【岗位职责】 1. 整理和完善高频宏观因子体系(20%); 2. 构建大类资产或行业轮动策略(70%); 3. 负责人安排的其他日常工作(10%)。
【注意事项】 1. 本次日常实习表现优异者,有机会推荐至目前正在进行的暑期招聘环节,应届毕业生优先; 2. 选拔采用简历筛选+笔试+面试的方式: Ø 4月20日完成简历筛选,最多选取8人进入笔试环节 Ø 笔试是在120小时内按要求实现一个量化策略,语言为Python Ø 最多选取3人进入面试环节,最终录取2人,分别做资产配置和行业轮动 Ø 五一假期后入职 3. 由于本次实习的目的是为了秋招,所以有提前想咨询的问题,可以下方留言,负责人看到后尽量解答。
【背景要求】 1. 国内外著名高校硕士或博士研究生,理工科类专业优先,若参加今年秋招,顺利毕业的可能性较高; 2. 数理统计基础扎实,掌握常见的机器学习算法,如XGBOOST; 3. 熟练使用Python,有过独立完成Python项目开发经历者优先; 4. 写作能力和阅读能力良好,有发表学术论文者优先; 5. 善于沟通,富有团队精神;踏实严谨、工作细致、有责任心;学习能力强; 6. 有过买方或卖方量化或行研经历者优先。
实习时间:五一假期后开始实习,直至暑期实习开始 工作地点:北京,偶尔线下讨论,每周汇报进度 简历投递:xute@htsc.com
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邮件标题和简历命名: 预计毕业年份_学校_专业_学历_姓名_电话,例如: 2023_北京大学_经济学_博士研究生_张三_18887654321 2023_清华大学_物理学_硕士研究生_李四_18812345678
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