金融科技/量化投资
工作内容：
1. 配合基金经理，同金融科技/量化投资工程师合作，进行投资策略的数据处理、有效性检验和研究；
2. 数据处理：根据投资策略研究的需要，和金融科技/量化投资工程师合作，搜集、整理、管理和归纳策略研究所需要的数据；
3. 有效性检验：配合基金经理，同金融科技/量化投资工程师合作，对于投资策略的有效性进行统计检验的设计和执行；
4. 策略研究：根据基金经理的要求，阅读行为金融、会计等的相关学术文献，配合开发新的投资策略。
工作要求：
1. 态度：端正的态度、正确的价值观、勤勉的精神和主观能动性优于名校、学历和成绩；
2. 能力：工作严谨认真，有较强的团队精神，具有良好的沟通能力和快速学习能力；
3. 技能：掌握统计分析技能，例如：T检验、多元回归分析、时间序列分析、面板数据处理等；在计量经济学或统计学等方面有一定的知识储备；对于量化投资和价值投资的结合具备一定兴趣；熟悉Python在数据分析领域的应用；
4. 学历：硕士或者博士在读学生；
5. 职业规划：希望未来从事投资管理行业相关工作。
优先因素：
1. 统计、数学、计量经济学、经济、金融等专业背景（经济和金融背景有加分，但不做要求）；
2. 熟悉Wind金融终端及其量化接口的使用，有金融数据处理与分析经验；
3. 熟练掌握Python/MATLAB/R/SAS/Stata等编程或数据分析挖掘工具（一项或多项）。
工作地点：
上海市杨浦区大学路创业社区附近（近复旦、上财、同济、上海理工等）
薪资待遇：
视面试者能力、经验以及公司要求而定。工作表现优良者，有留用机会。
其他要求：
简历请附上照片。简历请发送至info@qianpuinvestment.com，邮件及简历标题“实习-姓名-专业-学校-拟毕业时间-一周几天”。
工作内容：
1. 配合量化投资策略分析师（Quant Investing Strategy Analyst）和基金经理（Portfolio Manager）进行投资策略相关的数据管理、策略回测、流程标准化和工具开发；
2. 数据管理：对投资策略相关的数据进行收集、清洗、处理、管理和分析，建立和管理投资研究所需要的数据库，提取数据特征，挖掘数据内在规律；
3. 策略回测：对投资策略进行历史数据回测（Back-testing），并形成分析报告；
4. 流程标准化：对投资策略及分析结果进行管理与维护，配合量化投资策略分析师对策略研究和检验流程进行记录与整理，将策略研究和检验的流程和已入库的投资策略标准化；
5. 工具开发：将部分策略研究、检验的流程和部分既定的投资策略开发成工具，供基金经理团队使用。
工作要求：
1. 态度：端正的态度、正确的价值观、勤勉的精神和主观能动性优于名校、学历和成绩；
2. 能力：工作严谨认真，有较强的团队精神，具有良好的沟通能力和快速学习能力；
3. 技能：具备优秀的Python编程能力，熟练掌握Python在数据分析、统计分析上的应用（如Pandas、Numpy、Matplotlib、Statsmodels、Sklearn等）；掌握金融量化数据的获取、分析、处理、管理与维护方法；对数据分析与处理有浓厚的兴趣；对投资研究流程和方法的工具化具有一定兴趣；
4. 学历：硕士或者博士在读学生。
优先因素：
1. 数学、统计、物理、计算机、电子、信息系统等专业背景（经济和金融背景有加分，但不做要求）；
2. 熟悉万得（Wind）金融终端及其量化接口的使用，有金融数据处理与分析经验；
3. 熟练掌握Python等编程或数据分析挖掘工具（一项或多项）；
4. 有MongoDB或MySQL或同类数据库应用经验。
工作地点：
上海市杨浦区大学路创业社区附近（近复旦、上财、同济、上海理工等）
薪资待遇：
视面试者能力、经验以及公司要求而定。工作表现优良者，有留用机会。
其他要求：
简历请附上照片。简历请发送至info@qianpuinvestment.com，邮件及简历标题“实习-姓名-专业-学校-拟毕业时间-一周几天”。
