Senior Statarb Portfolio Manager/Quantitative Researcher

优缺点分析

角色解读

• 成长为行业顶尖的量化研究员或投资组合经理，独立管理投资组合和团队
• 向技术专家或研究主管方向发展，引领团队探索新策略和技术
• 在Optiver内部跨团队轮岗，拓展交易品种和市场领域，获得全球化职业机会
• 主导Optiver上海股票中频统计套利策略的研发方向，从策略构思到实盘部署全程参与
• 利用数学统计和机器学习技术分析市场数据，寻找可预测的价格模式并构建Alpha模型
• 与管理层和交易团队协作，将研究成果转化为实际交易信号，并监控策略表现
• 参与端到端的策略迭代，优化现有系统，提升交易效率和稳定性
• 扎实的数学和统计学基础，能够理解和开发复杂统计套利模型
• 熟练使用Python、C++或Java等编程语言进行数据分析、回测和系统开发
• 深刻理解股票市场微结构和交易逻辑，熟悉各种套利策略
• 强大的逻辑思维和解决问题能力，能够在快速变化的环境中做出决策

申请策略

• 准备好展示你的策略研究和编码能力，可能会进行实时编程测试和案例分析
• 表现出对Optiver文化和价值观的认同，如合作、创新和追求卓越
• 突出过往股票统计套利策略的实际业绩和收益，用数据证明你的能力
• 展示编程项目经验，特别是Python/C++在回测和交易系统中的应用
• 强调学术背景和研究成果，如发表论文、竞赛获奖或复杂模型实现
• 体现团队合作和领导力，说明你在团队中的作用和贡献
• 深入学习机器学习在量化交易中的应用，如强化学习和深度学习
• 提高C++等底层语言的水平，以便开发高性能交易系统

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，突出量化数据
• 从市场逻辑和统计方法两个角度构建回答，体现深度和严谨性
• 展示你的思维过程，而不只是结果，强调你如何权衡风险和收益
• 请描述你过去设计的一个统计套利策略，包括模型、信号和风险控制
• 如何从海量数据中发现alpha？请举一个具体例子
• 用Python实现一个简单的均值回归策略并进行回测，你会怎么做？
• 你如何评估一个策略的容量和交易成本？请给出思路
• 如果你发现一个策略实盘表现与回测差异很大，你会如何排查？