① 證券方面的量化研究員前途好嗎
這個職位要做好很難.不啻於創新發明,猶如西蒙斯的大獎章基金.因為你要發掘可操作的交易模型,要麼從歷史找規律,要麼你統計超牛直接從價格中發現規律.而這只是第一步,有了模型還的有市場來交易,國內目前只有股指期貨和融券可以做空.
目前業內還是主觀判斷為主,公募基金所謂的量化只不過是幌子,無非是選股方面用些模型,就是用了點統計工具,真正的量化交易,無論從發掘交易機會還是資產配置,乃至最後的交易下單和風險控制都是計算機來完成的,國內還差得很遠.只是個噱頭.
定量與定性孰優孰劣難說,就如中醫和西醫一樣,不管怎樣西醫還是主流,計算機量化也是以後的發展方向.
② 某券商自營部量化策略崗的面試題
某券商自營部量化策略崗的面試題
本文為網路上流傳的某券商自營部量化策略崗的面試題，內容不太完整，僅供參考。
筆試一共八條大題，前兩題必答，後六題選三題作答。（試卷還是列印得很工整的，感覺比大學考試更正式。）
第一題，給出了一個資產組合，A、B兩證券的權重、波動率、相關系數、貝塔值。
（1）求資產組合的貝塔值
（2）求資產組合的波動率
（3）簡述CAPM模型的缺陷。
第二題，自己挑一種程序語言
（1）編寫出求兩正整數M,N之間的最大公因數的程序。
（2）忘了。
第三題，期權組合題，假設標的資產近期將會出現大波動，市場有一個CALL和一個PUT可供選擇，請構建出一個你覺得適合後市的期權套利組合，並畫出對應的盈虧圖
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第四題，假設標的遵循幾何布朗運動（就是那個隨機微分方程），利用伊藤引理求解上述SDE。
第五題，給出每期的現金流和即期利率，求出債券價格和久期。
第六題，假設有1024隻硬幣，其中有一隻是假的（正反兩面同樣圖案）。後面忘了，給出效用函數，問你願意？？？？？？（忘記了）
第七題，支持向量機SVM的原理。
第八題，結合當前宏觀經濟闡述下半年我國宏觀經濟走向以及資產配置建議。
樓主小碩，學校非985，目前在某一線券商實**，做量化方面的事情，不過很水。
③ 投行招聘一般需要什麼專業
1、金融工程
金融工程，也稱之為金融數學、計算機金融、量化金融，自90年代起，年代興起以來就是致力於培養符合當今大數據時代下的復合型金融人才，旨在培養學生運用數學和計算機能力解決復雜金融問題的能力，也是當前投行在校園招聘時最對口的專業。
2、金融學
金融專業畢業生的就業渠道比較寬泛，涉及金融領域的各個分支，投行是主流渠道之一。
3、數學/應用數學、統計、商業分析
類似於金融工程項目，數學/應用數學、統計以及商業分析專業的學生，尤其是博士畢業生，也是投行求職應聘的佼佼者。
中國現狀：
中國的投資銀行業務是從滿足證券發行與交易的需要不斷發展起來的。從中國的實踐看，投資銀行業務最初是由商業銀行來完成的，商業銀行不僅是金融工具的主要發行者，也是掌管金融資產量最大的金融機構。
八十年代中後期，隨著中國開放證券流通市場，原有商業銀行的證券業務逐漸被分離出來，各地區先後成立了一大批證券公司，形成了以證券公司為主的證券市場中介機構體系。在隨後的十餘年裡，券商逐漸成為中國投資銀行業務的主體。
但是，除了專業的證券公司以外，還有一大批業務范圍較為寬泛的信託投資公司、金融投資公司、產權交易與經紀機構、資產管理公司、財務咨詢公司等在從事投資銀行的其他業務。
以上內容參考：網路-投資銀行
④ 華南最大量化對沖機構招聘合規風控經理崗位職責
崗位職責：
1、合規運營：
防範公司運營與投資管理過程中的各項合規政策風險，及時了解監管層相關政策動態並結合公司情況制定應對制度，與監管層保持定期溝通;
2、風險監控及處理：
負責對公司所有基金產品的資金和交易情況進行動態監控和風險管理;對公司其他投資管理業務提出風險控制建議;定期或不定期提交資產管理業務風險報告;
3、制度建設：
協助建立健全公司投資管理業務管理制度和業務流程;協助識別投資管理業務鏈上的風險控制點，並進行風險監控、度量及處理;
4、合同審查：
審核公司發行產品和對外業務合作中潛在的風險點，對公司各類合同以及對外提供各種產品和服務文稿進行審閱。
崗位要求：
1、法律相關碩士畢業;
2、3年以上大型證券、期貨、基金、信託等金融公司合規內審風控方面工作管控經驗優先;
3、熟練掌握證券、期貨、基金、銀行或信託等相關法律法規和監管規定，了解投資、財務及金融相關法律法規政策;
4、具有期貨、基金從業資格，通過司法考試者或有律師從業經驗者優先。
⑤ 招聘人力資源總監的地點策略
眾多知名企業在聘任過程中對職位理解膚淺，反映出這些知名企業在人力資源基礎管理上的理論與實踐欠缺。本文力圖明確人力資源管理技術的一些基本方式方法，並探究人力資源部門在現代企業經營管理中的角色轉換。 A投資公司資產逾30億元人民幣，目前控股多家海內外上市公司，近年來在國內主要是以證券市場運做為主，較少涉足產業經營。託管某B集團後，A投資公司公開高薪招聘派駐B集團的人力資源總監，並且委託多家知名獵頭公司代為尋找。其中一家著名的獵頭公司開列的條件如下： 1.年齡在32-40歲之間，碩士以上學歷； 2.五年以上大型企業人力資源管理經驗，至少擔任三年人力資源總監； 3.熟悉中國勞動人事政策及相關法律、法規； 4.熟悉中西文化，西方人力資源理論； 5.富有團隊精神和戰略眼光，具有出色的組織能力、判斷能力和溝通能力； 6.年薪20萬以上。 表面看來，這家獵頭公司給出的資質要求較為明確。然而對於應聘者來說，這里有許多標准難以有效量化，缺乏詳盡的崗位工作內容、流程描述與工作目標要求，而這對於一個真正懂行的人力資源總監來說是至關重要的，因為他（她）要藉此判斷自己的工作經驗與能力特點能不能勝任工作，這涉及到聘任的一個基本原則，即判斷自己是不是最為合適，而不一定是最好的人選。 筆者在與A投資公司的接觸過程中，發現對要招聘什麼樣的人力資源總監，A公司自身實際上也模糊不清。A公司雖然在道理上明白人力資源總監這一職位的重要，然而並不能明確人力資源總監及其所屬部門在公司經營戰略及組織中的地位與作用，不能明確其真正的工作內容與流程及工作目標要求，因而難以對這一職位提出客觀的評價與要求，招聘周期過長、招聘費用加大，甚至可能在社會上形成一定負面影響。而難以設計、實施與此高管職位相對應的崗前定向培訓和工作鋪墊，則導致不能理性規避其工作過程中由於能力原因及工作失誤造成的失敗風險，加大了聘任失敗的可能。 我們最不願意看到卻最容易發生的情況，就是聘任失敗不是由於應聘者工作能力與人品的原因，而是由於應聘者的個人專長與崗位工作要求不相匹配，從而導致工作不能有效開展。這無論對於用人單位還是應聘者來說，都意味著巨大的實際利益與機會損失。 鑒於此，筆者對A公司進行了較為詳細的資料搜集與分析，明確所要聘任人力資源總監的具體工作環境，以期用現代人力資源的理念與方法，找出A公司人力資源總監聘任的解決方案。 人力資源總監作為人力資源部門戰略的制訂與執行者，要制訂切實的目標與計劃、提供有效的組織與資源保障，並監督指導實施。與以往的行政支持根本不同的是，它不是被動地提供服務，而是以其為中心主動參與。具體到A公司（B集團）戰略制訂，人力資源總監要完成以下工作： 1.對A公司（B集團）自身及所屬產業與市場格局進行全方位調研與深入剖析，了解自身及產業資源配置狀況，把握產業發展趨勢，尋找資產優化重組突破方向，明確相關資源調配途徑； 2.提出資產優化重組方案，進行可行性分析、篩選與論證； 3.建立資本運作模型，進行可行性分析、論證； 4.在此基礎上給出人力資源配置及組織保證體系設計方案。 具體到這個調研過程，在明確調研目的、目標與計劃的前提下，要選擇最為合適的人員（不一定都在企業內部），建立高效的組織（不一定是固定的部門），確定科學合理的流程（便於質量控制），規范制度保障體系（減少偏差），以保證調研結果的真實可信。這個過程，從某種程度來講，類似於一個導師般的人物。 對於人力資源總監而言，如果說戰略的制定還主要是程式化的工作，那麼戰略的實施幾無固定程序可循，他的水準高低正是從對資源的調配指揮得以體現。資源的優化配置首先意味著對資源的控制與爭奪，在這里，資源已不僅僅指有形的資產，還有無形的社會力量，它包括政府（包括證監部門）、媒體、專家等一切可以對經濟活動施加巨大影響的組織群體。從某種意義上說，正是這種無形的社會力量控制著有形的資源分配。因而，他首先要優化整合的資源就是政府、媒體、專家網路，將三者與自身企業納入共同的體系之中，以取得機制上的保障。 因而，從A公司託管B集團起，人力資源管理者就要兼顧公司各利益主體，並在此基礎上，尋求公司利益的最大化與最優化。與此同時，在服從A公司產業整合要求下，還必須領導人力資源部完成B集團內部的組織再造，這是A公司整體人力資源計劃的一個組成部分。從企業內部來講，首先是要建立企業內部不同利益主體之間信息傳遞、溝通的渠道，甚至利用信息不對稱來平衡不同利益主體之間的利益沖突，消弭隱患於無形。當全面完成對B集團的購並及組織改造，理順B集團外部生存環境後，接下來人力資源部就要著手准備產業整合，落實戰略實施所需的人力及組織保障體系。 首先，在這位待招總監身上，有太多非人力資源部門職位的職責，儼然由一位專家成為一個雜家。但實際上，這正順應了現代職業發展趨勢。現代職業發展，一個走向專業的極度細化，一個走向專業的高度綜合。專業細化的結果使部門與崗位的界定標准越來越清晰；而專業高度綜合的結果卻使某些部門間、職位間的邊緣界限越來越模糊，並導致某些職位向關鍵角色轉換。這就迫使人力資源部門在傳統的職位設定、工作分析、聘任級培訓等方面做出相應調整甚至是革命性的變革。 其次，這位總監的工作已與傳統（主要還是西方企業的）人力資源總監有很大不同。西方發達國家有一個良好的市場與法律環境，以及一個完善的職業教育體系，造就了整個體系規范的行為、良好的信用，人力資源部門往往藉助於規范的流程運做就可以解決問題。 從實際的工作環境來看，這個職位要求人力資源總監具有相當的金融證券投資背景、操持虛盤的理論與經驗，以及中、大型企業人力資源管理經驗與業績，明白實盤的結構與運作。最好他還要有政府、媒體的關系網路，熟悉其思維運作模式、利益取向與特點，使自己作為通道樞紐，有機地將實盤與虛盤聯系起來。 從知識結構角度，要求他是復合型人才，核心知識板塊為金融投資、企業經營管理、人力資源管理；強調再學習能力，學歷要求應不低於本科學歷，當然以海外正規院校獲取證書的MBA為佳。這里強調海外MBA，是因為以筆者的親身體驗，西方MBA教育是一種職業教育，注重的是職業技能的培養；而中國的MBA教育基本上是一種學歷教育，黑板經濟學背景，理論色彩濃厚。 從年齡來說，一個人正常完成大學教育是在22歲-23歲左右，按照美國佛羅里達州州立大學心理學家阿里可森博士的實驗研究成果，任何人在某一領域擁有長期工作記憶功能和由此產生的天才表現，差不多要經過這個領域十年左右的努力與訓練，再考慮社會的認可程度，一般年齡在32歲以上為宜。這也與我們長期的經驗感覺相吻合。 技能方面，他要有出色的談判技巧與場面控制能力，譬如勞資談判要求的果斷與速戰速決，商務談判要求的節奏把握與局勢研判。他還要具備出色的社交與溝通能力。 還有個性特點、組織能力、團隊精神隨著分析的深入，該職位任職資質越來越清晰，但相應的資質標准也越來越難以有效量化，所以，招聘過程中由於招聘測評人員主觀因素導致的偏差難以避免。並且，由於人才成長過程與環境的特殊性，人才具備極大的個性化特點，完全符合資質標准也極不現實，所聘任人員能力趨向與目標實際需求偏差也必將存在。同時，工作環境以及行業的變遷，地域文化差異，工作習慣、工作方式方法等不同，都可能導致其實際能力與工作表現產生偏差。 華恆智信總結多年的咨詢經驗認為目前國內很多中小企業戰略定位不清晰，對於真正要找到一個什麼樣的人才，不論是公司高層還是部門經理，都難以描述清楚。以至於引進的人才經常難以較好地融入公司。企業招聘到合適的人選， 避免由於應聘者的個人專長與崗位工作要求不相匹配致使聘任失敗，從而導致工作不能有效開展的狀況，首先要下足功夫做好崗位分析，明確崗位特點和勝任力素質需求，形成一份合格的崗位說明書。 一份內容充實、具有實用價值的崗位說明書應涵蓋從職責要求到內外部及上下級的協調關系等信息，且力求以量化的方式展現。當然，一些軟性的、不方便透露的要求可能不便於公開
⑥ 量化研究員招聘的是物理數學博士多還是金融碩士多
量化研究員招聘肯定是物理數學博士多的，
國內的量化研究員基本上都是理工科背景的，量化需要的三類主要知識：數學、編程、金融，金融相對來說是學習成本最低的。
編程有一定的基礎就可以，在工作中再不斷學習，如果不知道學什麼建議先學c++，對數據、演算法、對象、內存、線程等有一定了解，後面學習其它語言也比較容易，另外需要熟悉資料庫，國內感覺目前用matlab的挺多的，python比較有發展前景。
關於這個問題，知乎上有很多精彩回答，可能會有不同的看法，根據自己的情況選擇吧
⑦ 金融本科生如何擠進量化私募機構工作
（1）教育背景
盡管很多量化實習生，對本科同學來者不拒，但是非實習的量化研究院招聘中，特別是對於大公司來說，碩士通常是個准入門檻。無論是券商、私募、公募，很多公司量化崗位的招聘要求都寫明了「碩士及以上學歷」。
專業要求上，金融工程和金融數學專業是與量化崗位最匹配的兩個專業，此外經濟類、計算機及理工背景。國內外的量化機構都對這兩個專業畢業的學生比較受青睞。
（2）專業能力
作為一名合格的「量化人」，數學、編程、金融三者缺一不可，者在崗位職責和任職資格中都有體現。可以說，對於量化投資，數學是思想，金融是原理，編程是手段。
構建策略、選擇因子時，需要金融知識以及對行業的研究判斷；建模時，需要扎實的數學功底；而回測中運行程序，則需要藉助編程技能。這也說明了，量化投資策略是結合了技術投資和價值投資策略，依賴數據和統計模型加上基本面的主觀判斷。因此如果你想要從事量化相關的工作，一定要在掌握建模能力的同時，補充金融領域的知識，比如宏觀策略、公司行業研究方法等。
編程語言是量化工作的一個硬性技能，對於非理工科學生來說，掌握一門編程語言可能是一項不小的挑戰。
但有專業量化員認為，編程是工具，並不是最困難的障礙，量化遇到的最大困難，其實是「你要學會理解這個市場」。實際上在投資的過程中，都是在與市場博弈，只是技術手段不同。在市場平穩期，你也許可以按套路賺錢，但證券市場變得越來越復雜了，尤其是股市震盪之下，光看程序、模型是不夠的，掌握並理解金融變得愈發重要。
⑧ 在中國，做量化交易一天的工作是怎樣的
做量化交易一天的工作：
8:00~9:00： 打開交易策略，設置一些運營參數
9:00~9:30： 觀察策略運轉，確保沒有問題
9:30~15:30: 解決已有策略的問題並研究新策略，測試新想法
15:30~17:00: 分析交易記錄， 確定第二天的交易計劃
17:00~18:00: 運動
崗位職責：
分析金融市場（期貨、股票等）數據，尋找可利用的機會；開發與維護量化交易策略；提供機器學習/數據挖掘相應的技術支持；
崗位要求：
1.熟練計算機編程能力，熟練掌握至少一門編程語言，python優先；
理工科背景，具有良好的數理統計、數據挖掘等相關知識儲備，熟悉機器學習方法（分析科學問題和相應數據，建立模型和方法，驗證模型和方法，應用模型和方法並分析結果，改進模型和方法）；
有處理分析大量數據的經驗，並能熟練選擇和應用數據挖掘和機器學習方法解決科研和工作中的實際問題；良好的自我學習和快速 學習能力，有工作激情，喜歡金融行業；兩年及以上實驗室研究經驗或研發類工作經驗優先；
(8)量化投資證券招聘擴展閱讀
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，
極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
⑨ 量化期權投資經理有前途嗎
量化投資這個東西比較小眾，據說國外是主流，不過這個說法最近我比較懷疑，因為好像大家對「量化交易」這個詞理解不太一樣，比如做市商，那可能都是通過程序來完成交易對沖，這個可能和我們說的量化交易不是一回事。
再說回來，目前股票量化很難做，因為不是T+0，期貨要好做不少，但是我知道的比較少人去做，而期權，目前國內商品期權和個股期權加在一起才4個品種（我假設你是做國內的交易，並且都是場內期權），從我實盤來看，商品期權的流通量還是很低，這就會導致你不斷撤單改價，也就會影響你的滑點，最終你交易下來，恐怕和你模擬的結果差別很大。
另外個問題是手續費，如果按照期權金的比例來算，期權的手續費真是相當高了，尤其是個股期權，所以這個會導致你短線模型基本沒法做。
但是從我個人來看，我認為期權是比較合適做量化交易的，這里涉及的因素比較多，遠遠比期貨股票復雜，這點來看是適合量化交易的，只是在這么小的水池裡，是不是要搞這么復雜，我就不好說了。
沒在證券公司干過，不知道一般是否有這種職業位置配置，所以上面我只能說說我對這個交易本身的看法了。
你要是有啥這方面的信息也希望分享一下，大家都了解了解。
⑩ 期貨公司和證券公司比，哪個收入高做的職位是 金融工程方面，量化投資。
什麼叫金融工程、量化投資，做期貨這么久沒聽過有這個職位，先把職位弄清楚，做業務就是做業務，做後台管理就是做後台管理，你是學什麼的，有沒有兩證，沒有兩證就是扯淡。