工作职责： 1、做市策略设计与建模： · 基于市场微观结构和高频因子，设计挂单算法（如Avellaneda-Stoikov模型、网格做市、动态价差策略等）。 · 结合未来2-3秒的收益率预测，优化挂单价格和数量，平衡利润与风险。 2、回测与验证： · 使用团队提供的高频回测系统（基于历史tick数据）验证策略表现。 · 分析回测结果（如PnL、滑点、成交率、库存风险），调整参数或模型逻辑。 3、实盘对接与优化： · 与工程师协作，将策略转化为低延迟实盘代码（Rust）。 · 监控实盘表现，对比回测与实盘差异，定位并解决偏差问题。 任职要求： 1、本科或硕士，数学、统计、金融工程、计算机、物理等量化相关专业。 2、扎实的数理基础（随机过程、概率统计）。 3、熟练使用Python（Pandas/Numpy/Scipy），有策略回测经验者优先。 4、了解做市经典模型（如AS模型、OB模型）或网格交易逻辑。 个人特质： 1、对算法设计有强烈兴趣，能结合理论与市场实践。 2、注重细节，能敏锐捕捉回测与实盘的差异。 3、良好的逻辑表达能力，能清晰阐述策略设计思路。 优先考虑： 1、有做市策略研究经验（实习或自研项目）。 2、了解高性能编程（Rust）或订单簿数据分析。