量化策略研究岗

优缺点分析

角色解读

• 从量化研究员晋升为高级研究员或策略团队负责人，主导更大规模资金策略
• 向量化投资经理方向发展，直接管理投资组合并承担业绩责任
• 横向转型至金融科技或数据科学领域，结合AI技术探索前沿量化算法
• 研发A股及ETF市场的量化策略，包括多因子选股、ETF轮动、统计套利等，主导从因子挖掘到实盘的全流程
• 使用Python和机器学习库（如TensorFlow）构建并优化AI增强型交易算法，降低冲击成本
• 跟踪实盘策略表现，结合市场情绪和宏观政策调整参数，确保策略风险可控
• 协同财富管理部门进行量化投顾业务推动，参与策略配置建议和客户培训
• 精通Python及Pandas、Numpy、TensorFlow等库，能独立搭建回测系统
• 深入理解A股及ETF交易规则、市场微观结构，熟悉多因子、ETF轮动、统计套利策略逻辑
• 具备统计学和机器学习基础，能有效挖掘因子并建立因子库
• 有较强的自驱力和抗压能力，能快速适应市场变化并优化策略

申请策略

• 关注中国平安旗下证券或财富管理业务动态，了解其量化投顾产品
• 面试前准备一个完整的策略案例，从思路到回测结果
• 突出量化策略全流程经验，包括因子挖掘、回测、实盘跟踪案例
• 展示Python和机器学习项目成果，如GitHub回测框架或因子库
• 强调A股及ETF市场理解，参与过的实际策略效果（夏普比率、收益等）
• 如有高频交易或AI算法经验，务必重点说明
• 复习多因子模型、统计套利等经典策略理论，并动手复现
• 提升TensorFlow或PyTorch的模型优化能力，尤其是时间序列预测

面试指南

• 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述案例，突出量化逻辑和成果
• 针对策略问题，先解释理论基础，再说明实际操作（数据来源、回测框架、参数优化），最后提风险控制
• 对于机器学习问题，强调模型选择、特征工程、过拟合防止，以及实盘适应
• 请介绍一个你主导的量化策略从研发到实盘的完整案例
• 如何构建多因子选股模型？因子选择、权重分配和风险控制怎么做？
• A股T+1交易制度下，ETF轮动策略有哪些注意事项？
• 如何评估一个量化策略的稳定性和风险？
• 你对机器学习在量化投资中的应用怎么看？举例说明