ВТБ Капитал -- Москва, Россия

Сентябрь 2017 – Февраль 2020

• Разработал и реализовал торговые стратегии на основе машинного обучения для высокочастотной торговли, увеличив ежемесячную доходность на 5-7%.

• Создал автоматизированную систему для мониторинга и отчетности по рыночным рискам, что сократило время подготовки отчетов на 25%.

• Участвовал в разработке моделей для оценки кредитного риска корпоративных клиентов, снизив потенциальные убытки на 8%.

Образование

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Магистр в Математическая экономика и эконометрика -- Москва, Россия

Сентябрь 2015 – Июль 2017

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Бакалавр в Прикладная математика и информатика -- Москва, Россия

Сентябрь 2011 – Июль 2015

Навыки

Языки программирования и инструменты: Python (NumPy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow), C++, R, MATLAB, SQL, VBA, Git, Jupyter Notebooks

Количественное моделирование: Стохастическое исчисление, Монте-Карло симуляции, Оценка деривативов, Моделирование волатильности (GARCH), Копулы, Оптимизация портфеля

Машинное обучение: Регрессия, Классификация, Временные ряды, Нейронные сети, Обучение с подкреплением

Финансовые рынки и риски: Рыночный риск (VaR, ES), Кредитный риск, Операционный риск, Ликвидность, Деривативы (опционы, фьючерсы, свопы), Макроэкономический анализ

Базы данных и аналитика: SQL Server, PostgreSQL, Bloomberg Terminal, Refinitiv Eikon