① 证券方面的量化研究员前途好吗
这个职位要做好很难.不啻于创新发明,犹如西蒙斯的大奖章基金.因为你要发掘可操作的交易模型,要么从历史找规律,要么你统计超牛直接从价格中发现规律.而这只是第一步,有了模型还的有市场来交易,国内目前只有股指期货和融券可以做空.
目前业内还是主观判断为主,公募基金所谓的量化只不过是幌子,无非是选股方面用些模型,就是用了点统计工具,真正的量化交易,无论从发掘交易机会还是资产配置,乃至最后的交易下单和风险控制都是计算机来完成的,国内还差得很远.只是个噱头.
定量与定性孰优孰劣难说,就如中医和西医一样,不管怎样西医还是主流,计算机量化也是以后的发展方向.
② 某券商自营部量化策略岗的面试题
某券商自营部量化策略岗的面试题
本文为网络上流传的某券商自营部量化策略岗的面试题，内容不太完整，仅供参考。
笔试一共八条大题，前两题必答，后六题选三题作答。（试卷还是打印得很工整的，感觉比大学考试更正式。）
第一题，给出了一个资产组合，A、B两证券的权重、波动率、相关系数、贝塔值。
（1）求资产组合的贝塔值
（2）求资产组合的波动率
（3）简述CAPM模型的缺陷。
第二题，自己挑一种程序语言
（1）编写出求两正整数M,N之间的最大公因数的程序。
（2）忘了。
第三题，期权组合题，假设标的资产近期将会出现大波动，市场有一个CALL和一个PUT可供选择，请构建出一个你觉得适合后市的期权套利组合，并画出对应的盈亏图
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第四题，假设标的遵循几何布朗运动（就是那个随机微分方程），利用伊藤引理求解上述SDE。
第五题，给出每期的现金流和即期利率，求出债券价格和久期。
第六题，假设有1024只硬币，其中有一只是假的（正反两面同样图案）。后面忘了，给出效用函数，问你愿意？？？？？？（忘记了）
第七题，支持向量机SVM的原理。
第八题，结合当前宏观经济阐述下半年我国宏观经济走向以及资产配置建议。
楼主小硕，学校非985，目前在某一线券商实**，做量化方面的事情，不过很水。
③ 投行招聘一般需要什么专业
1、金融工程
金融工程，也称之为金融数学、计算机金融、量化金融，自90年代起，年代兴起以来就是致力于培养符合当今大数据时代下的复合型金融人才，旨在培养学生运用数学和计算机能力解决复杂金融问题的能力，也是当前投行在校园招聘时最对口的专业。
2、金融学
金融专业毕业生的就业渠道比较宽泛，涉及金融领域的各个分支，投行是主流渠道之一。
3、数学/应用数学、统计、商业分析
类似于金融工程项目，数学/应用数学、统计以及商业分析专业的学生，尤其是博士毕业生，也是投行求职应聘的佼佼者。
中国现状：
中国的投资银行业务是从满足证券发行与交易的需要不断发展起来的。从中国的实践看，投资银行业务最初是由商业银行来完成的，商业银行不仅是金融工具的主要发行者，也是掌管金融资产量最大的金融机构。
八十年代中后期，随着中国开放证券流通市场，原有商业银行的证券业务逐渐被分离出来，各地区先后成立了一大批证券公司，形成了以证券公司为主的证券市场中介机构体系。在随后的十余年里，券商逐渐成为中国投资银行业务的主体。
但是，除了专业的证券公司以外，还有一大批业务范围较为宽泛的信托投资公司、金融投资公司、产权交易与经纪机构、资产管理公司、财务咨询公司等在从事投资银行的其他业务。
以上内容参考：网络-投资银行
④ 华南最大量化对冲机构招聘合规风控经理岗位职责
岗位职责：
1、合规运营：
防范公司运营与投资管理过程中的各项合规政策风险，及时了解监管层相关政策动态并结合公司情况制定应对制度，与监管层保持定期沟通;
2、风险监控及处理：
负责对公司所有基金产品的资金和交易情况进行动态监控和风险管理;对公司其他投资管理业务提出风险控制建议;定期或不定期提交资产管理业务风险报告;
3、制度建设：
协助建立健全公司投资管理业务管理制度和业务流程;协助识别投资管理业务链上的风险控制点，并进行风险监控、度量及处理;
4、合同审查：
审核公司发行产品和对外业务合作中潜在的风险点，对公司各类合同以及对外提供各种产品和服务文稿进行审阅。
岗位要求：
1、法律相关硕士毕业;
2、3年以上大型证券、期货、基金、信托等金融公司合规内审风控方面工作管控经验优先;
3、熟练掌握证券、期货、基金、银行或信托等相关法律法规和监管规定，了解投资、财务及金融相关法律法规政策;
4、具有期货、基金从业资格，通过司法考试者或有律师从业经验者优先。
⑤ 招聘人力资源总监的地点策略
众多知名企业在聘任过程中对职位理解肤浅，反映出这些知名企业在人力资源基础管理上的理论与实践欠缺。本文力图明确人力资源管理技术的一些基本方式方法，并探究人力资源部门在现代企业经营管理中的角色转换。 A投资公司资产逾30亿元人民币，目前控股多家海内外上市公司，近年来在国内主要是以证券市场运做为主，较少涉足产业经营。托管某B集团后，A投资公司公开高薪招聘派驻B集团的人力资源总监，并且委托多家知名猎头公司代为寻找。其中一家著名的猎头公司开列的条件如下： 1.年龄在32-40岁之间，硕士以上学历； 2.五年以上大型企业人力资源管理经验，至少担任三年人力资源总监； 3.熟悉中国劳动人事政策及相关法律、法规； 4.熟悉中西文化，西方人力资源理论； 5.富有团队精神和战略眼光，具有出色的组织能力、判断能力和沟通能力； 6.年薪20万以上。 表面看来，这家猎头公司给出的资质要求较为明确。然而对于应聘者来说，这里有许多标准难以有效量化，缺乏详尽的岗位工作内容、流程描述与工作目标要求，而这对于一个真正懂行的人力资源总监来说是至关重要的，因为他（她）要借此判断自己的工作经验与能力特点能不能胜任工作，这涉及到聘任的一个基本原则，即判断自己是不是最为合适，而不一定是最好的人选。 笔者在与A投资公司的接触过程中，发现对要招聘什么样的人力资源总监，A公司自身实际上也模糊不清。A公司虽然在道理上明白人力资源总监这一职位的重要，然而并不能明确人力资源总监及其所属部门在公司经营战略及组织中的地位与作用，不能明确其真正的工作内容与流程及工作目标要求，因而难以对这一职位提出客观的评价与要求，招聘周期过长、招聘费用加大，甚至可能在社会上形成一定负面影响。而难以设计、实施与此高管职位相对应的岗前定向培训和工作铺垫，则导致不能理性规避其工作过程中由于能力原因及工作失误造成的失败风险，加大了聘任失败的可能。 我们最不愿意看到却最容易发生的情况，就是聘任失败不是由于应聘者工作能力与人品的原因，而是由于应聘者的个人专长与岗位工作要求不相匹配，从而导致工作不能有效开展。这无论对于用人单位还是应聘者来说，都意味着巨大的实际利益与机会损失。 鉴于此，笔者对A公司进行了较为详细的资料搜集与分析，明确所要聘任人力资源总监的具体工作环境，以期用现代人力资源的理念与方法，找出A公司人力资源总监聘任的解决方案。 人力资源总监作为人力资源部门战略的制订与执行者，要制订切实的目标与计划、提供有效的组织与资源保障，并监督指导实施。与以往的行政支持根本不同的是，它不是被动地提供服务，而是以其为中心主动参与。具体到A公司（B集团）战略制订，人力资源总监要完成以下工作： 1.对A公司（B集团）自身及所属产业与市场格局进行全方位调研与深入剖析，了解自身及产业资源配置状况，把握产业发展趋势，寻找资产优化重组突破方向，明确相关资源调配途径； 2.提出资产优化重组方案，进行可行性分析、筛选与论证； 3.建立资本运作模型，进行可行性分析、论证； 4.在此基础上给出人力资源配置及组织保证体系设计方案。 具体到这个调研过程，在明确调研目的、目标与计划的前提下，要选择最为合适的人员（不一定都在企业内部），建立高效的组织（不一定是固定的部门），确定科学合理的流程（便于质量控制），规范制度保障体系（减少偏差），以保证调研结果的真实可信。这个过程，从某种程度来讲，类似于一个导师般的人物。 对于人力资源总监而言，如果说战略的制定还主要是程式化的工作，那么战略的实施几无固定程序可循，他的水准高低正是从对资源的调配指挥得以体现。资源的优化配置首先意味着对资源的控制与争夺，在这里，资源已不仅仅指有形的资产，还有无形的社会力量，它包括政府（包括证监部门）、媒体、专家等一切可以对经济活动施加巨大影响的组织群体。从某种意义上说，正是这种无形的社会力量控制着有形的资源分配。因而，他首先要优化整合的资源就是政府、媒体、专家网络，将三者与自身企业纳入共同的体系之中，以取得机制上的保障。 因而，从A公司托管B集团起，人力资源管理者就要兼顾公司各利益主体，并在此基础上，寻求公司利益的最大化与最优化。与此同时，在服从A公司产业整合要求下，还必须领导人力资源部完成B集团内部的组织再造，这是A公司整体人力资源计划的一个组成部分。从企业内部来讲，首先是要建立企业内部不同利益主体之间信息传递、沟通的渠道，甚至利用信息不对称来平衡不同利益主体之间的利益冲突，消弭隐患于无形。当全面完成对B集团的购并及组织改造，理顺B集团外部生存环境后，接下来人力资源部就要着手准备产业整合，落实战略实施所需的人力及组织保障体系。 首先，在这位待招总监身上，有太多非人力资源部门职位的职责，俨然由一位专家成为一个杂家。但实际上，这正顺应了现代职业发展趋势。现代职业发展，一个走向专业的极度细化，一个走向专业的高度综合。专业细化的结果使部门与岗位的界定标准越来越清晰；而专业高度综合的结果却使某些部门间、职位间的边缘界限越来越模糊，并导致某些职位向关键角色转换。这就迫使人力资源部门在传统的职位设定、工作分析、聘任级培训等方面做出相应调整甚至是革命性的变革。 其次，这位总监的工作已与传统（主要还是西方企业的）人力资源总监有很大不同。西方发达国家有一个良好的市场与法律环境，以及一个完善的职业教育体系，造就了整个体系规范的行为、良好的信用，人力资源部门往往借助于规范的流程运做就可以解决问题。 从实际的工作环境来看，这个职位要求人力资源总监具有相当的金融证券投资背景、操持虚盘的理论与经验，以及中、大型企业人力资源管理经验与业绩，明白实盘的结构与运作。最好他还要有政府、媒体的关系网络，熟悉其思维运作模式、利益取向与特点，使自己作为通道枢纽，有机地将实盘与虚盘联系起来。 从知识结构角度，要求他是复合型人才，核心知识板块为金融投资、企业经营管理、人力资源管理；强调再学习能力，学历要求应不低于本科学历，当然以海外正规院校获取证书的MBA为佳。这里强调海外MBA，是因为以笔者的亲身体验，西方MBA教育是一种职业教育，注重的是职业技能的培养；而中国的MBA教育基本上是一种学历教育，黑板经济学背景，理论色彩浓厚。 从年龄来说，一个人正常完成大学教育是在22岁-23岁左右，按照美国佛罗里达州州立大学心理学家阿里可森博士的实验研究成果，任何人在某一领域拥有长期工作记忆功能和由此产生的天才表现，差不多要经过这个领域十年左右的努力与训练，再考虑社会的认可程度，一般年龄在32岁以上为宜。这也与我们长期的经验感觉相吻合。 技能方面，他要有出色的谈判技巧与场面控制能力，譬如劳资谈判要求的果断与速战速决，商务谈判要求的节奏把握与局势研判。他还要具备出色的社交与沟通能力。 还有个性特点、组织能力、团队精神随着分析的深入，该职位任职资质越来越清晰，但相应的资质标准也越来越难以有效量化，所以，招聘过程中由于招聘测评人员主观因素导致的偏差难以避免。并且，由于人才成长过程与环境的特殊性，人才具备极大的个性化特点，完全符合资质标准也极不现实，所聘任人员能力趋向与目标实际需求偏差也必将存在。同时，工作环境以及行业的变迁，地域文化差异，工作习惯、工作方式方法等不同，都可能导致其实际能力与工作表现产生偏差。 华恒智信总结多年的咨询经验认为目前国内很多中小企业战略定位不清晰，对于真正要找到一个什么样的人才，不论是公司高层还是部门经理，都难以描述清楚。以至于引进的人才经常难以较好地融入公司。企业招聘到合适的人选， 避免由于应聘者的个人专长与岗位工作要求不相匹配致使聘任失败，从而导致工作不能有效开展的状况，首先要下足功夫做好岗位分析，明确岗位特点和胜任力素质需求，形成一份合格的岗位说明书。 一份内容充实、具有实用价值的岗位说明书应涵盖从职责要求到内外部及上下级的协调关系等信息，且力求以量化的方式展现。当然，一些软性的、不方便透露的要求可能不便于公开
⑥ 量化研究员招聘的是物理数学博士多还是金融硕士多
量化研究员招聘肯定是物理数学博士多的，
国内的量化研究员基本上都是理工科背景的，量化需要的三类主要知识：数学、编程、金融，金融相对来说是学习成本最低的。
编程有一定的基础就可以，在工作中再不断学习，如果不知道学什么建议先学c++，对数据、算法、对象、内存、线程等有一定了解，后面学习其它语言也比较容易，另外需要熟悉数据库，国内感觉目前用matlab的挺多的，python比较有发展前景。
关于这个问题，知乎上有很多精彩回答，可能会有不同的看法，根据自己的情况选择吧
⑦ 金融本科生如何挤进量化私募机构工作
（1）教育背景
尽管很多量化实习生，对本科同学来者不拒，但是非实习的量化研究院招聘中，特别是对于大公司来说，硕士通常是个准入门槛。无论是券商、私募、公募，很多公司量化岗位的招聘要求都写明了“硕士及以上学历”。
专业要求上，金融工程和金融数学专业是与量化岗位最匹配的两个专业，此外经济类、计算机及理工背景。国内外的量化机构都对这两个专业毕业的学生比较受青睐。
（2）专业能力
作为一名合格的“量化人”，数学、编程、金融三者缺一不可，者在岗位职责和任职资格中都有体现。可以说，对于量化投资，数学是思想，金融是原理，编程是手段。
构建策略、选择因子时，需要金融知识以及对行业的研究判断；建模时，需要扎实的数学功底；而回测中运行程序，则需要借助编程技能。这也说明了，量化投资策略是结合了技术投资和价值投资策略，依赖数据和统计模型加上基本面的主观判断。因此如果你想要从事量化相关的工作，一定要在掌握建模能力的同时，补充金融领域的知识，比如宏观策略、公司行业研究方法等。
编程语言是量化工作的一个硬性技能，对于非理工科学生来说，掌握一门编程语言可能是一项不小的挑战。
但有专业量化员认为，编程是工具，并不是最困难的障碍，量化遇到的最大困难，其实是“你要学会理解这个市场”。实际上在投资的过程中，都是在与市场博弈，只是技术手段不同。在市场平稳期，你也许可以按套路赚钱，但证券市场变得越来越复杂了，尤其是股市震荡之下，光看程序、模型是不够的，掌握并理解金融变得愈发重要。
⑧ 在中国，做量化交易一天的工作是怎样的
做量化交易一天的工作：
8:00~9:00： 打开交易策略，设置一些运营参数
9:00~9:30： 观察策略运转，确保没有问题
9:30~15:30: 解决已有策略的问题并研究新策略，测试新想法
15:30~17:00: 分析交易记录， 确定第二天的交易计划
17:00~18:00: 运动
岗位职责：
分析金融市场（期货、股票等）数据，寻找可利用的机会；开发与维护量化交易策略；提供机器学习/数据挖掘相应的技术支持；
岗位要求：
1.熟练计算机编程能力，熟练掌握至少一门编程语言，python优先；
理工科背景，具有良好的数理统计、数据挖掘等相关知识储备，熟悉机器学习方法（分析科学问题和相应数据，建立模型和方法，验证模型和方法，应用模型和方法并分析结果，改进模型和方法）；
有处理分析大量数据的经验，并能熟练选择和应用数据挖掘和机器学习方法解决科研和工作中的实际问题；良好的自我学习和快速 学习能力，有工作激情，喜欢金融行业；两年及以上实验室研究经验或研发类工作经验优先；
(8)量化投资证券招聘扩展阅读
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，
极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
⑨ 量化期权投资经理有前途吗
量化投资这个东西比较小众，据说国外是主流，不过这个说法最近我比较怀疑，因为好像大家对“量化交易”这个词理解不太一样，比如做市商，那可能都是通过程序来完成交易对冲，这个可能和我们说的量化交易不是一回事。
再说回来，目前股票量化很难做，因为不是T+0，期货要好做不少，但是我知道的比较少人去做，而期权，目前国内商品期权和个股期权加在一起才4个品种（我假设你是做国内的交易，并且都是场内期权），从我实盘来看，商品期权的流通量还是很低，这就会导致你不断撤单改价，也就会影响你的滑点，最终你交易下来，恐怕和你模拟的结果差别很大。
另外个问题是手续费，如果按照期权金的比例来算，期权的手续费真是相当高了，尤其是个股期权，所以这个会导致你短线模型基本没法做。
但是从我个人来看，我认为期权是比较合适做量化交易的，这里涉及的因素比较多，远远比期货股票复杂，这点来看是适合量化交易的，只是在这么小的水池里，是不是要搞这么复杂，我就不好说了。
没在证券公司干过，不知道一般是否有这种职业位置配置，所以上面我只能说说我对这个交易本身的看法了。
你要是有啥这方面的信息也希望分享一下，大家都了解了解。
⑩ 期货公司和证券公司比，哪个收入高做的职位是 金融工程方面，量化投资。
什么叫金融工程、量化投资，做期货这么久没听过有这个职位，先把职位弄清楚，做业务就是做业务，做后台管理就是做后台管理，你是学什么的，有没有两证，没有两证就是扯淡。