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投资经理（量化策略）
投资经理（量化策略）
发布于 大约 17 小时前中层管理(经理/总监)
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习
风险管理
投资组合管理
数据研究
金融工程
数理统计
量化策略
AI 估算 · 30k–50k
量化投资经理薪资较高，上海大厂岗位，结合经验要求，市场竞争力强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责量化投资策略的研究与制定，管理投资组合，制定交易计划并对业绩负责
适合拥有3年以上量化研究经验、数理功底扎实、对投资充满热情的候选人
你将深入参与投研体系建设，与委托人紧密沟通，在平安大平台上发挥专业能力
最低要求
国内外院校理工科相关专业硕士及以上学历，计算机、数学、物理优先
超过3年量化研究或量化交易相关的经验
具备较强的数理能力，对量化投资和交易有持续的热情，热爱独立思考，深入探索研究，有机器学习背景更佳
表达能力强，踏实勤奋，注重细节，抗压能力强
工作职责
根据团队需要，参与量化投资策略研究与制定，投研体系建设，创新品种研究等工作
负责组合投资管理，制定投资策略和交易计划，对组合的投资业绩负责
制定账户业绩检视，投资分析等各类报告，与委托人保持紧密沟通和交流
AI 洞察
优缺点分析
- 平安集团平台资源丰富，数据与资金支持充足，利于策略验证
- 量化投资是金融科技核心方向，技能积累价值高，行业前景广阔
- 岗位职责清晰，直接对投资业绩负责，成就感强
- 同事背景优秀，学习氛围浓厚，能快速提升专业能力
- 量化投资竞争激烈，业绩压力较大，需持续迭代策略
- 涉及高频交易或复杂模型，技术门槛高，需要不断学习
- 工作强度可能较大，尤其是在市场波动或业绩考核期
- 适合数学、计算机等理工科背景，对量化投资有强烈热情，具备独立研究能力且能承受业绩压力的求职者
角色解读
- 纵向发展为量化投资总监或首席策略师，负责更大规模资金
- 横向可转型为金融科技产品经理或AI研究员，切入更前沿领域
- 在平安体系内，有机会接触多资产、多策略，成为复合型专家
- 研究和开发量化投资策略，包括模型构建、回测与优化
- 管理投资组合，制定交易计划并执行，对业绩负责
- 定期撰写投资分析报告，与委托人沟通并调整策略
- 参与投研体系建设，探索创新品种和前沿方法
- 扎实的数理统计和编程能力，熟练使用Python、C++等工具
- 深入理解量化交易策略，具备机器学习或金融工程背景
- 优秀的分析判断和独立思考能力，能快速从数据中挖掘规律
- 良好的沟通和抗压能力，能够清晰表达策略逻辑
申请策略
- 提前研究平安集团的投资体系和产品线，在面试中展现兴趣
- 准备一份简洁的策略研究报告或投资想法，展示研究深度
- 突出量化策略实盘或模拟盘的业绩表现，用数据说话
- 重点描述机器学习、统计建模等核心技能的具体应用案例
- 展示编程能力和代码质量，如开源项目或竞赛获奖
- 强调金融知识与投资经验的结合，体现对市场的理解
- 补充金融衍生品、资产定价等专业知识，可通过CFA或在线课程
- 强化深度学习在时间序列预测中的应用，熟悉常见架构
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰展示项目全貌
- 逻辑严密：先阐述问题背景，再说明方法选择依据，最后总结效果和经验
- 展现求知欲：主动提及改进方向或失败教训，体现成长心态
- 请介绍一个你曾参与开发的量化策略，其逻辑、回测结果和实盘表现如何？
- 你如何评估一个策略的过拟合风险？有哪些常用的预防方法？
- 在给定一组因子时，你会如何组合它们构建多因子模型？
- 你对机器学习在量化投资中的应用有何看法？举例说明
- 如果策略连续亏损，你会如何应对？
匹配度报告
69
综合匹配度
大厂量化经理，前沿技术栈，高薪但现场办公，成长性强，WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和薪资回报、能接受一定工作强度的求职者。
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70
薪资福利匹配
80较高
该职位薪资水平较高，大厂福利稳定，但JD未明确具体福利，补偿性动机满足较好。
薪资信号未披露 (30K-50K/月)
成长发展匹配
85较高
量化策略研究前沿性强，机器学习等技能是市场热点，有较大成长空间，但JD未提晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、量化策略、Python、金融工程
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅明确现场办公，未提弹性或WLB，量化岗位通常工作强度大，生活化动机满足有限。
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
70中等
量化投资属于金融科技核心，推动市场效率，有一定社会价值，但本质是盈利导向，意义感中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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