研究员（ETF/基金方向）

优缺点分析

角色解读

• 在量化投研领域深耕，从研究员晋升为高级研究员或投资经理
• 横向拓展至资产配置或FICC等更广泛的金融研究领域
• 未来可向管理岗位发展，带领量化研究团队
• 搭建ETF研究体系和配置框架，协助团队完成投研目标
• 开发并迭代风格轮动、行业轮动、资产配置等量化模型
• 跟踪投资组合表现，分析收益、风险、跟踪误差，为投资决策提供数据支撑
• 参与内部投研系统的开发与优化，提升研究效率
• 扎实的金融知识，熟悉ETF、指数增强、主动量化基金等品种
• 精通Python或Matlab，能够独立开发量化策略模型
• 较强的数据分析能力，能对投资组合进行多维度评估
• 良好的团队协作和问题解决能力

申请策略

• 了解平安旗下基金公司的产品线和投研风格
• 准备一个完整的量化策略案例，展示研究到落地的能力
• 突出量化策略研发经历，包括策略类型、回测效果、实盘表现
• 强调对ETF和指数增强品种的熟悉程度，附上相关研究案例
• 展示编程能力，如Python在数据处理、模型构建中的应用
• 体现团队协作和问题解决的实际成果
• 系统学习ETF产品结构和市场交易规则
• 补充资产配置和组合优化方面的理论知识

面试指南

• 结构化回答：先讲背景和目标，再讲方法和过程，最后总结结果和反思
• 展现量化思维：用数据说话，强调假设-验证-迭代的逻辑
• 结合平安业务：提及对ETF和指数增强的理解，体现行业洞察
• 请介绍你过去做的量化策略，包括逻辑、回测和实盘效果
• 你对ETF市场趋势有什么看法？如何构建ETF配置组合？
• 如何评估一个投资组合的风险？主要关注哪些指标？
• 请解释风格轮动模型的驱动因素和常见陷阱
• 如果模型表现持续不佳，你会如何排查和优化？