2026 Shanghai PhD QuantFocus

优缺点分析

角色解读

• 若表现优异，可直接获得实习或全职offer，进入全球顶尖做市商
• 长期可发展为量化研究员或交易员，专注于策略开发和市场分析
• 积累行业实战经验后，有机会向高级量化研究员或投资组合经理晋升
• 参与三天的集中项目，解决基于真实市场数据的量化问题，应用统计和机器学习技术
• 通过交易模拟工坊体验做市和量化决策过程，理解研究如何影响实时交易
• 与资深量化研究员和交易员交流，了解从学术界向产业界过渡的职业路径
• 具备扎实的数理基础，如机器学习、统计学、应用数学
• 熟练掌握编程语言（如Python、R或Matlab）进行数据处理和建模
• 能够处理复杂、数据密集型问题，并在不确定条件下推理
• 清晰的沟通能力和团队协作精神

申请策略

• 申请截止前尽早提交，名额可能有限
• 在申请材料中明确表达对量化金融的兴趣以及为何适合这个项目
• 突出你的研究项目，尤其是与数据分析、统计建模或机器学习相关的经历
• 强调编程能力和处理真实数据的经验，如Kaggle竞赛或开源项目
• 展示快速学习和跨学科合作的能力
• 如果曾有金融相关经验（即使课程项目），务必列出
• 复习基础的统计推断、时间序列分析和回归模型
• 练习编程解决开放式问题，如从嘈杂数据中提取信号

面试指南

• 采用STAR方法（情境、任务、行动、结果）描述项目，并自然过渡到金融场景
• 对于技术问题，先定义问题，提出假设，然后讨论方法，最后考虑局限和迭代
• 始终展示结构化思维和批判性思考，承认不确定性但给出合理解决路径
• 请介绍你过去的一个研究项目，并说明如何应用到市场数据上？
• 给定一个金融时间序列，你会如何检测异常或预测下一步走势？
• 解释过拟合，并举例说明在量化策略中如何避免？
• 有一个不平衡的分类问题，你会如何处理？
• 你如何看待做市商的盈利模式？