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职位介绍: 岗位职责 1. 策略研发与模型构建独立主导多频段股票/期货等品种的量化策略研发，如：高频/日内策略：Tick级数据建模、订单簿动态分析、盘口流动性博弈、日内统计套利、秒级/分钟级反转及事件驱动策略；中低频策略：多因子选股（量价/基本面/另类数据）、投资组合优化、风险预测模型及机器学习/深度学习增强模型。运用前沿技术（如强化学习、图神经网络、Transformer等）进行深度投研，挖掘不同频段下的Alpha信号，并验证其有效性与稳健性。 2. 实盘交易与组合管理负责多频段策略的实盘执行与全流程管理：高频/日内策略实盘交易、算法执行优化、微结构冲击分析与高频归因；中低频Alpha策略（市场中性、指数增强、多空对冲等）的实盘交易及盘后分析。对量化投资策略进行持续跟踪、动态评估与精细化归因分析，识别策略衰减并及时迭代。在授权范围内自主决策日常投资操作，构建组合层面风控体系，对策略回撤、波动率、换手率等关键指标进行主动管理。 3. 策略监控与归因分析建立并完善多频段策略的统一监控体系，覆盖实时预警、绩效归因、风险因子暴露度分析等模块。针对不同频段策略特点，设计针对性归因框架（如高频侧重交易成本与执行效率，中低频侧重因子暴露与风格轮动）。定期输出策略表现报告，对收益来源、风险贡献及策略间相关性进行深度解析，为组合优化提供决策支持。 4. 投研体系与平台建设持续优化公司一体化量化投研平台，推动高频/日内回测引擎、实时模拟撮合系统、分布式因子计算框架等核心组件的迭代升级。搭建并完善覆盖多频段的策略回测、风险监控、绩效归因及数据质量管控等系统工具。根据市场微观结构变化及制度规则演进，持续迭代策略逻辑与系统架构，保持策略有效性。 5. 团队管理与人才培养负责投研团队的日常管理、梯队建设与人才引进，打造高效协作的投研文化。制定团队技术发展规划与频段互补战略，培养各频段方向的量化研究骨干。在团队协作中主导通用化研究与监控工具的标准化建设，提升团队整体研究效率与成果复用率。任职要求 1. 教育背景国内外知名院校。数学、物理、统计、计算机、金融工程、电子、通信等理工科专业，具备扎实的数理统计与编程基础。 2. 工作经验 3年以上国内外头部量化机构PM或高级研究员工作经历，具备高频/日内/中低频中的至少两个频段的实盘策略研发经验，全频段覆盖者优先。具有成熟的多频段或单频段（尤其是高频/日内）投资组合策略，有A股或国内主流市场的实盘业绩记录，高频/日内策略需体现稳定胜率与收益风险比。有团队管理经验者优先。 3. 核心素质对国内金融市场微观结构（如订单簿机制、涨跌停规则、高频数据特征）有深刻理解，熟悉股票、期货等交易品种及交易规则。具备开创性思维，能独立完成从数据清洗、因子挖掘、模型构建到策略落地与实盘运维的全流程闭环。较强的沟通协调能力和团队协作精神，能与交易、风控、技术等部门高效协同。具备很强的抗压能力，能适应高频/日内交易对时效性和应变能力的严格要求，对市场变化保持高度敏感。 4. 加分项有成熟且业绩良好的多频段策略，策略经实盘验证且运行时间超过6个月；管理资金规模在5亿元以上，历史业绩表现良好，夏普比率、卡玛比率等指标优异；精通Python、C++等编程语言，熟悉Linux操作系统，具备高性能计算与低延迟系统开发经验；具备扎实的统计学习、机器学习或深度学习知识，有相关顶会论文或竞赛获奖经历；具有丰富的时间序列数据分析、高频数据建模或事件驱动策略建模经验；熟悉主流SQL和NoSQL数据库，熟悉大数据处理框架（如Spark、Dask、Arrow等）；有完整的日内T+0策略、盘口策略或高频做市策略实盘经验者优先。简历中需写明工作成果，如：回测/实盘表现（年化收益、夏普比率、回撤、胜率等）、策略容量与换手率、对原策略表现的提升度、归因分析结论等关键量化指标。

其他信息: 语言要求：不限; 行业要求：基金/证券/期货

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