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工作職責(zé)
數(shù)據(jù)采集與處理
對(duì)接API或數(shù)據(jù)源，采集高頻行情與訂單簿數(shù)據(jù)。
負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)清洗、對(duì)齊、去重、異常檢測(cè)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理工作。
構(gòu)建價(jià)差時(shí)間序列與特征（如深度結(jié)構(gòu)、掛單分布、市價(jià)單沖擊等）。
數(shù)據(jù)分析與建模支持
分析價(jià)差、流動(dòng)性、延遲對(duì)成交率的影響。
評(píng)估預(yù)測(cè)信號(hào)在不同條件下的表現(xiàn)（收益、風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)定性）。
協(xié)助策略研究員驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型效果，統(tǒng)計(jì)回測(cè)結(jié)果。
監(jiān)控與可視化
建立數(shù)據(jù)監(jiān)控與報(bào)表系統(tǒng)（實(shí)時(shí)價(jià)差、成交表現(xiàn)、延遲分布）。
輸出周期性分析報(bào)告，支持策略優(yōu)化和執(zhí)行決策。
協(xié)作支持
與工程側(cè)合作，定義數(shù)據(jù)格式與延遲評(píng)估指標(biāo)。
與策略側(cè)溝通，分析信號(hào)與成交執(zhí)行之間的偏差。
技能要求
熟悉 Python（pandas、numpy、matplotlib、polars、numba 等）。
熟悉數(shù)據(jù)分析與可視化工具（Jupyter Notebook、Echarts、Tableau、Plotly等）。
理解時(shí)間序列分析、相關(guān)性分析、分布建模等統(tǒng)計(jì)方法。
有交易數(shù)據(jù)或高頻行情數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
經(jīng)驗(yàn)與背景
本科及以上學(xué)歷，數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)、物理、金融工程等相關(guān)專業(yè)。
有量化交易相關(guān)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
加分項(xiàng)
有量化策略回測(cè)、套利或做市研究經(jīng)驗(yàn)。
理解微觀結(jié)構(gòu)（訂單簿、做市商掛單算法）。
對(duì)延遲、撮合速度、成交率優(yōu)化有興趣或經(jīng)驗(yàn)。