【校招】君理资本量化岗位招聘

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【校招】君理资本量化岗位招聘
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junlicapital 等级 ★

楼主发表于 2025/2/28 18:36:05 编辑

招聘：量化工程师
岗位职责：
1）利用统计分析方法，对资本市场进行深入研究和数据挖掘。开发和优化风险控制策略，以最小化交易风险；
2）与量化交易团队紧密合作，提供数据支持，程序开发，优化交易策略；
3）使用机器学习和其他先进技术，提高数据分析和预测的准确性；
4）准备和呈现数据分析报告，为管理层决策提供支持。
任职要求：
1）计算机、数学、物理、电子、自动化专业，美国、国内相关专业前10，本科及以上；
2）精通至少一种编程语言（Rust优先），精通数据分析工具，熟练掌握至少一种其他编程语言；
3）对高性能计算、低延迟通讯有一定的了解，例如：ZeroMQ、共享内存、无锁队列等；
4）熟练使用主流数据库，并具有一定的数据库相关知识。例如：MySQL、Redis、MemCached等；
5）对建模和寻找因子有天赋；
6）工作积极主动，责任心强，具有保密意识，有出色的沟通能力和团队合作精神；
7）具有良好的英文沟通和读写能力者优先，具有基金从业资格者优先，中大型项目实习经验优先。

招聘：量化策略研究员
岗位职责：
1）基于统计学和数理模型，进行数字货币市场的深度研究，探索并挖掘有效的套利机会；基于统计学、机器学习（如Transformer、强化学习）
2）设计并优化高频对冲策略，利用市场波动进行短期套利，减少市场风险；
3）运用机器学习、时间序列分析等先进技术，提升策略的预测能力与数据分析的准确性；
4）负责数据库的管理与优化，确保数据处理和分析的高效性；设计分布式数据库（如ClickHouse）存储多源行情数据，开发ETL管道实现低延迟数据清洗与特征工程。与开发团队协作优化回测系统，支持微秒级撮合模拟与策略一致性验证。
5）定期撰写数据分析报告，提供决策支持并参与策略的优化和调整；追踪市场动态与新兴策略方向（如波动率加权对冲、订单流追踪），探索创新交易机会。定期输出策略收益归因分析报告，为投资决策提供量化支持。
6）与开发团队密切合作，持续优化交易算法和执行策略。
任职要求：
1）博士优先，有相关实习和工作经验的优先，计算机、数学、物理、统计、金融工程等相关专业，国内外顶尖高校硕士及以上学历；
2）精通Python，熟悉使用相关的数据分析库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn等）进行数据挖掘与建模；
3）具备数据库设计与管理经验，熟练掌握MySQL、PostgreSQL等主流数据库，能够处理大规模数据存储与查询问题；
4）具有高频对冲、跨市场套利等相关经验，理解金融市场中的套利机会与风险；
5）具备良好的沟通能力与团队合作精神，能够快速响应市场变化并做出策略调整；

招聘：量化金融风险管理工程师
岗位职责：
1、运用均值方差模型（Mean-Variance Model）和蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）对投资组合进行风险评估和优化。
2、开发基于大类资产配置的风险管理框架，优化资产配置策略。
3、使用VaR（风险价值）和CVaR（条件风险价值）等工具对投资组合进行风险量化。
4、通过衍生品、期货、期权等工具对冲市场风险。
5、运用均值方差模型、风险平价模型等优化大类资产配置策略。
6、结合历史数据和市场预测，构建稳健的投资组合，并定期进行再平衡
7、协助开发和优化量化交易系统，确保系统的稳定性和高效性。提供量化交易策略的风险评估和决策支持
任职要求：
1、硕士或博士学位，金融工程、数学、物理学、计算机科学或相关领域。
2、有2年量化风险管理或相关工作经验，有金融市场交易背景者优先。
3、熟练掌握Python、R、C++等编程语言，具备强大的数据分析和建模能力。
4、熟悉金融市场及其产品，包括股票、债券、衍生品等，了解全球金融市场的动态。
5、具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与交易员、投资经理和技术团队紧密合作。

招聘：大类资产配置金融工程师
岗位职责：
1.宏观经济与市场分析：
研究全球宏观经济环境（GDP、通胀、利率、流动性、地缘□□等）对不同资产类别的影响。
追踪央行政策（如美联储、欧洲央行、人民银行）及财政政策的变化，并评估其对资产价格的影响。
分析市场情绪、投资者行为及资金流动情况，预测市场拐点和潜在投资机会。
2.大类资产配置研究：
评估和优化战略资产配置（SAA）和战术资产配置（TAA），制定长期及短期的投资组合优化方案。
研究不同资产类别（股票、债券、商品、外汇、另类投资）的相对价值，构建跨市场投资策略。
结合因子分析、量化建模、风险预算等方法，优化资产类别的配置权重。
3.投资组合分析与绩效评估：
监测投资组合表现，进行绩效归因分析（Performance Attribution）。
研究风险管理工具（VaR, CVaR, 波动率控制）并优化投资组合的风险调整收益。
结合因子分析和回测，优化策略执行，并调整资产配置权重。
4.量化建模与数据分析：
开发并维护多资产因子模型，提升资产配置的科学性。
使用机器学习（ML）和时间序列模型来预测市场走势和资产表现。
设计和优化风险管理框架，包括情境分析（Stress Testing）和蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）。
5.研究支持与报告撰写：
撰写投资研究报告，提供资产配置建议，并向投资委员会汇报策略分析结果。
参与投资团队的内部讨论会议，与基金经理、交易员、数据科学家合作，推动策略优化。
任职要求：
1. 教育背景：
金融工程、计量经济学、统计学、运筹学、计算机科学、物理等相关专业
2. 计算机语言及数据处理能力：
精通Python、R、MATLAB，能够使用金融工具包（如NumPy、Pandas、Statsmodels、quantmod）。
熟练使用SQL 进行数据查询，掌握数据库管理（PostgreSQL, MySQL）。
了解云计算（AWS, GCP, Azure）和分布式计算（Spark, Dask），处理海量金融数据。
3. 统计学与建模能力：
时间序列分析（ARIMA, GARCH, Kalman Filter, Hidden Markov Models）。
资产定价与因子分析（Fama-French模型、Black-Litterman资产配置、贝叶斯统计）。
机器学习建模：
监督学习：XGBoost, Random Forest, 神经网络（ANN）。
强化学习：Deep Q-Network（DQN）在资产配置中的应用。

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