岗位职责：

一、策略研发

​1、模型构建：基于金融市场数据（如股票价格、成交量、宏观经济数据等），运用数学、统计学、机器学习等方法构建量化模型。例如，构建预测股票价格走势的多因子模型，确定影响股价的关键因子及其权重。

​2、策略创新：不断探索新的量化投资策略，如开发基于机器学习算法的高频交易策略，或者设计新的资产配置策略以适应不同的市场环境。

二、数据分析

​1、数据收集与整理：从各种数据源（如交易所、金融数据库等）收集海量金融数据，并进行清洗、整理，确保数据的准确性和完整性。例如，处理股票历史数据中的缺失值、异常值等。

​2、数据挖掘与分析：深入挖掘数据中的规律和特征，通过数据分析为策略研发提供支持。如分析不同市场条件下各类资产的相关性变化。

三、回测与优化

1、策略回测：使用历史数据对开发的量化策略进行回测，评估策略在过去的表现，包括收益率、风险指标（如夏普比率、最大回撤等）。例如，回测一个价值投资策略在过去10年的表现。

​2、策略优化：根据回测结果对策略进行优化，调整模型参数、改进交易规则等，以提高策略的性能。

四、风险管理

​1、风险识别：识别量化策略可能面临的风险，如市场风险、模型风险、流动性风险等。例如，在高频交易策略中，要识别因市场微观结构变化导致的流动性风险。

​2、风险控制：制定风险控制措施，如设置止损点、控制仓位等，确保策略在可接受的风险范围内运行。

五、技术支持与协作

​1、编程实现：使用编程语言（如Python、C++等）将量化策略编写成可执行的交易程序，与交易系统进行对接。

​2、团队协作：与交易员、风控人员、数据工程师等其他专业人员密切协作，共同推动量化投资项目的实施。例如，向交易员解释策略的交易逻辑，与数据工程师合作优化数据获取流程。

任职要求：

1.     国内院校硕士以上学历，数学、物理、统计、计算机、金融工程等相关专业，有相关专业各级比赛金牌者优先；

2.     因子研究工作经验优先；

3.     研究因子有实盘一年以上者优先；

4.     编程能力强，代码可读性强，熟练掌握如下一门或多门编程语方：Python, C++, C#

5.   可选工作地点：上海、北京、深圳、杭州、香港、成都。

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