长沙
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核心职责
（一）量化策略全流程开发与优化
1.负责多因子策略、统计套利、事件驱动等量化策略的设计与迭代，结合A股、ETF等投资标的特性，构建高收益风险比的策略模型。
2.运用风险平价模型、波动率控制、动态仓位管理等方法，对策略进行回撤控制与性能优化，通过历史数据回测、压力测试验证策略稳定性（如模拟极端行情下的净值波动）。
3.建立策略评估体系，持续跟踪夏普比率、最大回撤、信息比率等核心指标，输出策略优化报告并推动落地实施。
（二）量化策略产品化设计
1.结合券商合作场景与市场需求，设计可落地的量化策略产品（如智能定投、网格交易、日内T0策略等），实现策略从研究到产品的转化。
2.参与产品需求分析，与业务团队协作定义产品功能（如参数可视化配置、风险预警阈值设定），确保策略产品符合用户使用习惯与合规要求。
3.负责策略产品的合规性设计，嵌入交易限制（如单票持仓比例、ST股过滤）、异常交易监控等模块，满足《证券市场程序化交易管理规定》。
（三）量化平台策略开发与回测
1.基于Ptrade、QMT量化平台进行策略编码与回测，熟练运用平台工具（如Ptrade因子库、QMT高性能计算框架）实现策略快速验证。
2.针对平台特性优化策略代码，提升回测效率（如QMT的Tick级高频回测、Ptrade的云端分布式计算），支持股票策略开发。
3.打通策略回测与实盘交易接口，确保策略在平台上的无缝迁移，跟踪实盘数据并迭代优化。
（四）低代码量化功能设计
1.参与低代码平台功能开发，设计可视化策略构建工具（如拖拽式因子组合界面、参数配置模块），降低非技术用户的策略开发门槛。
2.开发标准化策略组件库（如动态止盈止损模型、事件驱动触发器），实现功能模块的复用与快速组装。
3.通过用户调研与A/B测试，优化低代码功能的交互体验，提升策略构建的便捷性与灵活性。
任职要求
（一）技术能力
1.精通Ptrade量化平台，具备策略开发、回测及实盘部署经验，了解平台差异（如QMT的本地高性能计算、Ptrade的云端低代码架构）。
2.精通Python编程（Pandas/Numpy/Matplotlib），能实现Python与C++混合编程优化高频策略效率者优先。
（二）量化研究能力
1.具备多因子模型、统计套利等策略开发经验，熟悉基本面因子（如PE、PB、营收增速）、量价因子（如成交量突变、波动率突破）的挖掘与验证流程。
2.了解金融衍生品（期权、期货）定价模型与套利策略，对A股市场交易规则（涨跌幅限制、停牌机制）有深入理解。
（三）低代码设计思维
1.理解可视化编程逻辑，能将复杂策略拆解为可配置的参数模块（如将"MACD金叉+成交量放大"策略转化为可视化控件）。
2.具备快速原型开发能力，可通过Mockup工具设计低代码功能界面，参与用户体验优化讨论。
3.有低代码平台（如Alteryx、聚宽量化平台）使用或开发经验者优先。
（四）软技能
1.具备良好的数据分析能力与逻辑思维，能从海量数据中提炼有效策略因子。
2.较强的沟通协作能力，与券商技术团队、产品经理、风控部门高效对接，推动策略落地。
3.持续学习能力，关注量化投资前沿技术（如AI算法、强化学习在策略优化中的应用），主动研究Ptrade/QMT平台新功能。
加分项
1.有券商、私募、公募等机构量化策略实盘运行经验，且历史业绩（年化收益、夏普比率等指标）优异。
2.参与过量化相关竞赛并获奖，或在核心期刊发表过量化研究论文。
薪资待遇
1.薪资范围：8-20k/月（具体根据经验与能力评估，提供行业竞争力薪酬）。
2.福利体系：五险一金、节日福利。
工作地点
可选长沙、广州、杭州
（一）量化策略全流程开发与优化
1.负责多因子策略、统计套利、事件驱动等量化策略的设计与迭代，结合A股、ETF等投资标的特性，构建高收益风险比的策略模型。
2.运用风险平价模型、波动率控制、动态仓位管理等方法，对策略进行回撤控制与性能优化，通过历史数据回测、压力测试验证策略稳定性（如模拟极端行情下的净值波动）。
3.建立策略评估体系，持续跟踪夏普比率、最大回撤、信息比率等核心指标，输出策略优化报告并推动落地实施。
（二）量化策略产品化设计
1.结合券商合作场景与市场需求，设计可落地的量化策略产品（如智能定投、网格交易、日内T0策略等），实现策略从研究到产品的转化。
2.参与产品需求分析，与业务团队协作定义产品功能（如参数可视化配置、风险预警阈值设定），确保策略产品符合用户使用习惯与合规要求。
3.负责策略产品的合规性设计，嵌入交易限制（如单票持仓比例、ST股过滤）、异常交易监控等模块，满足《证券市场程序化交易管理规定》。
（三）量化平台策略开发与回测
1.基于Ptrade、QMT量化平台进行策略编码与回测，熟练运用平台工具（如Ptrade因子库、QMT高性能计算框架）实现策略快速验证。
2.针对平台特性优化策略代码，提升回测效率（如QMT的Tick级高频回测、Ptrade的云端分布式计算），支持股票策略开发。
3.打通策略回测与实盘交易接口，确保策略在平台上的无缝迁移，跟踪实盘数据并迭代优化。
（四）低代码量化功能设计
1.参与低代码平台功能开发，设计可视化策略构建工具（如拖拽式因子组合界面、参数配置模块），降低非技术用户的策略开发门槛。
2.开发标准化策略组件库（如动态止盈止损模型、事件驱动触发器），实现功能模块的复用与快速组装。
3.通过用户调研与A/B测试，优化低代码功能的交互体验，提升策略构建的便捷性与灵活性。
任职要求
（一）技术能力
1.精通Ptrade量化平台，具备策略开发、回测及实盘部署经验，了解平台差异（如QMT的本地高性能计算、Ptrade的云端低代码架构）。
2.精通Python编程（Pandas/Numpy/Matplotlib），能实现Python与C++混合编程优化高频策略效率者优先。
（二）量化研究能力
1.具备多因子模型、统计套利等策略开发经验，熟悉基本面因子（如PE、PB、营收增速）、量价因子（如成交量突变、波动率突破）的挖掘与验证流程。
2.了解金融衍生品（期权、期货）定价模型与套利策略，对A股市场交易规则（涨跌幅限制、停牌机制）有深入理解。
（三）低代码设计思维
1.理解可视化编程逻辑，能将复杂策略拆解为可配置的参数模块（如将"MACD金叉+成交量放大"策略转化为可视化控件）。
2.具备快速原型开发能力，可通过Mockup工具设计低代码功能界面，参与用户体验优化讨论。
3.有低代码平台（如Alteryx、聚宽量化平台）使用或开发经验者优先。
（四）软技能
1.具备良好的数据分析能力与逻辑思维，能从海量数据中提炼有效策略因子。
2.较强的沟通协作能力，与券商技术团队、产品经理、风控部门高效对接，推动策略落地。
3.持续学习能力，关注量化投资前沿技术（如AI算法、强化学习在策略优化中的应用），主动研究Ptrade/QMT平台新功能。
加分项
1.有券商、私募、公募等机构量化策略实盘运行经验，且历史业绩（年化收益、夏普比率等指标）优异。
2.参与过量化相关竞赛并获奖，或在核心期刊发表过量化研究论文。
薪资待遇
1.薪资范围：8-20k/月（具体根据经验与能力评估，提供行业竞争力薪酬）。
2.福利体系：五险一金、节日福利。
工作地点
可选长沙、广州、杭州
2025-12-13 16:28
IP属地：湖南长沙
职位福利
硕士经验不限量化量化策略
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