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

发布于 2 小时前

实习/见习

AI 估算 · 1.5–2.5万 · AI 参考估算

香港特别行政区

无经验要求

硕士

实习生仅现场办公

投资组合优化

机器学习

算法交易

统计分析

衍生品定价

量化交易

金融工程

风险管理

值不值得投

69综合评分

综合评分 69

顶级投行量化实习，技术前沿、成长迅速、转正机会好，但工作强度可能较高。

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

参考估算薪资

根据职位描述推断，供对比参考

发布情况

新岗位 · 今天发布

公司情况

公司还在招多个职位

4 个在招

职位详情

关于这个职位

这是一份面向2027届毕业生的暑期实习项目，旨在通过3-6个月的实战培养金融工程与风险管理领域的创新人才

实习生将参与衍生品定价、风险建模及系统化交易分析，利用机器学习等先进技术优化交易策略与投资组合，并有机会获得全职录用offer

最低要求

预计毕业时间为2027年12月之后

目前正攻读定量领域（如数学、物理、工程、计算机科学、机器学习、统计学）的硕士学位

熟练掌握至少一种编程语言（如Python, Java, C++, C#等）

具备优秀的定量分析和解决问题的能力，以及研究能力

具备良好的沟通能力，能够口头和书面表达概念，并向非技术受众解释技术细节

工作职责

在量化交易与研究（QTR）部门，接触衍生品定价、风险管理与电子执行、系统化数据分析团队，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/做市的创新与流程优化

与跨产品和地区的交易员、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，以及算法和Delta-One策略及库存管理的模型

支持场外交易（OTC）和电子交易活动，包括解释模型行为、识别投资组合的主要风险源、进行情景分析、开发交付定量工具及研究新交易理念

评估定量模型的适当性和局限性，监控相关模型风险，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

为分析和其向系统及应用的交付设计开发软件框架

应用机器学习和其他高级分析技术增强销售与客户互动、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、对冲和创意生成

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、交易算法或金融监管规定

拥有独特的个人品质、课外兴趣及学术/职业之外的成就

AI 洞察

优缺点分析

优点

拥有摩根大通这样的顶级平台背书，接触核心量化业务与前沿技术栈
提供导师制和系统培训，转正机会明确
工作要求极高，需同时掌握深厚的数学理论基础和强大的编程实现能力
竞争激烈，对应届生的综合素质要求苛刻
定量金融、数学、计算机等相关专业的硕士在校生，具备极强的逻辑思维能力和编程功底，对金融市场有浓厚兴趣

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

从实习生转化为全职量化研究员或交易员，未来可向资深量化专家、投资组合经理或风险管理总监方向发展
运用数学建模和编程技能，为衍生品定价、风险管理和交易系统开发算法与工具
扎实的定量背景（数学/统计/CS），精通至少一门编程语言，熟悉机器学习及金融衍生品理论

申请策略

尽早提交申请（滚动审核），在文书中展示你对量化交易的独特见解及个人特质，体现沟通与技术结合的能力
突出相关的定量课程成绩、机器学习/深度学习项目经历、以及任何与金融建模或算法交易相关的竞赛或研究论文
复习随机微积分、偏微分方程等金融数学核心知识
强化Python/C++在数据处理和数值计算方面的实战能力

面试指南

采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
对于技术问题，先阐述理论基础，再说明实现细节，最后讨论局限性与优化方向
请解释一个你使用过的机器学习模型及其在金融场景中的应用
如何为一个复杂的衍生品进行定价？请描述你的建模思路
如果模型在生产环境中出现偏差，你会如何排查和解决？
请用通俗的语言向非技术人员解释一个复杂的技术概念
深入复习金融工程经典教材（如Hull）中的定价模型
准备1-2个详细的量化项目案例，能清晰阐述代码逻辑和数学原理

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

作为国际顶级投行的实习项目，其津贴水平通常高于市场平均水平，且提供完善的福利保障和潜在的转正高薪路径。

薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）

成长发展

95较高

职位提供极高的成长空间，涵盖前沿的机器学习技术应用、核心交易业务接触以及明确的导师制和转正通道。

技术前沿前沿/新兴技术

技术栈Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Python、C++、Derivatives Pricing、Risk Modeling

成长机会mentorship、speaker series、receive offers of full-time employment

业务类型profit_center

工作生活

40较低

金融行业尤其是量化交易部门通常工作强度较大，JD未提及弹性工作或WLB相关福利，推测为高强度现场办公。

工作模式未明确

办公地点市区核心地段

加班情况未提及（无法判断）

使命价值

60中等

虽然公司强调创造积极变化，但量化交易本质上是追求利润的商业行为，社会直接影响力相对中性，更多体现在金融市场的效率提升上。

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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