La finance quantitative attire les profils mathématiques et techniques. Salaires élevés, défis intellectuels, mais accessible uniquement aux meilleurs. Voici tout ce qu'il faut savoir sur les carrières de quants.
🎯 Prérequis : Adaptez votre CV pour les postes quantitatifs en mettant en avant compétences techniques et mathématiques.
Qu'est-ce que la finance quantitative ?
Définition
La finance quantitative utilise des modèles mathématiques sophistiqués pour :
- Pricing : Valoriser des produits dérivés complexes
- Trading : Développer des stratégies algorithmiques
- Risk Management : Quantifier et gérer les risques
- Portfolio Optimization : Optimiser l'allocation d'actifs
En clair : Les quants traduisent des problèmes financiers en équations mathématiques, puis en code informatique.
Les différents types de quants
Quant Trader (Systematic Trading) :
- Développe stratégies de trading automatisé
- Analyse données marché (price action, volumes, order flow)
- Backtesting et optimisation stratégies
- Salaire : 120-300k€ + bonus significatif
Quant Developer (Quant Programmer) :
- Implémente modèles quants en production
- Optimise performance code (latency critique)
- Infrastructure trading haute-fréquence
- Salaire : 100-200k€
Quant Researcher (Quant Analyst) :
- Recherche académique appliquée à la finance
- Développe nouveaux modèles (pricing, risque)
- Publication papers
- Salaire : 100-250k€
Risk Quant :
- Modélisation risque de marché (VaR, CVA, XVA)
- Stress testing
- Model validation
- Salaire : 90-180k€
Pricing Quant :
- Valorisation produits dérivés exotiques
- Calibration modèles (Black-Scholes, Heston, SABR)
- Desk support trading
- Salaire : 100-220k€
Compétences requises
Mathématiques (Niveau Master+)
Essentielles :
- Probabilités et statistiques (loi normale, VAR/CVAR)
- Calcul stochastique (processus Wiener, Itô calculus)
- EDP (équations aux dérivées partielles)
- Algèbre linéaire et optimisation
- Théorie des jeux
Applications finance :
- Modèle Black-Scholes (EDP + stochastique)
- Pricing options exotiques
- Portfolio optimization (Markowitz, Black-Litterman)
- VaR historique vs paramétrique
Programmation (Expert)
Langages obligatoires :
- Python : NumPy, Pandas, scikit-learn (data analysis + ML)
- C++ : Performance critique, HFT
- R : Statistiques et backtesting
Langages bonus :
- SQL : Manipulation grandes bases de données
- MATLAB : Prototypage modèles
- Julia : Émergent en finance quant
Skills techniques :
- Machine Learning : regression, random forests, neural networks
- Time series analysis : ARIMA, GARCH
- Git / Version control
- Linux / Unix
- Data structures & algorithms
Finance (Solide mais pas primary)
À connaître :
- Produits dérivés (options, futures, swaps)
- Microstructure des marchés
- Régulations (Bâle III, MiFID II)
- Pricing bonds et fixed income
Réalité : Les maths/code > finance pure. Vous apprendrez la finance sur le job.
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Parcours académique idéal
Undergraduate (Bac+3/5)
Parcours classiques :
- École Polytechnique (X) → Master finance quant
- École Centrale / Mines → Master applied maths
- Universités : Master Mathématiques appliquées (Dauphine, Jussieu, Sorbonne)
- International : Imperial College, ETH Zurich, MIT
Formation recommandée :
- Licence : Maths pures ou applied maths
- Master : Financial Engineering, Mathematical Finance, Computational Finance
Master spécialisés France
Top-tier :
- Dauphine DEA 203 (MASEF) - Référence France
- X-HEC PhD Track - Très sélectif
- ENSAE ParisTech - Quants + économétrie
- Jussieu M2MO (Maths modélisation) - Académique ++
Admission : Concours très sélectif, niveau maths M1 requis
PhD : Obligatoire ou pas ?
Obligatoire pour :
- Quant Researcher (hedge funds, prop trading)
- Academic-oriented roles
- Boutiques quant (Renaissance, Two Sigma, Citadel)
Pas obligatoire pour :
- Quant Developer
- Risk Quant
- Trading quantitatif (Master suffit)
Statistique : 40% des quants dans bulge brackets ont un PhD (Maths, Physics, CS)
Métiers et employeurs
Hedge Funds quantitatifs
Top-tier (Salaires 150-500k€+) :
- Citadel (Chicago/London) - Multi-strategy quant
- Two Sigma (NYC) - Data science + ML heavy
- Renaissance Technologies (NYC) - Legendaire (Medallion Fund)
- D.E. Shaw (NYC/London) - Computational finance
- Jane Street (NYC/London) - Market making quant
Profil : PhD en maths/physics, top 1% skills, compétition féroce
Proprietary Trading Firms
Européennes :
- Optiver (Amsterdam) - Market making options
- IMC (Amsterdam) - HFT
- Flow Traders (Amsterdam) - ETF arbitrage
- Qube RT (London) - Algorithmic trading
US :
- Jump Trading - Ultra low-latency
- Virtu Financial - HFT market making
- SIG (Susquehanna) - Options trading
Salaire : 120-300k€ base + bonus (100-300%+)
Bulge Brackets (Quant Desks)
Banques :
- Goldman Sachs Strats
- JP Morgan QR (Quantitative Research)
- Morgan Stanley QDS
- Barclays Quantitative Analytics
Salaire : 100-200k€ (moins que hedge funds mais plus stable)
Asset Management
Fonds :
- BlackRock (Aladdin platform)
- AQR Capital Management
- Bridgewater Associates (All Weather)
Focus : Portfolio optimization, factor investing, risk parity
Salaire : 90-180k€ (work-life balance meilleur)
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Process de recrutement
Étape 1 : Screening CV
Ce qu'ils regardent :
- Formation (école, notes en maths)
- Projets techniques (GitHub obligatoire)
- Compétitions (Kaggle, IMC Prosperity, CFA Research Challenge)
- Publications (si PhD)
Filtre : Top 10% academically
Étape 2 : Tests techniques online
Format : 2-3h, coding + maths
Questions type coding :
- Implement Black-Scholes pricer in Python
- Optimize portfolio (Markowitz) given returns/covariances
- Parse & analyze market data
- Time complexity optimization
Questions type maths :
- Probabilités : "Expected value of max(S1, S2) si S1, S2 ~ N(0,1) independents"
- Stochastique : "Price European call using risk-neutral pricing"
- Brainteasers : Logic puzzles
Seuil : 70-80% pour passer
Étape 3 : Entretiens techniques (3-5 rounds)
Round 1 : Coding (60 min)
- Live coding (LeetCode medium/hard level)
- Data structures & algorithms
- Code quality et optimization
Round 2 : Maths/Proba (60 min)
- Derive option pricing formula
- Probability puzzles
- Stochastic calculus exercises
Round 3 : Finance + Fit (45 min)
- Explain Greeks (Delta, Gamma, Vega)
- Market microstructure questions
- Why quant finance?
Round 4-5 : Case study
- Design trading strategy given data
- Backtest et présenter résultats
- Q&A on methodology
Préparation recommandée
Livres :
- Options, Futures, and Other Derivatives (Hull)
- Quantitative Finance (Wilmott)
- A Practical Guide to Quantitative Finance Interviews (Joshi)
- Heard on The Street (Brainteasers)
Online :
- QuantNet forums
- Quant Interview Questions (website)
- LeetCode (coding practice)
- Project Euler (maths puzzles)
Temps : 200-300h de préparation intensive
💼 Préparez-vous : Guide complet des entretiens en finance (section quant).
Avantages et inconvénients
Avantages
✅ Salaires top-tier : 150-500k€ senior (hedge funds) ✅ Défis intellectuels : Problèmes stimulants quotidiennement ✅ Meritocratic : Performance = bonus (moins politique) ✅ Remote-friendly : Plus flexible que M&A ✅ Cutting-edge tech : ML, HPC, latest tools ✅ Exit opportunities : Tech (FAANG), startups IA, academia
Inconvénients
❌ Barrière à l'entrée élevée : Top 1-5% académiquement ❌ Compétition féroce : Des génies du monde entier ❌ Burnout : Pression performance constante ❌ Niche : Moins de mobilité qu'en M&A classique ❌ Marché cyclique : Layoffs si stratégies underperform ❌ Moins "sexy" : Code toute la journée (si ça vous rebute)
Salaires détaillés
Quant Analyst (Junior, 0-3 ans)
Hedge Fund : 120-180k€ base + 50-150% bonus = 180-450k€ Bulge Bracket : 80-120k€ base + 50-100% bonus = 120-240k€
Quant Researcher (Senior, 5-10 ans)
Hedge Fund : 200-350k€ base + 100-300% bonus = 400k-1.4M€ Prop Trading : 150-250k€ base + 200-500% bonus = 450k-1.5M€
Quant PM / Head Quant (10+ ans)
Hedge Fund : 400k-1M€ base + P&L share (millions) Total : 2-10M€+ selon performance
Légende : Certains quants chez Renaissance / Citadel gagnent 20-50M$/an.
Trajectoire de carrière
Parcours classique
Quant Analyst (0-3 ans)
- Implémenter modèles existants
- Support desks trading
- Salaire : 120-250k€
Senior Quant (3-7 ans)
- Développer nouveaux modèles
- Research indépendant
- Salaire : 200-500k€
Quant Researcher / Lead (7-15 ans)
- Manage équipe de quants
- Stratégie fund-level
- Salaire : 400k-2M€
Quant PM / Partner (15+ ans)
- P&L responsability
- Participation profits fund
- Salaire : 2-10M€+
Exit opportunities
Après 5-10 ans quant :
- Tech : Data Scientist FAANG ($400-600k)
- Startup : Founding team fintech/AI (equity upside)
- Consulting : Strategy (McKinsey Digital, BCG Gamma)
- Academia : Professeur finance quant (prestige, -salary)
- PM : Portfolio Manager systématique
Conseils pour débuter
Étudiant (Licence/Master)
- Formation maths solide : Proba/stats + calcul stochastique
- Apprendre à coder : Python (daily), C++ (essential)
- Projets perso : GitHub avec 3-5 projets finance
- Compétitions : Kaggle, quant challenges
- CFA Level I : Signal + finance basics
Ingénieur en reconversion
- Formation finance : CQF (Certificate in Quantitative Finance)
- Projets portfolio : Backtesting strategies, pricing engines
- Networking : Quant meetups, conferences
- Master part-time : Financial Engineering (si gaps maths)
Formations recommandées
Certifications :
- CQF : 6 mois, pratique, excellent ROI (£10-15k)
- FRM : Risk management focus
- CFA Level I-II : Finance basics
MOOCs :
- Coursera : Machine Learning (Andrew Ng)
- Coursera : Computational Finance (UW)
- edX : Algorithmic Trading (Oxford)
🎓 Certifications : Guide complet CFA, FRM et autres certifications adaptées aux quants.
Conclusion
La finance quantitative est ultra-sélective mais offre les meilleurs salaires de la finance (hors PE senior). C'est le meilleur choix pour les profils mathématiques passionnés par les défis intellectuels.
Idéal si :
- Top 5% en maths/stats
- Vous aimez coder et résoudre des problèmes complexes
- Salaire important pour vous (2-10x M&A à niveau senior)
- Autonomie intellectuelle valorisée
À éviter si :
- Compétences maths moyennes (barrière insurmontable)
- Vous préférez le relationnel au technique
- Vous voulez comprendre business (vs équations)
Path recommandé : Master quant → Quant Analyst bulge bracket (2-3 ans) → Hedge Fund quant (si bonnes perfs) → Millionnaire à 40 ans (si talent + chance).