Senior Portfolio Manager / Quantitative Researcher – Intraday Trading Strategy

优缺点分析

角色解读

• 在团队中从资深研究员成长为策略负责人，主导多条产品线
• 向量化投资总监或合伙人方向晋升，负责整体策略组合和风险管理
• 横向发展进入全球市场团队，参与多资产跨地区策略开发
• 发现并验证日内交易信号，利用统计学和机器学习方法挖掘市场微观结构中的规律
• 构建预测模型和投资组合，平衡收益、风险和交易成本，确保策略稳健
• 将策略部署到实盘环境，持续监控并优化执行表现
• 扎实的量化研究能力，包括统计建模、时间序列分析和机器学习
• 熟练使用Python、C++或Java进行大规模数据处理和算法实现
• 理解市场微观结构和日内交易执行，具备实盘策略经验

申请策略

• 研究Optiver的交易风格和企业文化，在面试中展现对日内做市和统计套利的理解
• 准备一个完整的策略开发案例，从信号发现到回测结果，展示端到端能力
• 重点展示过去3年日内策略的实盘业绩（夏普比率、累计收益等），附上具体项目案例
• 突出编程能力，尤其是C++或Java在高性能计算中的应用，以及Python数据处理经验
• 列出掌握的统计模型、机器学习方法及其在信号发现中的应用效果
• 如果缺乏日内经验，可以先通过模拟交易或开源数据集实践日内策略
• 深入学习市场微观结构理论（如订单簿、流动性），并了解主流交易平台

面试指南

• 使用STAR方法：描述情境、任务、行动、结果，强调量化指标和你的创新点
• 对于技术问题，先阐述原理，再给出具体实现（如正则化、交叉验证、滚动回测），最后联系实际经验
• 请描述一个你独立开发的日内交易策略，包括信号来源、模型选择和实盘表现
• 如何处理策略过拟合？你有哪些回测验证方法？
• 假设你在管理一个日内投资组合，如何平衡多个信号并控制风险敞口？
• 解释订单簿市场微观结构，并举例如何从中提取交易信号
• 在实盘交易中，当策略出现连续亏损时，你如何应对？
• 复习时间序列分析、随机过程、机器学习回归/分类模型