丰台区
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职位描述：
1. 深度学习择时模型研发：
主导基于深度学习技术（如LSTM、Transformer）的量化择时模型设计与优化工作，充分融合日频及高频量价数据与多维度特征，构建具备高鲁棒性的收益预测体系。持续开展特征工程与模型结构迭代，提升股票、指数及大类资产在趋势判断上的准确率与稳定性。
2. 全周期策略验证与回测：
搭建高效回测系统，全面评估策略在超额收益、胜率、夏普比率、最大回撤等关键指标上的表现。深入分析策略在不同市场环境（牛市、熊市、震荡市）下的适应能力，确保其逻辑严谨性与长期有效性。
3. 实盘策略跟踪与迭代：
负责实盘运行中策略表现的监控与归因分析，运用时间序列建模（如GARCH）、机器学习等方法动态优化参数设定与信号阈值，合理调整调仓节奏，推动策略持续进化以适应动态市场变化。
4. 前沿策略探索与创新：
系统梳理并复现国内外先进的经典与深度学习择时方法，测试其在多元市场与资产类别中的适用性，并结合市场微观结构演变进行适应性改进与原创性突破。
任职要求：
1. 必备经验与背景：
具备1-3年在知名量化机构、券商自营或资产管理团队从事量化择时策略研发的全职经历。在深度学习驱动的趋势预测、市场状态识别等方面有实际成果和实盘验证经验者优先考虑。
2. 教育背景：
毕业于国内外重点高校（985/211或海外知名院校）硕士及以上学历，专业涵盖计算机科学、人工智能、统计学、金融工程、应用数学等相关方向。
3. 硬性技能：
· 编程与建模： 精通 Python 及主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），熟练使用Pandas、NumPy、XGBoost/LightGBM等工具完成数据清洗与模型开发任务。
· 量化专业知识： 熟悉择时策略核心机制（包括趋势跟踪、均值回归、波动率控制），掌握时间序列分析、统计推断、机器学习算法及其在择时场景中的落地应用。具备因子非线性合成、动态阈值设定、市场状态划分等进阶实践经验者更佳。
· 实盘与回测： 能独立搭建完整回测框架，对过拟合、幸存者偏差等问题有清晰认知，并拥有处理实盘交易执行相关挑战的实际经验。
4. 核心特质：
· 对市场波动具有敏锐感知力与深层理解力，逻辑思维严密，数理基础扎实。
· 具备强烈的研究热情与自主驱动力，能独立推进高强度、高复杂度的策略研发任务。
· 结果导向明确，抗压能力强，面对极端行情可迅速定位问题并实施有效优化措施。
高频 因子挖掘 择时 软件工程 level2 时间序列
1. 深度学习择时模型研发：
主导基于深度学习技术（如LSTM、Transformer）的量化择时模型设计与优化工作，充分融合日频及高频量价数据与多维度特征，构建具备高鲁棒性的收益预测体系。持续开展特征工程与模型结构迭代，提升股票、指数及大类资产在趋势判断上的准确率与稳定性。
2. 全周期策略验证与回测：
搭建高效回测系统，全面评估策略在超额收益、胜率、夏普比率、最大回撤等关键指标上的表现。深入分析策略在不同市场环境（牛市、熊市、震荡市）下的适应能力，确保其逻辑严谨性与长期有效性。
3. 实盘策略跟踪与迭代：
负责实盘运行中策略表现的监控与归因分析，运用时间序列建模（如GARCH）、机器学习等方法动态优化参数设定与信号阈值，合理调整调仓节奏，推动策略持续进化以适应动态市场变化。
4. 前沿策略探索与创新：
系统梳理并复现国内外先进的经典与深度学习择时方法，测试其在多元市场与资产类别中的适用性，并结合市场微观结构演变进行适应性改进与原创性突破。
任职要求：
1. 必备经验与背景：
具备1-3年在知名量化机构、券商自营或资产管理团队从事量化择时策略研发的全职经历。在深度学习驱动的趋势预测、市场状态识别等方面有实际成果和实盘验证经验者优先考虑。
2. 教育背景：
毕业于国内外重点高校（985/211或海外知名院校）硕士及以上学历，专业涵盖计算机科学、人工智能、统计学、金融工程、应用数学等相关方向。
3. 硬性技能：
· 编程与建模： 精通 Python 及主流深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow），熟练使用Pandas、NumPy、XGBoost/LightGBM等工具完成数据清洗与模型开发任务。
· 量化专业知识： 熟悉择时策略核心机制（包括趋势跟踪、均值回归、波动率控制），掌握时间序列分析、统计推断、机器学习算法及其在择时场景中的落地应用。具备因子非线性合成、动态阈值设定、市场状态划分等进阶实践经验者更佳。
· 实盘与回测： 能独立搭建完整回测框架，对过拟合、幸存者偏差等问题有清晰认知，并拥有处理实盘交易执行相关挑战的实际经验。
4. 核心特质：
· 对市场波动具有敏锐感知力与深层理解力，逻辑思维严密，数理基础扎实。
· 具备强烈的研究热情与自主驱动力，能独立推进高强度、高复杂度的策略研发任务。
· 结果导向明确，抗压能力强，面对极端行情可迅速定位问题并实施有效优化措施。
高频 因子挖掘 择时 软件工程 level2 时间序列
2025-12-05 09:20
IP属地：北京
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