8:00~9:00: 거래 정책을 열고 일부 운영 매개변수를 설정합니다.

9:00~9:30: 정책 실행을 관찰하고 문제가 없는지 확인합니다.

9:30~ 15:30: 기존 전략 문제 해결, 새로운 전략 연구, 새로운 아이디어 테스트

15:30~ 17:00: 거래 기록을 분석하고 다음 날 거래 계획을 결정합니다.

17:00~ 18:00: 운동

직무 역할:

금융 시장 (선물, 주식 등) 의 데이터를 분석하다. ) 이용 가능한 기회를 찾는다. 양적 거래 전략 개발 및 유지 기계 학습/데이터 마이닝을 위한 적절한 기술 지원 제공

작업 요구 사항:

1. 컴퓨터 프로그래밍에 능통하고, 하나 이상의 프로그래밍 언어에 능통하며, 파이썬이 우선한다.

이공계 배경, 수학 통계 및 데이터 마이닝 방면에 좋은 지식 비축, 기계 학습 방법 (과학 문제 및 해당 데이터 분석, 모델 및 방법 구축, 모델 및 방법 검증, 모델 및 방법 적용, 결과 분석, 모델 및 방법 개선);

대량의 데이터를 처리하고 분석한 경험이 있어 데이터 마이닝 및 기계 학습 방법을 능숙하게 선택하고 적용하여 과학 연구 및 작업의 실제 문제를 해결할 수 있습니다. 좋은 자습과 빠른 학습 능력, 일을 좋아하고 금융업계를 좋아합니다. 2 년 이상의 실험실 연구 경험 또는 r&d 경험이 선호됩니다.

확장 데이터

수량화 거래는 선진적인 수학적 모델로 인공의 주관적인 판단을 대체하고, 컴퓨터 기술을 이용하여 방대한 역사 데이터에서 초과수익을 가져올 수 있는 다양한' 대확률' 사건을 선택해 전략을 세우는 것을 말한다.

그것은 투자자들의 정서적 변동의 영향을 크게 줄이고 극도로 열광적이거나 비관적인 시장 조건 하에서 비이성적인 투자 결정을 내리지 않도록 한다.

참고 자료:

Baidu 백과 사전-양적 거래 소개