Noah Hazlett
Analyste de portefeuilleNoah Hazlett est analyste de portefeuille spécialisé en négociation au sein de l’équipe des titres à revenu fixe chez Gestion d’actifs 1832, où il met à profit son expertise des marchés des taux d’intérêt, des stratégies de financement et de l’analyse de portefeuille pour appuyer la prise de décisions de placement.
Avant de se joindre à 1832, M. Hazlett a passé plusieurs années chez RBC Marchés des Capitaux, où il a acquis une vaste expérience dans les opérations de mise en pension de titres canadiens, le financement et la liquidité en dollars américains, ainsi que la vente et la négociation de titres en fonction des facteurs macroéconomiques. Il était notamment responsable des opérations de mise en pension en dollars canadiens et américains, de la gestion du risque de financement et de taux d’intérêt au moyen de swaps, de stratégies s’appuyant sur des écarts sur swap et de stratégies sur contrats à terme, ainsi que du soutien au financement de garanties interdevises. M. Hazlett a également contribué à la stratégie de négociation et de liquidité d’un portefeuille d’actifs liquides de haute qualité de plusieurs milliards de dollars. Plus tôt lors de son passage chez RBC, il a soutenu la clientèle détenant des placements à taux d’intérêt à court terme au moyen d’outils d’analyse; il a également élaboré des modèles d’écarts sur swap et aidé le bureau des options de change dans l’exécution des opérations au comptant et la couverture.
M. Hazlett, titulaire d’un baccalauréat en commerce avec mention de l’Université métropolitaine de Toronto, a obtenu plusieurs désignations de l’industrie, ayant notamment réussi le Cours sur le commerce des valeurs mobilières au Canada (CCVM), le cours relatif au Manuel sur les normes de conduite (MNC), le Cours d’initiation aux produits dérivés (CIPD) et le cours sur le financement au Canada (FLC), et obtenu l’accréditation NFA sur les swaps. Il possède de solides compétences techniques dans l’utilisation des logiciels Python et VBA et préconise une approche axée sur les données pour résoudre les problèmes. Il démontre un vif intérêt pour la structure du marché des titres à revenu fixe.