Head of Algo Trading bei Goldman Sachs rät davon ab, an der Uni zu bleiben
Michael Steliaros, globaler Head of Quantitative Execution Services bei Goldman Sachs hätte vermutlich Karriere an der Uni machen können. Er hat an der Cass Business School einen Master und einen PhD erworben und war dort zeitweilig auch als Lehrbeauftragter tätig. Stattdessen ist Steliaros ein gut verdienendes Mitglied der Banking-Elite geworden: 2017 wechselte er nach sieben Jahren bei Bank of America und einer kurzen Station bei Winton Capital Management zu Goldman Sachs in London.
In einer Präsentation vor Studierenden, die sich für Tech- und Strats-Karrieren bei Goldman Sachs interessieren, erklärte Steliaros vor Kurzem, warum sein Job attraktiver sei als eine Karriere in der Wissenschaft.
„Es heißt ‚probieren geht über studieren‘ – und anders als an der Uni kann man das bei einer Bank wirklich Tag für Tag erleben“, sagte Steliaros über seinen Beruf. „Wenn man seinen Job nicht gut macht, fällt das den Kunden sofort auf. Man bekommt ständig Feedback.“
Für Leute mit einem Doktor-Abschluss kann man mit einem Job im Investmentbanking laut Steliaros zwei Fliegen mit einer Klappe schlagen: „Man kann beide Enden des Spektrums miteinander verbinden – zum einen kann versuchen, wissenschaftliche Standards zu erfüllen, zum anderen kann man die eigenen Ideen in die Praxis umsetzen. Und wenn man mit seiner Arbeit einen Mehrwert schafft, wird man belohnt durch Provisionen und Umsätze beim Kunden.“
Den Studierenden, die mit einem Job im Bereich Quantitative Execution Services bei Goldman Sachs liebäugeln, erklärte Steliaros worin genau seine Arbeit besteht. Der Bereich Quantitative Execution Services ist eine Gruppe von Quants und Strats, die „anwendbare Infrastrukturmodelle“ entwickeln, mit denen Kunden von Goldman Sachs sich im globalen Aktienhandel leichter zurechtfinden können.
Im Trading geht es fast immer darum, das Risiko eines langsamen Handels in Relation zu den Kosten von schnellem Trading und potenziellen Schwankungen am Markt zu setzen, so Steliaros. „Wer große Transaktionen abfedern will, muss diese in immer kleinere Schritte zerlegen und diese langsam handeln, wird dann allerdings anfälliger für Marktschwankungen.“ Es sei, so sagt er, ein „Balanceakt“.
Das Team um Steliaros analysiert die Mikrostruktur von Märkten und wie bestimmte Aktien gehandelt werden. Sie teilen Aktien nach der Art und Weise, in der diese gehandelt werden und nach deren verhältnismäßiger Liquidität, in Cluster ein. Die Modellierungstätigkeit des Teams läuft über APEX (Algorithmic Portfolio Execution products), worüber Goldman Sachs-Kunden sämtliche Entwicklungen mitverfolgen können – von Liquiditätsrisiken über die Entwicklung des Tradings über Ablauf-Wahrscheinlichkeiten bis hin zu Intraday-Dynamiken.
APEX wird aus über sechs Feed gespeist, zu denen auch ein „Natural Language Processing“ von Nachrichten gehöre, so Steliaros. „Die Tools und Technologien, die wir jetzt haben, waren noch vor fünf Jahren unvorstellbar.“
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