量化研究员(J10544)

负责股票量化策略研究，包括多因子选股、机器学习选股、指数增强、市场中性、行业轮动、风格择时等方向；

负责基于日频、分钟、Tick 行情数据，以及基本面、分析师预期、资金流等数据，进行因子挖掘、因子评价、因子合成与策略回测；

独立完成数据处理、特征构造、模型训练、回测验证、组合构建和实盘跟踪等研究流程；

跟踪策略表现，分析收益来源、风险暴露、回撤原因、交易成本、换手结构和成交质量，并推动策略优化；

参与组合优化、风险控制、交易约束、成本模型、流动性约束及量化投研平台建设；

根据团队策略方向，参与股指期货 CTA、指数期货择时、期现对冲、跨周期或跨品种策略等相关研究。

国内外高校硕士研究生及以上学历，博士优先，数学、统计、金融工程、计算机、物理等相关专业；

具备 2 年及以上量化研究、量化策略开发或金融数据分析经验，有 A 股股票量化、指数增强、市场中性、多头选股或量化对冲实盘经验者优先；

熟悉股票量化研究流程，理解因子研究、回测评估、组合优化、风险控制和实盘跟踪；

熟练使用 Python，熟悉 pandas、numpy、scikit-learn、xgboost、lightgbm 等常用工具；熟悉 PyTorch、Polars、PyArrow、Ray、Numba、cvxpy 等工具者优先；

具备较强的数据处理能力，能够处理大规模金融时间序列和截面数据；有分钟、Tick、盘口数据处理经验，或日内因子、盘口特征、成交量预测、执行分析经验者优先；

理解机器学习方法在股票预测、收益排序、择时信号或交易信号生成中的应用，能够识别过拟合、未来函数、数据泄露、样本外失效等问题；

熟悉 A 股市场交易规则、停复牌、涨跌停、交易成本、流动性约束和成交冲击等实盘问题。