金融工程师（证券方向）-26届春招

优缺点分析

角色解读

• 从量化研究员起步，逐步成长为独立负责策略开发的量化分析师或基金经理
• 可向数据科学家或机器学习工程师方向发展，将技术应用于更广泛的金融场景
• 在东方财富这样的大型金融科技平台，有机会接触核心业务，未来可转向管理岗位或产品方向
• 利用统计学和机器学习方法分析股票、基金、期货等金融产品的量价数据，挖掘有效特征
• 协助开发量化交易策略，包括策略逻辑实现、历史数据回测和绩效报告撰写
• 构建和优化预测市场变化的算法模型，探索新技术以提升策略表现
• 参与维护团队内部的投研平台和数据工具，提高研究效率
• 扎实的编程能力，尤其是Python，用于数据处理、建模和回测
• 深厚的数学基础，包括概率统计和线性代数，能够理解和应用复杂模型
• 对金融市场的兴趣和基本了解，特别是量化投资领域
• 良好的沟通能力和团队协作精神，能够清晰表达分析结果

申请策略

• 关注东方财富的校园招聘官网和宣讲会，及时投递
• 在简历和面试中强调对量化研究的热情，以及快速学习新工具的能力
• 突出Python编程项目，尤其是数据处理、机器学习或量化相关经历
• 展示数学和统计背景，如相关课程成绩、竞赛获奖或研究项目
• 如果有金融相关实习或项目（如股票分析、回测系统），务必强调
• 体现严谨细致和逻辑分析能力的例子，如数据清洗或模型优化案例
• 提前学习量化金融基础知识，如资产定价、投资组合理论
• 练习使用Python的pandas、numpy、scikit-learn等库，并熟悉回测框架如backtrader

面试指南

• 对于技术问题，先明确问题核心，然后分步骤回答：定义问题、方法选择、实现细节、结果评估
• 对于项目描述，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化表达
• 对于开放性问题，展示逻辑思维，先列出可能方案，再解释选择理由
• 请解释一下什么是过拟合，在量化策略中如何避免？
• 你如何评估一个量化策略的表现？请列出常用的评价指标
• 请描述一个你使用机器学习解决实际问题的项目
• 你对股票市场的技术分析有什么了解？如何用Python实现一个简单的动量策略？
• 如果给你一组股票数据，你会如何提取特征来预测未来价格走势？