직무 설명:
ArkStream Capital은 디지털 자산 및 다중 자산 배분에 특화된 프라이빗 에쿼티 펀드로, 관리 자산 규모는 1억 달러를 초과합니다. 우리의 자금은 아시아 최상위 상장 기업, 패밀리 오피스 및 기관 투자자로부터 조달됩니다. 우리 팀원들은 MIT, 스탠퍼드, 구글, 블랙록과 같은 명문 출신이며, 전략적 자문진은 타워 리서치 출신입니다. 우리는 데이터 기반의 재현 가능한 체계적 연구 및 포트폴리오 관리 역량을 구축 중이며, 1~3년의 인턴십/정규직 경험과 엄격한 연구 능력, 기업가 정신을 갖춘 퀀트 인재를 찾고 있습니다.
주요 업무:
- 데이터 및 연구 지원: 거래 관련 데이터(체결, 포지션, 가격, 비용 등)를 처리하고, 클렌징, 정렬 및 일관성 검사를 완료하여 연구의 시점 정확성을 보장하며, 룩어헤드 바이어스 및 데이터 누출을 방지합니다. 표준화된 연구 데이터셋 및 피처 라이브러리를 구축합니다.
- 백테스팅 및 성과 평가: 기존 연구 프레임워크 내에서 전략 백테스팅 및 실험을 구현합니다. 표준화된 성과 지표를 출력합니다: 연간 수익률, 최대 낙폭, 샤프/소티노/칼마 비율, 수익 분포, 테일 리스크 분석 및 롤링 윈도우 안정성 분석. 거래 빈도, 보유 기간 및 방향성 노출과 같은 구조적 특성을 분석합니다.
- 리스크 및 포트폴리오 지원: 포트폴리오 수준의 리스크 평가 및 제약 조건 설계에 참여합니다. 전략 상관관계, 집중도 및 스타일 드리프트를 분석합니다. 변동성 타겟팅, 리스크 예산 편성 및 기타 자본 관리 프레임워크의 연구 및 구현을 지원합니다.
지원 자격:
- 학사 학위 이상 및 1~3년의 퀀트 연구/체계적 거래 경험(인턴십/정규직).
- Python(pandas/numpy)에 능숙하며 깔끔하고 유지보수 가능한 코드 구조 작성 가능.
- SQL에 익숙하며 독립적인 데이터 처리 가능.
- 핵심 개념에 대한 이해 및 명확한 설명 능력: 최대 낙폭, 수익 분포 및 왜도/첨도, 롤링 샤프, 오버피팅 및 아웃오브샘플 검증, TWR 대 IRR 차이.
- 거래 메커니즘에 대한 지식(최소 한 시장에서의 비용 구조, 레버리지 또는 증거금 요건에 익숙해야 함).
지원 방법:
지원 성공률을 높이기 위해, 귀하가 주도하거나 깊게 참여한 퀀트 연구 프로젝트를 설명하는 1페이지 분량의 개인 진술서를 포함해 주십시오. 다음 내용을 포함해야 합니다:
- 데이터 소스 및 처리 방법.
- 룩어헤드 바이어스 또는 데이터 누출을 피한 방법.
- 인샘플/아웃오브샘플 분할 방법.
- 핵심 평가 지표 및 결과.
- 전략 실패 또는 리스크 포인트 분석(해당되는 경우).
혜택:
- 급여 범위: 기본 급여 300,000~500,000 RMB.
- 성과 보너스: 포트폴리오 성과와 연계.
- 경력 성장: 우수한 지원자는 점차 전략 및 포트폴리오 관리 책임을 맡을 수 있습니다.
