Développement d’un tableau de bord de gestion des risques et de rééquilibrage d’inventaire pour un portefeuille d’options en market making - QC-889

Project type: Innovation
Desired discipline(s): Computer science, Mathematical Sciences, Finance, Mathematics
Company: CWP Énergie Inc.
Project Length: 4 to 6 months
Preferred start date: As soon as possible.
Language requirement: French
Location(s): Montreal, QC, Canada
No. of positions: 1
Desired education level: Undergraduate/BachelorMaster's
Open to applicants registered at an institution outside of Canada: No

About the company: 

CWP Energy Solutions est une entreprise spécialisée dans le trading et la gestion d'énergie renouvelable. Forte de plus d'une décennie d'expertise, elle aide les acteurs du marché à naviguer les complexités liées à l'intermittence croissante du réseau électrique.
Sa division CWP Energy Trading offre une intelligence de marché en temps réel, des stratégies de couverture et des outils de gestion des risques sur les marchés de l'électricité et de l'énergie renouvelable.
L'entreprise propose notamment :
● La plateforme ARB (Augmented Renewables & Batteries) — une solution tout-en-un pour optimiser les actifs d'énergie renouvelable et le stockage par batterie.
● Des solutions PPA (Power Purchase Agreements) pour soutenir de nouveaux projets ou couvrir l'exposition commerciale.
● Un service Data as a Service (DaaS) offrant transparence et données de performance détaillées.
CWP Energy intervient notamment sur le marché ERCOT (Texas), où elle gère des projets de stockage par batterie (BESS). Son approche distinctive repose sur des modèles quantitatifs alimentés par l'intelligence artificielle et le machine learning, permettant une gestion active des actifs pour maximiser les revenus et atténuer les risques.
L'entreprise fait partie du groupe McGill St-Laurent.

Describe the project.: 

Dans un contexte de market making sur options, CWP Énergie Inc. gère un portefeuille visant la neutralité sur les Greeks classiques (delta, gamma, vega, theta). Malgré cette neutralité apparente, des variations importantes du P&L ont été observées, révélant la présence de risques non capturés par les indicateurs standards.
L'innovation à développer consiste en un tableau de bord analytique de gestion des risques avancés et de rééquilibrage d'inventaire. L'outil intégrera des mesures d'ordre supérieur telles que la volga, la vanna, la speed et les expositions cross-gamma, permettant de mieux expliquer et stabiliser le P&L.
Les principales tâches du stagiaire incluront : la conception d'un cadre analytique pour mesurer les risques non linéaires, le développement d'un tableau de bord dynamique de visualisation des expositions en temps réel, et l'élaboration d'une approche de rééquilibrage optimal du portefeuille.
Les méthodologies utilisées comprendront l'analyse en composantes principales (ACP) pour identifier les facteurs de risque dominants, ainsi que des solveurs d'optimisation pour le rééquilibrage. Les données exploitées proviendront des systèmes internes de trading (positions, prix, volatilité implicite, Greeks)

Required expertise/skills: 

Le stagiaire devra posséder une solide formation en finance quantitative ou mathématiques appliquées, avec une bonne maîtrise des produits dérivés, en particulier des options et de leurs sensibilités (Greeks). Une compréhension des risques d'ordre supérieur (volga, vanna, speed, cross-gamma) constitue un atout important.
Sur le plan technique, des compétences en programmation (Python de préférence) sont requises, notamment pour le traitement de données financières, le développement d'outils analytiques et la création de tableaux de bord interactifs. La maîtrise de bibliothèques d'analyse de données (pandas, NumPy, scipy) et de visualisation (Plotly, Dash ou équivalent) sera valorisée.
Des connaissances en méthodes statistiques — particulièrement l'analyse en composantes principales — ainsi qu'en optimisation mathématique sont également souhaitées. Une expérience en environnement de trading ou une familiarité avec les systèmes de données de marché sera considérée comme un avantage.