中国平安
资产配置与研究岗
资产配置与研究岗
发布于 大约 21 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
风险管理
CFA
FRM
MoM
资产配置
金融工程
量化投资
Fof
因子挖掘
AI 估算 · 25k–45k
量化投资岗位技术要求高，上海大城市薪资水平较高，中国平安为金融巨头，综合估算月薪2.5-4.5万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责量化投资策略的研发与管理，包括资产配置模型、FOF/MOM组合构建及因子挖掘
你将使用Python等工具进行策略回测与优化，并监控组合风险指标
适合有3年以上量化经验、熟悉金融工程和编程的专业人士
最低要求
金融、经济、数学、统计、计算机等相关专业，硕士及以上学历优先
持有CFA、FRM等专业资格证书者优先考虑
具有3年及以上投资机构（如保险资管、公募基金、券商资管、私募基金等）量化投资相关工作经验
熟悉量化FOF/MOM组合管理流程，包括策略配置、基金筛选、组合优化等环节
能够熟练运用Python等量化研究工具，具备扎实的数理统计基础和编程能力，可独立完成量化策略的开发与回测
具备良好的逻辑思维能力和分析判断能力
工作严谨细致，责任心强，具有良好的团队协作意识
学习能力强，关注行业前沿动态，能够适应金融市场的快速变化与发展
工作职责
根据公司业绩考核目标研究、制定、实施具体的量化投资策略
负责量化宏观策略搭建和量化FOF/MOM组合的策略配置、因子挖掘、模型构建及策略优化工作
负责量化资产配置模型的更新与维护
对国内外各种宏观经济变量、政策进行跟踪研究，从量化宏观角度发掘投资机会
负责管理量化FOF/MOM投资组合管理，确保所制定的量化投资策略与公司整体投资目标和风险承受能力相一致
确保投资范围、组合规模、比例符合监管规定、公司制度及风险偏好要求
根据公司业绩考核目标，负责量化投资组合相应业绩目标的达成
定期评估组合中各类策略的业绩，分析投资回报和风险，根据市场变化及时调整投资策略
监控组合波动率、最大回撤、夏普比率等核心风险指标，确保风险收益特征符合公司要求
定期进行量化策略回顾及操作计划重大事项说明
定期撰写量化投资报告，总结投资成果与经验教训
参与量化投资平台建设，完善量化策略库、提升投研效率
跟踪国内外量化宏观领域最新动态，引进先进的投资理念与方法
AI 洞察
优缺点分析
- 中国平安为行业巨头，平台大、资源丰富，职业发展空间广阔
- 量化投资是金融科技前沿方向，技能积累具有长期价值
- 工作内容涉及策略设计、组合管理、风险管理，综合性高，提升综合能力
- 对数学和编程能力要求高，需要持续学习新技术和市场动态
- 业绩考核压力大，需要维护稳定的投资回报，心理压力不小
- 金融市场波动带来不确定性，策略失效风险需及时应对
- 适合具有扎实数理背景和编程能力、对量化投资充满热情、能够承受业绩压力的求职者
角色解读
- 可以在量化投资领域深耕，成为投资经理或基金经理
- 向金融科技或人工智能方向拓展，负责更复杂的策略研发
- 晋升为团队负责人或投资总监，管理更大规模的资产组合
- 负责量化投资策略的研发与实施，包括宏观策略、FOF/MOM组合的配置与优化
- 利用Python等工具进行因子挖掘、模型构建、策略回测与风险监控
- 管理投资组合，确保合规并达成业绩目标，定期撰写投资报告
- 扎实的数理统计和编程能力，熟练使用Python进行量化分析
- 深入理解量化FOF/MOM组合管理流程，包括策略配置和基金筛选
- 熟悉宏观经济变量和政策分析，能从量化角度发掘投资机会
申请策略
- 提前了解平安的量化投资平台和策略方向，在面试中展现匹配度
- 准备好以往策略的详细案例，包括逻辑、代码、回测和归因分析
- 突出量化策略开发经验，包括具体策略类型、回测结果和实盘表现
- 强调Python编程能力，附上GitHub链接或项目案例
- 展示FOF/MOM组合管理经验，说明在配置、筛选、风控中的贡献
- 深入学习随机过程、时间序列分析等高级数理知识
- 熟悉主流量化框架（如Zipline、Backtrader）和机器学习方法
- 考取CFA或FRM证书增强专业背书
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，突出量化细节
- 对于技术问题，先概念解释再结合实例，展示深度理解
- 遇到不确定的问题，坦诚说明并展示思考过程，体现学习能力
- 请介绍你做过的一个量化策略，包括逻辑、因子选择、回测结果和风险控制
- 如何构建一个FOF组合？你通常用什么指标筛选基金？
- 在策略回测中，如何处理过拟合问题？你会用什么方法验证？
- 如果投资组合出现较大回撤，你会如何调整？
- 请解释夏普比率和信息比率的区别，以及各自的应用场景
匹配度报告
66
综合匹配度
平安量化岗，薪资高、技术前沿，但现场办公且强度大。
适合人群
适合追求薪资和技术成长、能够接受较高工作强度的求职者，对WLB要求较高的候选人需谨慎。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
80较高
薪资水平较高，福利完善（五险一金、年终奖等），但JD未透露具体薪资，稳定性强，补偿性动机满足较好。
薪资信号未披露 (25K-45K/月)
成长发展匹配
85较高
技术前沿，涉及量化投资和金融建模，成长空间大，但JD未明确提晋升路径，发展性动机满足较好。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈量化投资、Python、FOF、MOM、因子挖掘
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，无远程或弹性工作描述，金融行业工作强度较高，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
量化投资对金融市场效率提升有正面作用，但社会影响力相对有限，行业处于稳定发展阶段。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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