崗位職責(zé)

1.量化研究與策略分析

開(kāi)發(fā)基于Python的量化投資模型(多因子選股/CTA/套利策略等)負(fù)責(zé)歷史行情數(shù)據(jù)處理與特征工程(日頻/分鐘頻數(shù)據(jù)清洗與增強(qiáng))優(yōu)化現(xiàn)有交易策略，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)提升模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

2.數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計(jì)建模

設(shè)計(jì)客戶(hù)行為分析模型(持倉(cāng)偏好、交易頻率等)與風(fēng)控預(yù)警指標(biāo)運(yùn)用聚類(lèi)、分類(lèi)算法挖掘異常交易行為(如異常掛單、高頻撤單)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)因子庫(kù)，開(kāi)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分卡(結(jié)合信用評(píng)分與市場(chǎng)波動(dòng))

3.技術(shù)實(shí)現(xiàn)與系統(tǒng)支持

搭建自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理管道(ETL流程+調(diào)度監(jiān)控)

維護(hù)與優(yōu)化證券公司核心數(shù)據(jù)庫(kù)(0racle/MySQL)

協(xié)助完成策略從研發(fā)到生產(chǎn)的全流程部署(API集成/性能調(diào)優(yōu))

4.創(chuàng)新與研究

跟蹤量化投資與AI前沿技術(shù)(如強(qiáng)化學(xué)習(xí)/圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訂單流分析中的應(yīng)用)定期輸出技術(shù)報(bào)告，支持內(nèi)部決策與產(chǎn)品迭代

崗位要求

熟練掌握Python生態(tài)(Pandas/NumPy/Scikit-learn/Scrapy)，精通SQL(0racle/MySQL)具備量化分析經(jīng)驗(yàn):多因子模型、統(tǒng)計(jì)套利、風(fēng)險(xiǎn)因子分析等實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)算法(XGBoost/LightGBM/CNN等)及在金融時(shí)序數(shù)據(jù)的應(yīng)用了解證券行業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)(如交易規(guī)則、風(fēng)控指標(biāo)、金融監(jiān)管框架)加分項(xiàng)

有證券公司/金融機(jī)構(gòu)外包項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

熟悉高頻交易數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)(Tick級(jí)/Leve12數(shù)據(jù)清洗與特征提取)

掌握自動(dòng)化部署工具(Docker/K8s/Airflow)

發(fā)表過(guò)金融工程/量化研究相關(guān)論文(SCI/EI會(huì)議論文優(yōu)先)