Количественный исследователь — моделирование рисков
Что за роль
Open Funds моделирует риски стратегий и позиций в DeFi-протоколах, используя реальные протоколы и капитал. Роль рассчитана на выпускника с количественной подготовкой; предыдущий опыт в DeFi не обязателен.
Чем вы будете заниматься
- Создавать симуляции для стресс-тестирования стратегий при отклонении привязки токенов, сбоях оракулов, дефиците ликвидности и каскадных ликвидациях.
- Моделировать концентрационный риск, риски контрагентов и корреляции в портфеле.
- Анализировать исторические данные блокчейна и калибровать параметры моделей.
- Готовить количественные отчёты для принятия решений о структуре и ребалансировке хранилищ.
- Моделировать и тестировать стратегии пулов AMM: состав позиций, комиссии, непостоянные потери и ребалансировку ликвидности.
- Работать с Morpho, Gearbox, Aave, Uniswap и Balancer.
Требования
- Степень бакалавра в экономике и финансах, естественных науках, математике, статистике или другой количественной дисциплине.
- Понимание вероятностей, стохастических процессов и статистического вывода.
- Умение переводить сложные системы в модели и анализировать ограничения моделей.
- Знание финансовых инструментов, включая опционы и бессрочные контракты.
- Интерес к DeFi и рынкам ончейн-активов.
- Опыт программирования на Python будет преимуществом; знакомство с механикой AMM и концентрированной ликвидностью Uniswap v3/v4 — дополнительный плюс.
Что мы предлагаем
- Полная занятость.
- Работа с реальными протоколами и капиталом.
Кто здесь добьётся успеха
Уверенно применяет Python, NumPy, SciPy и pandas для построения воспроизводимых симуляций и анализа данных, а не ограничивается теоретическими моделями.
Сочетает сильную количественную подготовку со скрупулёзностью: проверяет предположения статистического вывода и стохастических процессов, а также рассматривает редкие сценарии — сбои оракулов, отклонение привязки токенов, дефицит ликвидности и каскадные ликвидации.
Интересуется устройством DeFi и готов быстро освоить AMM и реальные протоколы: оценивает концентрационный риск, риск контрагентов и корреляции с учётом того, что модели применяются к стратегиям и капиталу.
Как начинающий специалист или выпускник, комфортно работает удалённо и самостоятельно доводит исследовательские задачи до проверяемого результата: документирует методы, фиксирует ограничения модели и задаёт точные вопросы по мере погружения в предметную область.
Ресурсы для обучения
Карьерный путь
Обзор рынка
Навыки и требования
Тренды отрасли
Новости DeFi
Загружаем новости отрасли...
Ищем релевантные статьи за последние 6 месяцев