纯远程办公，全职，弹性制不打卡，东八区时间 面试方式：线上面试 欢迎自荐推荐 TG: @ AriaWanax VX: Aurora_Wanax Email: evelyn.hr @kcex.com 岗位职责 - 负责股票、期货及 Crypto 市场量化策略的研究、开发、回测、上线及持续优化，对策略实盘表现负责； - 独立开展 CTA、趋势跟踪、多因子、统计套利、截面策略、时序策略、跨品种策略等方向的研究，持续寻找稳定、可解释、可规模化的 Alpha 来源； - 负责因子挖掘及因子工程，包括但不限于： 量价因子、趋势/动量因子、波动率因子、流动性因子、基本面因子、事件因子、情绪因子、另类数据因子 - 建立完整的因子研究体系，包括因子构建、IC/IR 验证、分层测试、稳定性检验、去相关、中性化及多因子组合； 独立完成策略从 Idea → 数据研究 → 因子构建 → 回测 → 组合构建 → 实盘上线 → 监控 → 优化/下线 的完整生命周期管理； - 建立策略监控与归因体系，持续跟踪： 收益与回撤、Alpha 衰减、风险敞口、因子表现、交易成本、滑点、市场结构变化 - 在策略表现异常时，能够主动完成问题发现、定位及归因，判断属于正常回撤、市场 Regime 变化、因子失效、执行问题、数据问题或模型失效，并制定相应调整方案； - 参与多策略组合及资金配置，包括策略资金分配、风险预算、杠杆管理、策略相关性控制、资金容量评估及动态仓位管理； - 持续优化交易执行、成交效率、滑点及冲击成本，提升回测收益向真实实盘收益的转化效率； - 建立极端行情下的策略风险管理机制，包括止损、降仓、降杠杆、暂停开仓、策略降级、熔断及人工介入； - 与量化开发、交易系统及数据团队协作，推动策略研究、实盘交易、风险控制及监控体系的工程化落地。 任职要求 - 本科及以上学历，数学、统计、金融工程、计算机、物理、电子工程等相关专业优先； - 3 年以上量化策略研究经验，具备股票、期货、CTA、量化私募、自营交易或 Prop Trading 等相关经验； - 具备真实实盘交易经验，能够清晰说明所负责策略的资金规模、实盘周期、收益、最大回撤、Sharpe、交易频率及策略容量； - 有管理或核心参与较大规模实盘资金经验，200 万 U 等值以上资金规模经验优先； 熟悉至少一个成熟策略方向，并具备较深的实际研究积累，例如： CTA / 趋势跟踪、股票多因子、统计套利、截面策略、时序策略、商品/股指期货、跨品种套利 - 熟悉 CTA 研究框架，对趋势、动量、Carry、波动率、横截面及不同市场 Regime 下的策略表现有较深入理解； - 具备成熟的因子挖掘和因子验证能力，能够独立完成因子逻辑设计、数据处理、有效性验证、稳定性测试及组合构建； - 能够清晰说明策略的： 收益来源、Alpha 逻辑、适用市场环境、失效条件、最大回撤特征、资金容量、风险边界 - 熟悉资金容量评估、交易成本分析、滑点控制、仓位管理、风险预算及多策略资金配置； - 有较强的策略控制能力，能够在策略表现下降时主动完成问题发现、定位、修复、验证及复盘； - 熟悉常见量化研究中的偏差与风险，包括： Look-ahead Bias、Survivorship Bias、Overfitting、Data Snooping、Parameter Mining - 熟悉 Out-of-Sample、Walk-Forward、Robustness Test 等策略验证方法； - 熟练使用 Python，熟悉 NumPy、Pandas、Scipy、Scikit-learn、Statsmodels 等常用数据分析及量化研究工具； - 逻辑清晰，具备较强的数据分析能力、问题拆解能力、独立研究能力和结果导向意识。 加分项 - 有股票量化私募、券商自营、期货 CTA、Prop Trading 等机构背景； - 管理或核心参与过 200 万 U 等值以上实盘资金； - 同时具备股票多因子 + CTA 研究经验； - 有成熟的因子库、Alpha Library 或 Strategy Library 建设经验； - 有跨品种、跨市场、统计套利或多资产策略研究经验； - 有股票、期货、Crypto 等多个市场的交易研究经验； - 有链上数据、Funding Rate、Open Interest、Liquidation、Basis、Exchange Flow 或 Crypto 另类数据研究经验； - 经历过极端行情或较大策略回撤，并亲自主导过风险处置、策略调整及事后复盘； - 有策略监控、PnL Attribution、Factor Attribution 或自动化归因体系建设经验； - 在牛市、熊市及震荡市场环境中均有相对稳定的实盘策略表现； - 熟悉 SQL、Linux、C++或高性能计算框架。

  • 情报分类：工作与职业机会
  • 分类依据：内容涉及招聘、求职或职业发展
  • 信息来源：服务器 / V2EX
  • 发布时间：2026/9/17 10:15:33