Macro Quant Researcher

优缺点分析

角色解读

• 从量化研究员向高级量化研究员或策略基金经理（PM）发展
• 可深耕宏观量化策略领域，成为特定资产类别或策略方向的专家
• 未来有机会带领研究团队或负责更大规模的资金策略
• 开发宏观导向的系统化交易策略，在流动性强的二级市场中寻找交易机会
• 利用大型数据集进行独立研究，挖掘数据驱动的信号与市场无效性
• 与团队协作推进研发项目，将研究成果转化为实际交易策略
• 精通Python或C++编程，并熟悉SQL/NoSQL数据库查询
• 具备扎实的量化研究基础，有二级市场（如期货、加密货币）系统化交易策略开发经验
• 拥有经济学、金融或理工科相关的高等教育背景及2年以上相关从业经验

申请策略

• 了解Point72的投资理念与宏观策略风格，准备一份关于当前宏观经济环境及潜在交易策略的深度研究报告作为面试敲门砖
• 重点突出在二级市场（如期货、加密货币）开发系统化交易策略的实际业绩与回测结果
• 详细列出使用Python/C++处理大型数据集、挖掘Alpha信号的具体项目经验
• 强调独立研究能力以及在小型敏捷团队中的协作经验
• 深入学习宏观经济学理论与量化金融模型，提升对宏观经济指标与市场情绪的理解
• 熟练掌握高频数据处理与机器学习在金融时间序列预测中的应用

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，重点突出数据处理的严谨性、策略逻辑的合理性以及最终的收益风险比
• 对于技术问题，结合具体代码优化案例或数据库查询优化经验进行解答
• 请分享一个你独立开发的宏观系统化交易策略，其核心逻辑和回测表现如何？
• 在处理大型金融数据集时，你如何优化Python/C++代码的性能？
• 你如何识别和验证市场中的无效性信号？
• 面对策略在实盘中出现回撤，你的应对机制和归因分析流程是什么？
• 复习宏观经济学核心指标（如利率、通胀、就业数据）对各类资产价格的影响机制
• 准备一个完整的策略开发案例，包括数据清洗、特征工程、模型构建、回测验证及实盘部署的全流程