投资经理（量化选股）

优缺点分析

角色解读

• 资深量化投资经理，管理更大规模资金，或转向投资总监/基金经理岗位
• 向更前沿的量化方向拓展，如另类数据、高频交易、机器学习算法创新
• 在平安内部可横向转岗至其他金融科技或投资研究岗位，积累多资产经验
• 负责量化选股策略的研发与迭代，包括因子挖掘、多因子加权、回测与实盘实现
• 跟踪市场动态，优化策略逻辑，并进行业绩归因分析，向客户汇报投资表现
• 运用AI辅助编程工具（如Antigravity、Cursor）提升研究效率，探索新型因子和模型
• 扎实的数学统计和编程能力（Python等），能够独立实现复杂的量化模型
• 熟悉多因子模型、回测框架，对因子有效性、失效和拥挤度有深刻理解
• 熟练使用AI辅助编程工具，具备将AI融入量化研究的实战经验
• 具备敏锐的金融直觉和良好的沟通协作能力，能够解释策略在不同市场环境下的表现

申请策略

• 面试前了解平安的量化产品线和金融科技战略，准备2-3个完整的策略案例
• 展示对因子失效和拥挤风险的深刻见解，这是岗位要求的重点
• 突出实盘业绩和回测表现，用具体收益、夏普比率、最大回撤等数据展示能力
• 详细描述因子创新点和AI工具应用场景，体现技术深度
• 如有开源量化项目、竞赛获奖或论文，务必列出以证明研究实力
• 强调跨学科背景（数学+编程+金融）和解决问题的能力
• 深入学习机器学习和深度学习在量化中的应用，如LSTM、强化学习
• 熟练掌握Antigravity、Cursor等AI编程工具，提升代码生成和调试效率

面试指南

• STAR法则：背景-任务-行动-结果，重点突出量化策略的迭代和实盘验证
• 强调风险意识：在回答中主动讨论模型假设、回测偏差和实盘差异
• 结合AI工具：具体说明工具带来的效率提升，如代码生成速度、调试辅助等
• 请描述一个你从因子发现到实盘的完整策略案例，包括遇到的挑战和解决方案
• 你如何判断一个因子是否失效？如何应对因子拥挤？
• AI辅助编程工具如何提升你的研究效率？能否举例说明？
• 在多因子模型中，你如何确定各因子权重？动态调整的逻辑是什么？
• 回测中常见的过拟合危害有哪些？你如何避免？