Дмитрий Ганжур — высокоаналитичный профессионал, имеющий степень магистра наук по прикладной математике из ETH Цюриха и бакалавра наук по математике из EPFL. Его экспертиза охватывает теорию вероятностей, стохастическое исчисление, финансовую математику и вычислительные методы в финансах.

Его магистерская диссертация была посвящена методам машинного обучения для оценки и хеджирования деривативов с акцентом на калибровке моделей и аппроксимации стохастических моделей. Используя Python, PyTorch, SciPy и Sklearn, он разработал численные реализации для оценки деривативов и управления рисками. Также он является автором исследований в области адаптивного робастного управления и оптимизации портфеля по критерию среднее–дисперсия. В Амстердамском университете он участвовал в исследовании нейронных сетей, изучая сходимость моделей глубокого обучения.

Дмитрий перешёл в финансовую сферу, став трейдером деривативов, специализируясь на рынках фрахта, зерна и удобрений. Он имеет опыт торговли фрахтовыми деривативами (FFA, свопами на мазут и газойль), управления хеджирующими и спекулятивными позициями, а также проведения анализа товарных рынков. В компаниях Fertistream Freight DMCC и Arion Commodities в Дубае он разработал системные торговые стратегии, используя количественное моделирование и опыт в управлении рисками.

Увлечённый анализом данных, разработкой алгоритмов и финансовым моделированием, Дмитрий постоянно совершенствует свой подход к прогнозированию рынка и оптимизации портфеля. Свободно владея русским, французским и английским языками, а также обладая высоким уровнем владения Python, C++, R и MATLAB, он сочетает техническое мастерство с практическими финансовыми знаниями в постоянно развивающейся сфере количественных финансов и трейдинга.