量化交易天花板｜谁动了 Jane Street 的奶酪？

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8月前

据《金融时报》报道，全球最大的做市商之一Jane Street（简街）预计2024 年第一季度的净交易收入将达到约 44 亿美元，比上年同期增长一倍多，比 2023 年底增长 35%。简街过去 12 个月的利润总额达到约 74 亿美元。Jane Street交易货币、交易所交易基金和期权等数万种产品，2023 年和 2022 年的利润分别为 59 亿美元和 67 亿美元。

简街是已悄然崛起为全球金融市场的交易巨头，并超越了许多大型竞争对手和银行。而他们如此低调，圈外人甚至不知道他们谁。

光鲜的盈利下，正上演一场没有硝烟的利益争夺。Jane Street正在起诉另一家华尔街量化巨头和两名前雇员，指控他们窃取商业机密。华尔街交易巨头之间的争执固然引人瞩目，但连低调和包容的Jane Street都被激怒至诉诸公堂的地步，可见事情的严肃，以及这策略多么重(zhuan)要(qian)。

Jane Street向纽约曼哈顿联邦法院提交诉状，称投奔对手的两名前雇员窃取了 "极具价值、独特且专有的 "交易策略。在他俩加入竞争对手后的几周内，该公司从这一顶级秘密策略中获得的利润骤降了 50%，而且一个新实体“开始模仿该交易策略下单"。

对于这项引起轩然大波的策略是什么，Jane Street这么描述，“通过识别某些信号、策略以及分析和解释这些信号的方法，公司能够可靠地预测未来的市场活动。这项策略的成功难以言表。”Jane Street在诉状中称：“被告没有制定自己的交易策略，而是窃取了Jane Street长期辛勤投资的成果——其知识产权和商业秘密。”Jane Street正在寻求阻止对方使用该策略，并寻求损害赔偿。

量化交易巨头依赖技术、算法和人工智能从瞬息万变的市场中攫取利润。而窃取商业机密的指控也变得越来越常见。在得到广泛媒体关注的几宗法律纠纷中，我们知道的有广为流传的2015年Two Sigma的前quant被定罪窃取模型一案；2011年高盛的一名计算机程序员也因类似罪行被起诉，不过他的定罪后来被推翻。

鲜有人知的Jane Street是全球最大的做市商之一，2020年的证券交易额超过 1700亿美元，它在小众但发展迅速的bond ETF领域尤其亮眼，占据了顶流地位。1999年成立以来，Jane Street从来不要求员工签署禁业协议，在本案爆发前，他们也从来没起诉过离职前往竞争对手公司的前员工。Jane Street表示曾向对方和两名前员工发函，要求他们停止使用这个策略交易，但遭到了拒绝。

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一、百亿量化私募基金热招

1.算法交易研究员

岗位职责

1. 研究、开发和维护覆盖各个市场的交易算法（以A股市场为主），了解并掌握最前沿的算法思路、交易规则和执行方法；

2. 利用多维度的金融市场数据，运用统计分析等手段建立算法交易模型；

3. 与交易系统开发人员合作，进行策略上线及生产维护；

4. 与量化研究员合作，持续追踪执行效果，评估执行可提升的空间，减少市场冲击成本及损耗。

任职要求

1. 海内外知名院校硕士及以上学历，计算机、数学、物理、统计、金融工程等相关理工类专业；

2. 2年以上工作经验，熟悉常见算法交易模型，对行情数据、市场微观结构有深入了解。在做市交易、短周期预测信号等领域有一定的实务经验者优先；

3. 在运筹学、随机控制、深度学习、强化学习等方向之一有一定的理论积累；

4. 熟练掌握Python/C++。有交易系统业务框架设计经验者优先。

工作地点

上海/深圳/北京

2.量化研究员

岗位职责（任一）

1. 因子挖掘，研发股票和期货市场预测模型；

2. 模型集成和投资组合优化；

3. 交易执行优化。

任职要求

1. 国内外一流名校硕士以上学历，数学、物理、计算机或相关专业，本科阶段GPAtop20%；

2. 具备扎实的数学功底和量化的创新意识；

3. 熟悉至少一门编程语言（Python/MATLAB/R）；

4. 能够快速阅读英文文献，具备很强的学习能力；

5. IMO/ACM获奖者优先。

工作地点

北京/上海/深圳/杭州

二、百亿量化私募基金热招

（业绩Top/团队稳定）

AI量化研究员

（机器学习、深度学习、强化学习方向均可）

岗位职责

1. 使用机器学习将市场更好的分类预测，开发量化策略模型；

2. 开发部署自动化机器学习加速量化策略迭代效率；

3. 开发并实施强化学习分析和预测市场动态，动态仓位控制构建和优化交易策略。

任职要求

1. 海内外知名高校硕士及以上学历，计算机、数学、统计学、运筹学等相关专业，优秀应届生亦可

2. 具有扎实的深度学习知识基础，熟悉automl, 对MDP/Bellman Optimality/Dynamic Programming/Policy Optimization/Policy Gradient等强化学习概念有较深理解；

3. 熟悉强化学习领域内的代表性算法，并对强化学习某一子领域有一定的研究深度；

4. 熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch、TensorFlow等），能够独立实现研究算法的开发与验证；

5. 良好的沟通和团队合作能力，善于分析和解决问题，对解决具有挑战性的问题充满激情。

工作地点

上海/深圳/北京

三、中大型量化私募基金热招

算法交易开发工程师

岗位职责

1. 负责交易和研究系统的开发，优化和维护；

2. 负责公司各类程序化策略的算法下单编程，包括算法编程与接口编程；

3. 建立股票电子交易算法数学模型，进行交易；

4. 参与交易策略的研发；

5. 运用算法降低系统的市场影响。

任职要求

1. 本科及以上学历，国内外重点大学计算机、软件等相关专业；

2. 具有2年以上丰富的设计和开发低延迟执行算法和系统的经验；

3. 熟悉程序化算法（股票/期货，高频与中频)下单工作，有实盘算法下单经验；

4. 熟练使用 c++, python等编程语言。

工作地点

北京/上海

四、海外顶尖量化归国团队

低延时系统开发工程师（C++）

岗位职责

1. 系统设计和架构：设计、实施和维护低延迟交易系统，包括市场数据源、订单管理系统和执行平台；

2. 性能优化：持续优化交易系统，实现超低延迟、高吞吐量和可靠性最大化。识别并消除硬件、软件和网络基础设施中的性能瓶颈；

3. 算法交易策略：与量化分析师合作实施和部署算法交易策略。确保交易算法实时高效、准确地执行；

4. 市场连接：管理与交易所的实时市场数据连接。开发和维护API的集成，用于订单路由、市场数据收集、检索，交易执行等；

5. 风险管理：实施风险控制和监控系统以降低交易风险。开发和维护熔断机制、头寸限制和其他风险管理机制。

任职要求

1. 计算机科学、工程、数学或相关领域的本科或更高学位；

2. 在设计、实施和优化复杂系统方面拥有丰富的经验（4年以上）；

3. 对 Linux 内核有丰富的了解，包括设备驱动程序、网络堆栈和性能优化；

4. 熟悉多线程和分布式计算。

优先考虑能力

1. 有低延迟硬件和编程技术的经验；

2. 有FPGA 经验；

3. 有实时分布式系统和消息队列的经验；

4. 了解统计分析、机器学习和数据分析技术；

5. 了解金融市场、交易算法和电子交易协议；

6. 熟悉市场数据源、订单簿和交易所连接；

7. 相关领域的硕博学位。

工作地点

香港

五、多家量化私募热招

量化研究实习生

岗位职责

1. 参与中高频因子、机器学习深度学习模型及组合优化模型的研究；

2. 高效学习、实现研报文献中的投资策略以及投研总监布置的研究方向课题。

任职要求

1. 国内外知名院校数学、统计、物理、计算机等STEM相关专业的本硕博在校生；

2. 具备扎实的数学功底和量化的创新意识，有知名竞赛（如IMO/ACM）获奖经历者优先；

3. 具备C++或Python编程及应用能力；

4. 能够快速阅读英文文献，具备很强的学习能力；

5. 热爱量化，具有探究精神和很强的逻辑思维能力。

工作地点

北京/上海/深圳

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来源：交易门

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