摩根士丹利
MS Quantitative Research, VP/ Associate
MS Quantitative Research, VP/ Associate
发布于 大约 16 小时前中层管理(经理/总监)
香港特别行政区
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
KDB
Quantitative Research
Electronic Trading
Client Analytics
Equity Markets
Transaction Cost Analysis
AI 估算 · 50k–120k
投行VP/Associate级别，香港量化岗位，薪资竞争力强，技能要求高，市场水平较高。
职位详情
关于这个职位
作为摩根士丹利量化研究团队的一员，你将负责为客户提供执行咨询，定制化交易策略和产品，涵盖多资产类别和地区
与销售团队紧密合作，设计和配置交易产品，分析算法性能，帮助客户降低交易成本并增加收入
这是一个结合金融知识、数据分析与客户沟通的高级职位
最低要求
Strong understanding of equity markets and how they function
Strong understanding of transaction cost analysis
Familiarity with electronic trading
Excellent communication skills
Strong Analytical Abilities
工作职责
Understand the client investment decision (and associated work flow) and create execution products to service the business. This includes recommending execution mechanisms that meet the client objectives.
Prioritize multiple tasks to maximize MSET revenue.
Utilize deep understanding of financial markets to spot opportunities to reduce client execution costs and create additional revenue for the business.
Partner with clients and MSET coverage to provide transparency of the real-time performance of each algorithm.
Understand trading behavior changes required in response to market structure changes and special market events.
优先资格
KDB (Q) and Python
Strong understanding of statistical methods
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 品牌顶级，摩根士丹利是全球知名投行，能为履历增色
- 接触核心交易业务，积累量化执行经验，技能壁垒高
- 与客户直接合作，培养商业洞察和沟通能力
- 团队氛围专业，有完善的培训和支持体系
- 工作强度大，需应对快节奏的交易环境和客户需求
- 要求同时掌握金融、编程和沟通技能，跨领域能力要求高
- 市场变化迅速，需持续学习新知识和适应变化
- 适合对金融市场有热情，具备量化分析背景，善于沟通且能承受高压的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在量化研究领域深耕，成为执行咨询方面的专家，可晋升为执行总监或团队负责人
- 横向发展至销售交易、量化开发或风险管理等相邻岗位，拓宽职业路径
- 持续提升技术与金融交叉能力，向更高级别的量化策略研究或产品管理方向发展
- 与电子交易客户合作，了解其交易需求，推荐合适的执行机制和交易产品
- 设计和配置定制化的执行策略，提升客户交易性能并降低交易成本
- 与销售团队协作，提供算法实时表现的透明度，跟踪和分析产品行为
- 利用对金融市场的深入理解，识别市场结构变化带来的机会，优化交易策略
- 深入理解股票市场运作机制和交易成本分析（TCA）
- 熟悉电子交易平台和算法交易
- 优秀的沟通能力，能与客户和团队有效协作
- 强大的分析能力，能够处理复杂数据和市场信息
申请策略
- 准备一个关于你如何利用量化分析帮助客户优化交易的案例
- 研究摩根士丹利MSET平台和其竞争优势，展现你的兴趣和主动性
- 突出量化研究或交易相关经历，尤其是与TCA、算法执行相关的项目
- 强调编程能力（尤其是KDB/Q和Python）和统计方法的应用实例
- 展示沟通和客户合作经验，体现商业意识
- 如有金融行业认证或相关学术背景（如金融工程、数学、物理）要重点提及
- 深入学习KDB/Q语言和Python在金融数据分析中的应用
- 掌握交易成本分析（TCA）的理论和实践工具
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出量化方法
- 结构化回答：先指出关键因素，然后分点阐述，最后总结
- 结合摩根士丹利的业务场景：展示你对电子交易和客户服务的理解
- 解释交易成本分析（TCA）的关键指标和如何用于评估执行质量
- 描述一个你使用Python或KDB解决复杂金融数据分析问题的经历
- 如何向客户解释一个算法策略的表现？请举例
- 如果市场出现异常波动（如闪崩），你会如何调整交易策略？
- 如何权衡多个客户的需求并优先处理以提高收入？
匹配度报告
64
综合匹配度
顶级投行量化岗位，薪资优厚技能前沿，但工作压力大且WLB较差。
适合人群
适合追求高薪和职业发展，愿意接受高强度工作且不介意牺牲工作生活平衡的求职者。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展80
工作生活40
使命价值50
薪资福利匹配
85较高
薪资竞争力强，福利待遇顶级，但未在JD中明确数字，工作地点为香港，生活成本高。
薪资信号未披露（AI估算：50K-120K/月）
成长发展匹配
80较高
技能要求高，能接触到前沿的金融工具和量化方法，但JD中未明确提及培训或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈KDB、Python、统计方法、电子交易
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，投行工作强度大，JD未提及工作生活平衡相关信息。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
50较低
金融行业稳定，但社会影响力中性，职位以盈利为导向，使命感不强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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