一句話記住：用代碼把“行情”變成“錢”。
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| 核心任務(wù) | 設(shè)計/實現(xiàn)/優(yōu)化量化交易系統(tǒng)，把數(shù)學(xué)模型落地為可盈利策略 | |||
| 數(shù)據(jù)對象 | Tick 級行情、訂單簿、財報、宏觀數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈 DEX 數(shù)據(jù) | |||
| 主流技術(shù)棧 | Python/C++（高頻）、Kafka、Redis、FPGA/GPU（低延遲） | |||
| 業(yè)務(wù)場景 | 股票、期貨、期權(quán)、數(shù)字貨幣做市、CTA、統(tǒng)計套利、高頻交易 | |||
| 績效指標(biāo) | 夏普比率、最大回撤、滑點(diǎn)、成交率、延遲納秒級 |
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| 《金融科技人才發(fā)展規(guī)劃（2025-2027）》 | 07-01 | 量化/AI 復(fù)合人才落戶 +15 分，北上廣深直接人才引進(jìn) | ||||
| 證監(jiān)會《程序化交易備案新規(guī)》 | 08-01 | 券商/資管強(qiáng)制新增 AI 風(fēng)控崗，招聘比例 ≥ 5 % | ||||
| 大模型備案白名單 | 09-01 | 訓(xùn)練成本 抵企業(yè)所得稅 10 % |
窗口期：僅剩 18 個月。
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| Python/C++ 高性能 | 低延遲撮合、回測引擎 | 新人 3 個月 → 你 3 天 | ||||
| 分布式系統(tǒng) | Tick 級行情落地 | Kafka/Flink 直接復(fù)用 | ||||
| 機(jī)器學(xué)習(xí)調(diào)參 | 因子挖掘、組合優(yōu)化 | 上手速度 > 金融碩 10× | ||||
| DevOps | 策略容器化部署 | 一鍵灰度，券商最愛 | ||||
| 單元測試/CI | 策略版本管理 | 避免“人肉風(fēng)控”事故 |
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| 06:30 | 起床，掃隔夜美股 & 亞指期貨 | 自研 Grafana | ||||
| 09:15 | 檢查策略隔夜表現(xiàn) | Prometheus | ||||
| 10:00 | 研究員同步，把 AI 生成 5 因子寫回測 | Cursor + Claude | ||||
| 11:30 | Backtrader 跑 3 年滾動窗口，夏普 2.1 | Python | ||||
| 14:00 | 改 2 行 C++，撮合延遲 28 μs→11 μs | perf | ||||
| 15:30 | 灰度上線，監(jiān)控 P99 < 200 μs | K8s | ||||
| 收盤后 | DeepSpeed 分布式訓(xùn)練挖因子 | 8×A100 |
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| Junior | 30–60 萬 | 能寫策略+回測 | ||||
| Mid | 60–120 萬 | 實盤夏普 > 1.5 | ||||
| Senior | 120–300 萬 | 管理 10 億資金，延遲 < 10 μs | ||||
| Principal | 300 萬+ 股權(quán) | FPGA/GPU 優(yōu)化專家 |
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| 因子挖掘 | Cursor+Claude | 滬深300，LSTM，IC > 0.05，完整Python |
可直接跑 | |||||
| 風(fēng)控報告 | Agentar-Fin-R1 | 讀取daily_return.csv，輸出VaR+最大回撤 |
Markdown | |||||
| 策略回測 | Backtrader | 雙均線策略，滑點(diǎn)手續(xù)費(fèi)，資金曲線 |
Notebook |
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| 最大回撤 | O(n) Python 計算最大回撤 |
10 行代碼 | ||||
| 過擬合解釋 | 向非技術(shù)面試官解釋過擬合+5種解決 |
STAR 答案 | ||||
| BS 方程 | 手寫推導(dǎo) Black-Scholes PDE，中文 |
LaTeX+圖 |
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| AUM | ≥ 50 億 | < 5 億 | ||||
| 技術(shù)棧 | Python/C++ | Excel VBA | ||||
| IT 占比 | ≥ 30 % | 銷售 > 70 % |
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| 2025.05 | 后端 3 年，35 w | Cursor+Claude | ||||
| 2025.06 | AI 生成 3 策略，夏普 2.1 | Agentar-Fin-R1 | ||||
| 2025.07 | 幻方 Offer，75 w+績效 | GitHub 背書 |
2025 量化黃金 18 個月，現(xiàn)在就開始。