Qube Research & Technologies : à la croisée de l’innovation et de la finance !

Grâce à une maîtrise fine des tech­nolo­gies et des tal­ents aux com­pé­tences avérées, Qube Research & Tech­nolo­gies per­met à ses clients d’ obtenir une per­for­mance totale­ment décor­rélée des con­di­tions de marché pour leurs investisse­ments long et moyen terme. Lau­rent Laizet (X91), cofon­da­teur et CIO du fonds, revient sur le méti­er et les spé­ci­ficités de cette entre­prise inno­vante implan­tée à Lon­dres, Paris, Hong Kong, Mum­bai et Sin­gapour. Rencontre.

Quel est le métier de Qube Research & Technologies ? 

Qube Research & Tech­nolo­gies est un gérant d’actifs qui a sous ges­tion plus de 8 mil­liards de dol­lars. Aujourd’hui, l’entreprise compte 450 col­lab­o­ra­teurs répar­tis dans nos bureaux de Lon­dres, Paris, Hong Kong, Mum­bai et Sin­gapour. Au cœur de notre méti­er, on retrou­ve la ges­tion quan­ti­ta­tive qui repose sur l’utilisation de mod­èles math­é­ma­tiques et de machine learn­ing pour obtenir une per­for­mance des act­ifs indépen­dante et décor­rélée des marchés. De manière générale, la ges­tion clas­sique d’actifs obtient de bonnes per­for­mances quand les actions mon­tent et, inverse­ment de mau­vais­es per­for­mances quand les actions bais­sent. Nous avons, au con­traire, ce que nous appelons des fonds ou une ges­tion « absolute return », c’est-à-dire que nous ciblons une per­for­mance qui ne dépend pas des con­di­tions de marché. Les mod­èles que nous dévelop­pons nous per­me­t­tent de prédire si les actions sont sous-éval­uées ou surévaluées. 

Sur le plan technologique, qu’est-ce que ce positionnement implique ? 

Les prin­ci­pales exper­tis­es de Qube Research & Tech­nolo­gies sont la data, le recherche et le trad­ing. Con­crète­ment, nous util­isons les tech­niques d’intelligence arti­fi­cielles et du Big Data pour aller chercher les don­nées qui nous per­me­t­tront d’expliquer un com­porte­ment financier comme des images satel­lites, ou bien encore toutes les « news » finan­cières sur des firmes européennes, améri­caines ou asiatiques. 

La data que nous sommes amenés à traiter est qua­si­ment infinie : l’ensemble des trans­ac­tions de Bourse, des trans­ac­tions finan­cières et de trans­ferts disponibles sous forme anonymisée, des trans­ac­tions des cryp­tomon­naies… L’enjeu est toute­fois de trans­former cette don­née non struc­turée en une data exploitable, juste et per­ti­nente afin que les mod­èles que nous dévelop­pons ne soient pas mal cal­i­brés ou « suroptimisés ». 

En com­para­i­son avec les autres indus­tries qui tra­vail­lent sur d’importants vol­umes de don­nées, nos bases sont beau­coup plus larges et « bruitées ». Prenons l’exemple de la recherche médi­cale. Dans le cadre de la val­i­da­tion d’un médica­ment, les chercheurs tra­vail­lent sur une base de don­nées pré­cise et fer­mée : toutes les infor­ma­tions rel­a­tives aux patients qui ont par­ticipé aux tests clin­iques. Dans notre cas, cette base de don­nées est ouverte et cou­vre toute la data que nous sommes en mesure d’aller chercher.

“Notre principal challenge est de continuer à produire une forte performance sur une base d’actifs qui s’élargit. En effet, nous devons développer de nouvelles stratégies sur un nombre toujours plus important de classe d’actifs. Pour y parvenir, nous devons nous entourer des meilleurs talents avec un focus sur trois profils : les data scientists ; les chercheurs quantitatifs et les traders quantitatifs.”

Quels sont vos principaux défis ? 

Notre prin­ci­pal chal­lenge est de con­tin­uer à pro­duire une forte per­for­mance sur une base d’actifs qui s’élargit. En effet, nous devons dévelop­per de nou­velles straté­gies sur un nom­bre tou­jours plus impor­tant de classe d’actifs. Pour y par­venir, nous devons nous entour­er des meilleurs tal­ents avec un focus sur trois pro­fils : les data sci­en­tists ; les chercheurs quan­ti­tat­ifs et les traders quantitatifs. 

Quelles opportunités de carrière pourraient intéresser nos lecteurs ?

Sur le volet recherche, nous accueil­lons régulière­ment des poly­tech­ni­ciens en stage. À ce niveau, il s’agit de trou­ver la data qui peut influer sur les act­ifs financiers, s’assurer qu’elle ne soit pas « bruitée », mais per­ti­nente et de bonne qual­ité afin de la mod­élis­er et de con­stru­ire des mod­èles pré­dic­tifs per­for­mants en cap­i­tal­isant sur les tech­nolo­gies de l’intelligence arti­fi­cielle. Ce traite­ment de la data requiert ensuite des pro­fils « infor­ma­tiques ». Ce sont des postes qui peu­vent être très intéres­sants pour des juniors. Enfin, sur la par­tie con­struc­tion des porte­feuilles, nous recher­chons des traders qual­i­tat­ifs juniors ou seniors. 

Au-delà, nous avons au sein de Qube Research & Trad­ing, une approche de la notion de « car­rière » dif­férente des autres fonds. Cela se traduit notam­ment par un très faible turnover. Dans mes équipes, je tra­vaille avec cer­tains de mes col­lab­o­ra­teurs depuis près de 20 ans. Ce sont des per­son­nes que j’ai recrutées à leur sor­tie de l’école et, ensem­ble, nous avons dévelop­pé les métiers et les exper­tis­es de Qube Research & Tech­nolo­gies. Nous encour­a­geons aus­si la mobil­ité géo­graphique de nos col­lab­o­ra­teurs qui peu­vent facile­ment inté­gr­er nos autres bureaux internationaux.

En bref

• 450 col­lab­o­ra­teurs répar­tis à Lon­dres, Paris, Hong Kong, Mum­bai et Singapour 
• 8 mil­liards de dol­lars sous gestion

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