涵德投资 | 量化全职+实习岗位招聘
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关于我们
【公司简介】
涵德投资砥砺十年,专注量化投资。涵德累计管理产品120余支,和国内多家知名银行公募基金、券商和三方平台在量化投资领域深入合作。目前核心策略包括:CTA策略、股票策略。
节日福利:节日礼金、生日礼金、新生儿礼金
成长福利:购书、培训福利
健康福利:年度体检、补充医疗保险、健身基金
02
招聘岗位
1. 辅助公司的销售团队进行公司基金产品的销售工作;
2. 维护公司代销渠道,主要包括各大私人银行,券商,财富平台等。
【职位要求】
1. 本科及以上学历,海内外知名院校毕业,2-3年相关工作经验;
2. 有银行代销,券商代销经验;
3. 具备良好的报告编写能力和路演PPT编写水平;
4. 细心细致,工作高效;
5. 接受全国各省市的工作出差;热爱销售工作,对销售工作充满激情。
工作地点:北京
独立和合作研发股票和期货的成交算法,具体包括:
1. 重点:基于公司现有的股票高频因子,研发成交算法,执行日频alpha的换仓交易;
2. 基于公司现有的期货高频因子,研发成交算法,执行中高频期货策略的交易;
3. 研究股票和期货的高频因子和因子组合,其中股票是重点也具有更高优先级。研发出的高频因子除了用于股票和期货的成交,也会用于期货高频自营策略以及股票T0的交易。
【职位要求】
1. 2年以上高频股票或期货的成交算法研发经验,历史业绩良好,同时具有高频因子和因子组合研究经验的优先;
2. 熟练使用C++,能够独立开发或与量化工程师合作开发成交策略,熟练使用matlab 或python 脚本语言进行量化研究;
3. 具有高频成交的仿真评价系统相关开发经验的优先。
工作地点:北京/上海
独立和合作研发股票T0、商品或金融期货高频(日内分钟级别持仓)的量化交易策略,包括但不限于:
1. 高频因子库的研究和扩充;
2. 高频量化策略的研究和开发;
3. 高频交易系统的优化。
【职位要求】
1. 2年以上高频期货或股票的量化研究或实盘交易经验,独立或主要参与高频量化策略的研究或开发,历史业绩表现良好;
2. 熟练使用C++,能够独立开发或与量化工程师合作开发交易策略,熟练使用matlab 或python 脚本语言进行量化研究。
工作地点:北京/上海
独立管理自营账户的可转债交易,包括因子研究和策略研究(数据整理、回测、上线开发和成交执行有专门的团队支持)。
【职位要求】
1. 熟悉可转债交易,有丰富的因子和策略研究经验,包括期权定价模型、转债量价策略研究;
2. 3年以上可转债研究和交易经验,1年以上trade record(preferred);
3. 扎实的数理统计能力、严谨的研究习惯;
4. 熟悉C++,python或其他同类型语言。
工作地点:北京/上海
1. 研究中国股票和期货市场的量化交易模型;
2. 配合基金经理优化、监控中国股票和期货市场的量化交易策略;
3. 分析市场和交易数据的统计特性。
【职位要求】
1. 具备3-5年股票量化策略研究经验或5年及以上期货量化策略研究经验;
2. 具备实盘经验。
工作地点:北京/上海
1. 应用机器学习/深度学习开发量化策略;
2. 配合基金经理优化、监控中国股票市场的量化交易策略。
【职位要求】
1. 国内或国际顶尖高校硕士及以上学历,数学,物理,计算机,人工智能或自动化等相关专业;1-3年工作经验均可;
2. 在学期间主要科研项目与深度学习相关;
3. 具备扎实的数理分析和逻辑推断能力,充分掌握概率、统计等分析方法;
4. 具备良好的编程基础,至少熟练使用一种编程语言:C/C++/Python;
5. 热爱量化研究,有探索精神,能够深入思考,具备快速学习能力,注重细节;
6. 加分项:在顶级期刊或会议上发表论文;高中或大学阶段获得国际或全国级别的数学/物理/信息学竞赛一等奖。
工作地点:北京/上海
1. 研究中国股票市场的量化交易模型;
2. 配合基金经理优化、监控中国股票市场的量化交易策略;
3. 分析市场和交易数据的统计特性。
【职位要求】
1. 国内外顶尖高校本科及以上学历,数学,物理,计算机或自动化专业;
2. 具备扎实的数理分析和逻辑推断能力,充分掌握概率、统计等分析方法;
3. 具备良好的编程基础,至少精通一种编程语言:C/C++/Python;
4. 热爱量化研究,有探索精神,能够深入思考,具备快速学习能力,注重细节;
5. 加分项:高中阶段获得全国数学/物理/信息学竞赛一等奖。
工作地点:北京
面向对象:2025届毕业生
基于公司回测平台进行量价因子研究,对于给定的因子从数据、构造细节、相关市场规律方面进行深入研究,并尝试寻找新的因子。
挖掘不同维度数据包含的信息,验证逻辑推论与市场数据的关系,寻找交易规律并用合适的指标表示。
完成基于公司回测平台的深度学习模型构建,在模型设计和训练、数据分析等方向进行深入研究,提升模型表现。
应用强化学习/深度学习在多维度数据中研究开发量化策略。
开发高速并行回测系统和极速并行计算模块,探索前沿技术和架构,优化提升各个子系统的性能。
工作地点:北京
03
简历投递
社招投递:
https://app.mokahr.com/su/azvxis
校招&实习:
https://app.mokahr.com/su/fgrodx
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