✔️[Replay] Conférence de presse en l'honneur d'Alain Aspect, Prix Nobel de Physique 2022

►Directeur de Recherche CNRS émérite
►À l'Institut d'Optique Graduate School (IOGS)Paris-Saclay
►Et Professeur à l'X
►Communiqué de presse national

✔️ Autres intervenants

►Sylvie Retailleau, Ministre de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche
►Estelle Iacona, Présidente de l'Université Paris-Saclay
►GEORGES Patrick,   Directeur du Laboratoire Charles Fabry, Institut d'Optique Graduate School , CNRS-IOGS
►Alain Schuhl, Directeur Général Délégué à la Science, CNRS - Centre national de la recherche scientifique
►Benoit Deveaud, Directeur de la Recherche École Polytechnique
►Camille GALAP, Administrateur provisoire, École normale supérieure Paris-Saclay

✔️ Court résumé des activités d'Alain Aspect

►Professeur à l'Institut d'Optique Graduate School
► Membre du Laboratoire Charles Fabry
► Groupe Gaz Quantiques
✔️[Vidéo] Le CNRS présente Alain Aspect
✔️L'"Expérience d'Aspect"
✔️[Vidéo] Présentation de son expérience par Alain Aspect à L'Espace des sciences

✔️ Sources:

►Vidéo Ecole Polytechnique 
► Graphisme d'après Niklas Elmehed pour the Nobel Prize

Blu Analytics is a systematic event trading fund that uses NLP to anticipate large market moves based on newsand generate investment signals. Further, it uses Deep Reinforcement Learning to infer true market behaviour,
predict patterns, devise quantitative strategies, and optimise portfolio allocation.

►These results are then applied to dynamically maximise Risk/Return for private investors and retail market.

►The aim of the project is to develop and improve the Temporal Difference Back Propagation (TDBP) models, a particular type of Reinforcement Learning models, to compute conditional expectations.

✔️ Build an encoder-decoder module to encapsulate the underlying asset to account for non-Markovian processes
✔️ Variance reduction: apply control variate to reduce variance of the conditional expectation, improving accuracy and convergence of the TDBP models
✔️ Improve gradient-descent: true-online TD, corrected momentum, accelerated gradient method (deriving approx- imate second-order methods)
✔️ Improve and test: convergence, generalisation, sample efficiency

✔️ MSc/PhD/Master/Engineer looking for an internship (support to the visa if needed)
✔️ Good understanding of machine learning (deep neural, recurrent, queueing networks)
✔️ Good understanding of reinforcement learning
✔️ Very good knowledge of Python (Tensorflow and Pytorch)

✔️ Location: the trainee can choose any convenient location (teleworking/full remote)
✔️ Fees: to be discussed, minimum EUR 1.600/month

Contact: Daniel Bloch, Head of Quant Strategies

Readings:

    Predicting Conditional Expectations For Path-Dependent Events Using TDBP-Learning
Predicting Future Implied Volatility Surface Using TDBP-Learning   

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