量化策略研究员

主要职责：

策略研发：运用数学模型、统计分析和机器学习算法，挖掘市场数据中的规律和机会，开发多因子选股、CTA、高频交易、套利等量化交易策略。
模型优化：对策略模型进行参数调优、风险控制和性能评估，通过回测、样本外测试等方法验证策略的有效性，并根据市场变化持续迭代优化。
数据分析：处理和分析海量金融数据，包括历史行情、财务数据、宏观经济指标等，提取有价值的信息用于策略构建和风险评估。
实盘管理：将开发的策略部署到实盘交易中，监控策略运行情况，及时调整参数或策略，确保投资组合的收益和风险符合预期。


技能要求：

数理基础：扎实的数学、统计学知识，熟悉概率论、线性代数、时间序列分析等理论。
编程能力：熟练掌握Python、C++等编程语言，熟悉Pandas、Numpy、Scikit-learn等数据分析和机器学习库。
金融知识：了解金融市场运作机制、交易规则、资产定价理论等，对股票、期货、期权等金融产品有深入认识。
逻辑思维与创新能力：能够独立思考，提出新的策略想法，并具备将复杂问题转化为数学模型和算法的能力。




量化平台开发

主要职责：

系统设计与开发：负责量化交易平台的整体架构设计，包括行情数据接入、订单管理系统、风险控制系统、回测引擎等模块的开发和维护。
性能优化：针对高频交易、大规模数据处理等场景，进行系统性能调优，降低延迟，提高吞吐量，确保交易系统的稳定性和可靠性。
数据管理：构建高效的数据存储和查询系统，支持实时数据处理、历史数据回放等功能，为策略研究和交易提供数据支持。
接口开发：与交易所、第三方数据供应商等外部系统对接，开发数据接口和交易接口，实现数据实时传输和订单快速执行。


技能要求：

编程与系统架构：精通C++、Java等编程语言，熟悉Linux系统编程、多线程编程、网络编程等技术，具备设计和实现大规模分布式系统的经验。
数据库技术：掌握MySQL、Oracle等关系型数据库，以及Redis、MongoDB等非关系型数据库的使用，能够设计高效的数据存储和查询方案。
低延迟技术：了解硬件加速、内核旁路、内存优化等低延迟技术，具备在纳秒级精度上进行系统优化的能力。
团队协作与沟通：与量化策略研究员、交易员等密切合作，理解业务需求，将策略逻辑转化为可执行的代码，确保平台功能满足实际交易需求。




两者的工作关联：
量化策略研究员与量化平台开发人员紧密协作，共同推动量化投资业务的发展。
策略研究员负责提出策略想法和模型，
平台开发人员则将这些策略转化为可执行的代码，并构建高效的交易平台。
平台的性能和稳定性直接影响策略的执行效果，而策略的需求和反馈也会指导平台的优化方向。
两者相互依存，共同为量化投资的收益和风险控制提供支持。