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2027 Markets Quantitative Trading & Research Associate Program – Off-Cycle Internship - Hong Kong
立即应聘

2027 Markets Quantitative Trading & Research Associate Program – Off-Cycle Internship - Hong Kong

发布于 1 天前

实习/见习

AI 估算 · 2.5–4.0万 · AI 参考估算
香港特别行政区
无经验要求
博士
实习生仅现场办公AI算法
AI算法
博士研究
机器学习
算法交易
衍生品定价
量化交易
金融工程
随机微积分
风险管理

值不值得投

69综合评分

综合评分 69

顶级投行前沿量化实习，高发展性动机，高薪资，但工作强度大，适合野心勃勃的博士毕业生

从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。

薪资怎么样

3.3万

比AI算法中位数低

发布情况

新岗位 · 昨天发布

公司情况

公司还在招多个职位

4 个在招

市场机会

选择不多

香港特别行政区 · AI算法 · 1 个在招

职位详情

关于这个职位

这是摩根大通香港市场的量化交易与研究（QTR）暑期实习项目，面向2027年及以后毕业的博士生

实习期间将深入参与衍生品定价、风险管理、算法交易及机器学习在金融领域的应用，通过导师制和实战项目积累行业经验，表现优异者有机会获得全职录用通知

最低要求

预计毕业时间为2027年12月之后

目前正在攻读定量领域的博士学位（如数学、物理、工程、计算机科学、机器学习、统计学等）
精通至少一种编程语言（如Python, Java, JavaScript, C++, C#）
具备定量分析和解决问题的能力以及研究能力
具备良好的口头和书面沟通能力，能够向非技术受众解释技术概念

工作职责

在衍生品定价、风险管理与电子执行、系统化数据驱动交易分析团队中获得曝光，利用机器学习（如协同过滤、深度学习、强化学习）推动销售/客户互动、风险、投资组合优化及电子交易/做市的创新和流程优化

与跨产品和区域的交易员、营销人员和风险经理合作，促进销售、客户互动、产品创新、估值和风险管理
开发并实施用于衍生品证券定价、对冲和风险测量的数学模型，以及用于算法和Delta-One策略及库存管理的模型
通过解释模型行为、识别投资组合中的主要风险源、进行情景分析、开发和交付定量工具以及研究新的交易想法，支持场外交易（OTC）和电子交易活动
评估定量模型的适当性和局限性，监控相关的模型风险，并在生产系统中实施估值、风险和交易模型
设计高效的数值算法并实施高性能计算解决方案
为分析及其向系统和应用程序的交付设计和开发软件框架
应用机器学习和其他高级分析来增强销售和客户服务、风险管理、投资组合优化以及电子交易和做市
贡献于业务成果和客户品牌
识别收入机会
培养市场直觉，包括跨资产影响
应用高级分析进行定价、对冲和思路生成
研究中高频交易策略
开发投资组合构建方法和新的系统化建模方法

优先资格

理解金融建模中涉及的高级数学知识（概率论、随机微积分、偏微分方程、数值分析、优化、机器学习、统计学、计量经济学等）

了解期权定价理论、交易算法或金融法规
拥有独特的个人品质、课外兴趣及学术/职业之外的成就
需要签证担保的候选人也可申请

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 拥有世界顶级的平台资源和导师指导，接触最前沿的量化技术和真实交易数据，简历含金量极高，转正机会明确
  • 对学术背景和编程能力要求极高，工作节奏快，需在高强度下保持高精度输出，竞争极其激烈
  • 定量金融方向的博士生，具备极强的数理基础、编程能力和抗压能力，渴望进入顶级投行量化领域的求职者

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 从实习生转化为全职Quant Trader/Researcher，未来可向资深量化研究员、投资组合经理或金融科技专家方向发展
  • 运用高等数学和编程技能构建金融模型，支持衍生品定价、风险管理和算法交易决策
  • 扎实的定量学科博士背景，精通Python/C++等编程语言，熟悉机器学习算法及随机微积分等金融数学理论

申请策略

  • 尽早提交申请（Rolling basis），在Cover Letter中清晰阐述你的研究如何应用于实际金融问题，展现对市场的独特见解
  • 突出博士期间的量化研究成果、发表的论文、相关的编程项目（特别是机器学习在金融中的应用）以及数学竞赛或科研奖项
  • 复习随机微积分、期权定价模型，熟悉Python科学计算库（NumPy, Pandas, SciPy）及C++高性能计算特性，了解最新的市场微观结构知识

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
  • 对于技术问题，先理清数学原理，再展示代码逻辑，最后讨论性能优化和实际应用局限
  • 请介绍你博士期间最具代表性的研究项目，以及它如何与量化金融相关？
  • 如何用Python实现一个蒙特卡洛模拟来定价欧式期权？
  • 解释一下随机微积分中的伊藤引理及其在金融建模中的应用
  • 如果模型预测与实际市场出现偏差，你会如何排查和优化？
  • 深入复习核心数学概念（概率论、随机过程），刷LeetCode中等难度算法题，阅读近期关于AI在金融领域应用的研报，准备1-2个能体现你解决复杂问题能力的案例

职位点评

薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值60

薪资福利

85较高

顶级投行提供的实习津贴远高于市场平均水平，且作为上市巨头，福利体系完善，稳定性高。

薪资信号偏高 (2.5千–4.0万/月)

成长发展

95较高

提供导师制、Speaker Series及与行业专家共事的机会，技术栈前沿，是职业发展的极佳起点。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Python、C++、Stochastic Calculus、Options Pricing
成长机会mentorship、speaker series、offers of full-time employment
业务类型profit_center

工作生活

40较低

投行量化部门通常工作强度大，虽未明确提及加班，但高压环境暗示WLB一般，且为现场办公。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况JD含高强度暗示词

使命价值

60中等

虽然属于金融行业，但JD提到创造积极变化和服务社区，不过核心驱动力仍是商业利润和技术创新。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号creating positive change for the diverse communities we serve
创新程度积极采用新技术

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