Cartes techniques
Marchés, dérivés, taux, risque, statistique, code, SQL, ML, M&A, à dire à voix haute, en répétition espacée.
QuantPad permet de s’entraîner aux métiers quant, data et M&A en écrivant du vrai code, corrigé au fur et à mesure, du premier spread à la surface de volatilité, au modèle en production ou au LBO.
from scipy.stats import norm r = prices[prices["symbol"] == "MSFT"] \ .sort_values("day")["close"].pct_change().dropna() result = -(r.mean() + norm.ppf(0.05) * r.std(ddof=1)) * 100
Chaque univers a ses parcours, ses exercices et son échelle de carrière, et tous partagent le même moteur : ce que vous lisez dans une leçon devient un exercice noté cinq minutes plus tard.
Écrivez le code, lancez-le sur les jeux de données communs, et la réponse est vérifiée à quatre décimales. Python et SQL tournent dans votre navigateur ; Julia et C++ sur le serveur QuantPad.
from scipy.stats import ttest_ind rev = (users.set_index("id")[["variant"]] .join(payments.groupby("user_id")["amount"].sum()) .fillna({"amount": 0})) # non-payers count a, b = (rev.loc[rev.variant == v, "amount"] for v in "AB") t = ttest_ind(a, b, equal_var=False) result = [t.statistic, t.pvalue]
Vingt parcours, un badge chacun. Répondez à cinq questions à l’inscription et le tableau de bord trace la route vers le poste visé, en carte que l’on peut zoomer.
Tous les parcours et badgesDes cartes techniques en répétition espacée, des brainteasers, du calcul mental chronométré, des tests en ligne, un jeu de market making et un entretien blanc noté comme un vrai.
Marchés, dérivés, taux, risque, statistique, code, SQL, ML, M&A, à dire à voix haute, en répétition espacée.
Des questions dont les chiffres changent à chaque fois : la méthode, pas la mémoire.
164 problèmes notés automatiquement en probabilités, processus stochastiques et maths de marché.
Les classiques, avec le raisonnement qu’écoutent les recruteurs.
Pas de carte, pas d’essai. Connectez-vous et résolvez votre premier exercice en moins d’une minute.
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