Graduate Quantitative Researcher, PhD (2026 Start)

优缺点分析

角色解读

• 从初级研究员成长为资深研究员，负责更核心的策略研发和模型创新
• 可向策略交易、风险管理或技术架构等更广泛的量化金融领域发展
• 在顶尖的量化交易平台积累的经验，为未来在金融科技或对冲基金领域担任高级职位奠定坚实基础
• 开发并实施算法交易策略，利用统计模型和机器学习预测市场
• 分析高频交易数据和市场微观结构，识别潜在的交易机会
• 构建随机模型，为复杂的金融衍生品进行定价和估值
• 优化定价引擎和算法库，确保其在高性能计算环境下的效率和准确性
• 深厚的数学和统计学功底，特别是概率论、随机过程和时间序列分析
• 扎实的机器学习知识，并具备在金融时间序列数据上应用的经验
• 强大的编程能力，能够将复杂的数学模型高效地转化为代码
• 出色的研究、分析和问题解决能力，能够独立开展深入的量化研究

申请策略

• 深入了解Optiver的业务（做市）和公司文化（协作、卓越、持续改进），在申请材料中体现契合度
• 注意公司每年每个职位只接受一次申请的政策，确保材料准备充分后再提交
• 突出博士期间的研究成果，特别是与量化分析、机器学习或复杂系统建模相关的项目
• 详细描述任何涉及编程、数据分析或模型构建的实践经验，包括开源项目或竞赛（如Kaggle）
• 强调扎实的数学和统计学背景，列出相关的高级课程和成绩
• 展示独立研究和解决问题的能力，通过论文、项目报告或技术博客来体现
• 深化对金融市场微观结构、交易机制和各类金融产品（尤其是衍生品）的理解
• 加强Python编程能力，特别是与数据分析（Pandas, NumPy）、机器学习（Scikit-learn, TensorFlow/PyTorch）和高性能计算相关的库

面试指南

• 对于技术问题，遵循“定义问题 -> 解释方法/模型 -> 阐述推理过程 -> 讨论结果和局限性”的结构
• 对于行为或研究问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来清晰、有条理地展示你的思考和贡献
• 始终将你的答案与金融市场的实际应用联系起来，展示你的商业直觉
• 请描述一个你博士期间最复杂的数学模型或研究项目，并解释你是如何验证其有效性的
• 如何利用机器学习模型来预测金融时间序列？你会选择什么模型，为什么？
• 解释一下Black-Scholes期权定价模型，并讨论它的局限性
• 给定一个高频交易数据集，你会如何着手分析并寻找潜在的交易信号？
• 编写一个函数来计算一组收益序列的夏普比率