职位描述:
1. 基于内部程序框架,与团队成员合作搭建股票多因子选股模型。包括因子预处理,因子合成和组合优化,净值回测,因子迭代。
2. 使用机器学习方法,包括但不限于XGBoost, Random Forest, SVM等对多因子模型进行改进和调整。
任职要求:
1. 三年级以上的本科生或研究生,本科为STEM(科学类,技术类,工程类,数学类)专业。
2. 熟练使用Python进行数据分析和处理,熟练使用Python进行OOP(面向对象编程)开发,熟练使用Python进行矩阵运算。
3. 熟练使用Linux,Git与Github,有一定的团队编程经验。
4. 了解包括Functional Programming(函数式编程),图数据结构领域的知识,并发编程。
5. 了解并乐于学习一些以下领域的知识:Lambda Calculus(Lambda 演算),Meta Programming(元编程),范畴理论。
6. 每周20小时以上的实习投入时间,实习三个月以上。有较强学习能力和自我驱动力。