Začal jsem jako intern. Teď podle mých modelů řídí riziko několik bank

Jakub Drahokoupil hraje první ligu. Jak ve volejbale, tak v matematice, programování a financích. V týmu banking pracuje už tři roky a za tu dobu stihl vyvinout modely pro řízení rizika pro řadu firem. Také studuje doktorát, na kterém se zabývá kvantitativními modely ve financích.

Kvantitativní předměty jako matematika a fyzika mě na střední bavily nejvíce. Po maturitě jsem tedy nastoupil na matfyz, i když jsem věděl, že v budoucnu se chci věnovat financím. Studium mi ale bralo příliš mnoho volného času, který jsem jako hráč první volejbalové ligy v té době obětovat nechtěl. Po roce na UK jsem odešel na VŠE, kde jsem nakonec vystudoval finanční inženýrství s vedlejší specializací ekonometrie a statistika. Bakalářku jsem psal o modelech na výpočet kreditního rizika.

Velká čtyřka mě nelákala. Nakonec jsem v KPMG 3 roky

„Velká čtyřka je jen samý audit a daně. Co bych tam dělal?“ říkal jsem si, když jsem vídal plakáty po škole. Pak jsem ale dostal e-mail od kamaráda s pozici v KPMG přesně pro mě. Finance, matematika a programování. Ve výběrovém řízení je zaujaly moje znalosti programovacích jazyků i bakalářka. Job stážisty v týmu banking byl můj. Ze začátku jsem hlavně vytvářel modely na řízení rizika, kterými banky vyhodnocují, zda klient zvládne splácet. Postupně mi kolegové začali svěřovat celé zakázky a dohlížení na juniornější kolegy.

To, co v KPMG, bych mohl dělat i v jakékoliv bance. A věřte, že nabídky mi chodí. Nikdy ale žádná nepřekonala výhody KPMG: variabilní práci a to, kolik za rok vidím nejrůznějších modelů z více stran. Co těmi více stranami myslím? Během auditní sezony posuzuji stávající bankovní modely, jestli dávají z matematického hlediska smysl a vyhovují regulacím i účetním standardům. Mimo sezonu pak, nejen pro banky, tvoříme s naším týmem nové modely či aktualizujeme ty stávající, například, když je nezbytné modely přizpůsobit novým standardům IFRS nebo klient potřebuje vyhodnocovat riziko u nových produktů.

Na doktorském studiu se zaměřuji na kvantitativní modely ve financích. Moje výsledky využijí hlavně burzy a tradingové společnosti

Machine learning je metodou budoucnosti, v práci se s ním ale nepotkávám. Bankovní regulátoři ho považují za neprůhledný black box a klienti zase oceňují spíše srozumitelnost a interpretovatelnost tradičních statistických metod. Do hloubky se s ním seznamuji na doktorátu. Spolu s Bayesovskými metodami jej využívám pro odhad tradingových modelů nebo oceňování složitějších derivátů.

Jestli je tohle něco, co by tě taky bavilo, ozvi se nám a probereme to. Zrovna teď máme u nás v týmu volnou židli.