Pourquoi si peu de gens apprennent le langage de programmation le plus en vogue dans la finance

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Pourquoi si peu de gens apprennent le langage de programmation le plus en vogue dans la finance

Nous avons déjà abordé le sujet le mois dernier : pour vous assurer de décrocher un job en finance, il serait tout à votre avantage d’apprendre les langages de programmation K et Q. K et Q constituent la base du système de base de données Kdb+, de plus en plus utilisé par les banques, hedge funds et établissements de trading haute fréquence, et pourtant, très peu de gens le connaissent parfaitement.

Voilà qui est surprenant quand les recruteurs indiquent que les meilleurs prestataires travaillant sur les systèmes Kdb+ peuvent gagner à Londres 1 000 £ par jour, soit près de 1 100 €. En temps normal, on pourrait s’attendre à une augmentation de l’offre pour fournir la demande ; mais il n’en est rien.

Pour Olly Thompson, recruteur pour les systèmes de trading électronique chez GQR Global Markets, « bon nombre de postes en lien avec Kdb+ sont en mode projet, et très bien payés. » « La raison est simple : il n’y a que très peu de développeurs Kdb+. »

Un développeur quant senior d’une banque américaine, travaillant en Kdb+, confirme être l’une de ces perles rares. « Il est difficile de trouver des ingénieurs Kdb+ qualifiés – et je ne parle même pas des quants Kdb+, encore plus rares. » Selon lui, cela tient au fait que Kdb+ et les langages qui lui sont associés ne sont pas enseignés dans le supérieur : « les quants passent par des écoles, et comme les coûts de la licence Kdb+ sont élevés, la plupart des établissements font l’impasse. Ce n’est qu’en prenant leur poste que les quants se rendent compte qu’ils doivent apprendre ce langage. Et si les banques veulent des quants qualifiés en Kdb+, il leur faut chercher quelqu’un formé ailleurs. »

Nick Psaris, développeur chez Bank of America à New York, tente de populariser l’utilisation de Kdb+ et Q, et a publié récemment un ouvrage sur Q pour ceux qui désirent l’apprendre. Sollicité pour commenter cet article, il n’a pas souhaité donner suite. Néanmoins, un développeur quant d’une banque concurrente confirme la pertinence de maîtriser à la fois Q et K : « La connaissance de K aide à mieux comprendre Q car toute fonction Q est implémentée dans K, » explique-t-il.

Plutôt que de l’apprendre par eux-mêmes, la plupart des gens se familiarisent avec Kdb+ via First Derivatives, l’un des co-propriétaires de Kx, la société qui détient et vend le système de base de données. First Derivatives propose une formation de deux ans, ainsi que des ateliers d’introduction à Kx totalement gratuits. D’après Kathy Schneider, Directrice Marketing, ils sont totalement surchargés : « nous avons ajouté des journées supplémentaires afin d’absorber la demande pour ces sessions live en ligne. »

Et il semble bien valoir la peine de les suivre, alors que les initiés soulignent que l’utilisation de Kdb+ au sein des banques est en pleine évolution. « A mesure que les quants progressent dans la maîtrise de Kdb+, l’utilisation passera du simple magasin de données à puissant un outil d’analyse. Les grandes banques d’investissement sont déjà nombreuses à l’utiliser ainsi, » prédit un développeur quant faisant référence à Morgan Stanley et consorts.

A l’inverse d’Hadoop, qui répartit l’analytique sur de multiples serveurs, Kdb+ présente selon lui l’avantage de « tirer le maximum de performance de chaque machine par une utilisation optimale de l’unité centrale et de la RAM. »

« Hadoop est super pour tous les types de données autres que les bases de données tick massives, » ajoute-t-il. Sachant que les bases de données tick massives correspondent aux besoins des banques et hedge funds, Kdb+ tend à s’y imposer de plus en plus, souligne-t-il, et la communauté doit s’élargir de toute urgence.

Crédit photo : Adam Wilson sur Unsplash

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