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1.具有良好的政治思想素質和道德水準，遵守中國法律，無違法違紀行為。

2.年齡不超過35周歲，身體健康；近三年在國內外知名大學獲得博士學位，或將于2021年畢業的博士研究生，所學專業與博士后研究課題相關。

3.具備全脫產在本站從事博士后研究工作的條件。

4.具備較強科研能力與英語水平，具有敬業精神和團隊合作能力，能盡職盡責完成博士后研究工作；具有課題要求的相關金融或產業從業經驗者優先考慮。

研究方向和課題

申請人可從以下研究課題中任選一至兩項進行申報：

1.融資融券對證券市場的影響研究

專業背景：金融學、金融工程、數量經濟學等專業背景

對比海內外證券市場融資融券業務發展歷程，結合理論與實務，定性、定量研究分析融資融券業務對于證券市場的流動性、波動性、定價效率等方面的影響。并借鑒海外市場經驗，結合國內融資融券業務發展特點，提出相關政策意見。

2.融資融券交易機制下的量化策略應用研究

專業背景：數學、金融工程、數理金融等專業背景

結合國內對沖基金和融資融券業務的發展歷程，對比海外市場發展情況，研究在融資融券交易機制下的量化策略的應用前景。

3.數量化資產配置研究——基于改進black-litterman模型的證券資產配置研究

專業背景：金融學、管理科學與工程、數量經濟學等專業背景

通過本課題的立項，對數量化資產配置模型展開研究，這些研究大多是吸收了國外的數量化模型，但中國市場畢竟有別于國外市場，探索改進國外成熟的數量化模型，并應用于中國證券市場的方法。

4.國內私人銀行離岸金融業務發展策略研究——立足打造全球資產配置能力

專業背景：金融學、管理科學與工程、數量經濟學等專業背景

通過對本課題的研究，從離岸金融的概念與特征出發，分析私人銀行離岸金融業務內容、優勢及發展趨向的基礎上，深入論證著手布局離岸金融的必要性，結合宏觀經濟形勢和各私行業務實際，提升離岸金融服務水平,全方位塑造全球資產配置能力，真正伴隨客戶“走出去”。

5.人工智能在智能投顧服務模式延展及賦能中的應用與實踐

專業背景：計算機、管理科學與工程、金融工程等專業背景

通過本課題的研究，利用人工智能、nlp、深度學習等前沿技術，通過梳理投顧的工作模式，結合君弘靈犀，探索人機交互方式的顧問式服務，實現客戶投資需求的精準洞察、意圖準確識別、投資理財內容組織、服務過程和效果評估，擴大廣譜客戶伴隨式投顧服務的覆蓋，賦能傳統投顧實現降本增效。

6.國內證券市場多交易品種混合算法交易應用和趨勢研究

專業背景：數學、金融學、金融工程、數理統計、投資學等專業背景

通過本課題的研究，對國內市場股票、港股通、期貨、期權算法交易進行系統的梳理分析，結合公司高頻客戶的深度調研，提出具有實際應用價值的算法交易策略。同時，結合國際市場算法交易發展和國內交易市場機制，提出可行的算法交易發展策略和方案。

7.證券公司客戶投資行為研究及客群分層策略

專業背景：行為金融學、統計學等，熟練掌握python/r語言進行數據分析挖掘，熟悉常用的sql數據庫語言

本課題通過挖掘投資客戶實際交易及業務數據，對證券公司客戶投資行為進行深入分析，洞察不同投資客群的偏好、風格和成長路徑，開發基于行為金融學的交易投資策略；同時結合公司實際的運營資源，形成貼合業務的客群分層策略，最終實現切合證券行業的客群運營策略和運營模式。

8.財富管理發展：金融產品和工具創新創設研究

專業背景：金融學、管理科學與工程、數量經濟學等專業背景

財富管理業務在中國開展的時間較短,金融產品和工具在財富管理中的作用和基礎性地位研究不足。本課題擬通過從金融產品和工具創新的角度，借鑒歐美發達市場經驗的基礎上，分析并提出與國內財富管理行業發展相適應的產品和工具創新創設建議。

9.大類資產配置策略

專業背景：經濟學、金融學復合專業背景

以全球為背景，在深入研究中國宏觀經濟以及各類金融市場的基礎上，經與境內大型投資機構充分溝通，建立大類資產配置的研究體系。

10.大類資產配置模型構建

專業背景：金融學、金融工程或者數量復合專業背景

結合全球主權基金、國際養老金機構的實踐以及最新學術前沿的關于大類資產配置的研究，在與境內機構充分溝通的基礎上，形成配置指標體系，開發符合中國資產管理機構可適用的資產配置模型。

11.基金組合配置策略

專業背景：金融學、金融工程或者數量復合專業背景

建立各類公募基金和私募基金的研究和評價體系，結合大類資產配置的基礎原則和方向，構建基金組合配置的策略體系。

12.量化投資策略

專業背景：金融學、金融工程或者數量復合專業背景

從事量化策略以及指數基金和各類權益衍生工具的研究工作，在與投資機構充分溝通的基礎上，構建境內資本市場可適用的量化投資策略。

13.電子產業研究

專業背景：電子信息工程、微電子、電氣工程及自動化等相關專業背景

結合投行與投資業務開展的實際需求，對半導體、汽車電子、消費電子等電子產業重點領域上下游進行深度梳理，剖析產業發展的內在邏輯與未來方向，為賽道布局和標的篩選提供支撐。

14.通信產業研究

專業背景：通信工程、網絡工程、信息安全等相關專業背景

結合投行與投資業務開展的實際需求，對5g、光通信、物聯網、網絡安全等通信產業重點領域上下游進行深度梳理，剖析產業發展的內在邏輯與未來方向，為賽道布局和標的篩選提供支撐。

15.計算機產業研究

專業背景：計算機科學、軟件工程、信息與計算科學等相關專業背景

結合投行與投資業務開展的實際需求，對工業互聯網、人工智能、云計算、大數據、區塊鏈等計算機產業重點領域上下游進行深度梳理，剖析產業發展的內在邏輯與未來方向，為賽道布局和標的篩選提供支撐。

16.醫藥健康產業研究

專業背景：生物制藥、藥學、生命科學、生物醫學工程、醫學等相關專業背景

結合投行與投資業務開展的實際需求，對創新藥、醫療器械、醫療服務、生物技術等醫藥健康產業重點領域上下游進行深度梳理，剖析產業發展的內在邏輯與未來方向，為賽道布局和標的篩選提供支撐。

17.材料產業研究

專業背景：化學、材料科學、化學工程等相關專業背景

結合投行與投資業務開展的實際需求，對金屬材料、5g通信相關材料、新能源相關材料、半導體材料、前沿新材料等領域進行深度梳理，剖析產業發展的內在邏輯與未來方向，為賽道布局和標的篩選提供支撐。

18.人工智能技術在金融交易中的應用

專業背景：數學、物理、統計學、計算機及人工智能相關專業

通過本課題的研究，探索各類人工智能技術在金融交易中的應用前景，包括特征工程的構造、訓練網絡的優化以及交易體系的建立，從而對金融大數據問題進行深入研究，并設計具有實際交易制度意義的預測模型。

19.信用風險識別與高收益固收類資產投資定價研究

專業背景：有會計/財務專業基礎，并具有數學/計算機/金融工程相關背景

通過課題的研究，能夠建立起一套對高收益債投資的定價體系，并設計建設相應的投資輔助的系統。

20.利率衍生品交易策略研究

專業背景：理工科、金融學、金融工程等專業背景

通過本課題的研究，對常見的利率衍生品交易策略進行梳理分析，建立交易策略庫，從實戰的角度，提出在不同市場環境下合適的、勝率較高的利率衍生品交易策略。

21.二代算法交易

專業背景：應用數學、理論物理、計算機、高級數理經濟學、金融工程、自動控制等專業，要求能熟練閱讀英文文獻，掌握隨機控制理論、時間序列分析、數理統計分析等內容

二代算法可以視為一代vwap、twap等經典算法的一種拓展，由robertalmgren及neilchriss的價格沖擊模型發展而來。通過本課題的研究，借鑒國內外同行在這方面的工作，對二代算法的理論框架及應用的現狀做一個梳理，確立可行的應用方案。再對國內市場的高頻交易歷史數據進行數理統計分析，確立價格沖擊函數。利用隨機最優控制的理論框架來建模預測臨時沖擊和永久沖擊對市場價格的影響，并基于此計算最優拆單策略。最終將該策略運用于實際交易，減低交易執行成本。

22.智能運維算法的研究與實踐

專業背景：計算機、應用數學相關專業，要求能熟練閱讀英文文獻，掌握凸優化、時間序列分析、數理統計分析等內容

智能運維旨在通過時間序列分析、機器學習、深度學習等技術，解決運維領域中的指標異常檢測、日志異常分析、故障定位、根因分析、容量規劃、流程優化等運維難題。通過本課題的研究，結合運維大數據，探索智能運維體系，提出研究方向，設計和實現智能算法來解決實際問題，并能結合基礎技術架構將算法進行工程化落地，促進運維效能提升。

23.信息產業前沿技術及其應用前景的研究

專業背景：計算機、軟件工程、電子工程背景

通過對ict產業趨勢和前沿技術的研究，捕捉中長期投資機會，可選研究方向包括：新型半導體材料、計算存儲一體化、量子信息技術、工業互聯網超融合等。

24.信息技術-人工智能復雜理論、關鍵共性技術及其應用的研究

專業背景：計算機、軟件工程、電子工程、統計學、應用數學本碩，計算機人工智能方向博士背景

通過對人工智能的產業趨勢和前沿技術的研究，捕捉中長期投資機會，可選研究方向包括：復雜理論方法的探討，即博弈與決策、群體協同智能、跨媒體感知、混合增強智能、自主協同控制與優化決策；關鍵共性技術的突破，即知識計算引擎與知識服務技術、自然語言處理技術、智能計算芯片與系統、自主無人系統的智能技術、跨媒體分析推理技術、群體智能關鍵技術、混合增強智能新架構與新技術。

25.先進制造-空間領域前沿技術及其應用的研究

專業背景：機械工程、電子/電氣工程、航空/航天等相關專業背景

通過對空間領域的產業趨勢和前沿技術的研究，捕捉中長期投資機會，可選研究方向包括：自主全球衛星導航系統、物聯網普適定位導航技術、室內外無縫導航技術、超高分辨率光學對地觀測技術、空間量子通信技術、星載降水雷達和高分辨率微波輻射計、近地空間高可靠多遠導航定位技術、快速發射運載火箭技術、地球空間環境持續預報技術。

26.先進制造-智能機器人前沿技術及其應用的研究

專業背景：機械工程、電子/電氣/通信工程、計算機等專業背景

通過對智能機器人的產業趨勢和前沿技術的研究，捕捉中長期投資機會，可選研究方向包括：新型機構/材料/驅動與仿生、高性能運動控制、環境感知與定位導航、自主認知與決策、人機自然交互與協作共融等前沿研究方向。

27.新消費與服務-z世代消費心理及行為研究

專業背景：經濟學、金融學、管理學、統計學、心理學方向博士背景

通過梳理分析z世代人群的消費偏向性，為消費品牌創新及發展提供參考依據，捕捉新消費的中長期投資機會，可選研究方向包括：ｚ時代人群的消費認知與情緒研究、面向z時代的新消費品牌管理和創新產品擴散研究、新消費品牌文化影響研究等。

28.新消費與服務-智慧零售的概念及實踐研究

專業背景：經濟學、金融學、管理學、統計學、心理學方向博士背景

通過對智慧零售的產業趨勢和前沿技術的研究，捕捉中長期投資機會，可選研究方向包括：零售市場發展趨勢、智慧零售的技術前沿、智慧零售的應用場景及服務模式等。

29.醫療健康-創新藥產業技術路徑、臨床進展及應用的研究

專業背景：分子生物學、藥學、化學、免疫學等專業背景

通過對創新藥的產業趨勢和前沿技術的研究，捕捉中長期投資機會，可選研究方向包括：基因治療技術、核酸藥技術、新抗原、溶瘤病毒、細胞治療技術、抗體技術、protac技術、不可逆抑制劑及別構抑制劑技術等。

30.醫療健康-高值耗材產業政策趨勢、技術路徑及應用的研究

專業背景：生物醫學工程、醫學、生物學、衛生經濟管理等專業背景

通過對高值耗材的產業趨勢和前沿技術的研究，捕捉中長期投資機會，可選研究方向包括：骨科植入耗材、血管介入耗材、神經領域耗材、非血管介入耗材、電生理與起搏器等。

31.城市更新與新基建-新能源發電相關前沿技術路徑和應用前景研究

專業背景：物理、材料科學、電子/電氣工程、機械工程等專業背景

通過對新能源發電的產業趨勢和前沿技術的研究，捕捉中長期投資機會，可選研究方向包括：陸上及海上智能化風電裝備與風電場技術、超超臨界發電技術、硅太陽電池材料制備及器件技術、高效新型太陽電池材料及電池制備關鍵技術、電壓等級達±500千伏及以上的柔性直流輸電技術。

32.城市更新與新基建-新能源儲能及應用技術路徑和應用前景研究

專業背景：物理、材料科學、電子/電氣工程、機械工程等專業背景

通過對新能源儲能的產業趨勢和前沿技術的研究，捕捉中長期投資機會，可選研究方向包括：低成本長壽命高效安全的儲電技術、下一代固態電池技術、燃料電池分布式發電系統技術、燃料電池電動汽車技術。

33.母基金發展趨勢、先進模式和前沿技術應用的研究

專業背景：計算機、金融工程相關背景

通過研究母基金的產業趨勢、政策動向、模式演變和前沿技術的應用，借鑒國內外優秀母基金管理機構的發展經驗，優化創新投母基金的gp和子基金評價體系、母基金資產配置體系、基金運營體系和估值體系等。

34.特殊機遇：不良資產投資的國內外實踐及關鍵問題研究

專業背景：經濟學、金融學、管理學、統計學、法學方向博士背景

通過借鑒國內外不良資產的投資經驗，厘清投資環節中的關鍵問題，為創新投的特殊機遇投資提供系統性的支持，可選研究方向包括：不良資產投資的國外實踐與借鑒經驗、不良資產收購業務的信用風險度量與防控、不良資產壓力測試方法、不良資產定價等。

35.特殊機遇：資產支持證券的國際經驗與模式研究

專業背景：經濟學、金融學、管理學、統計學、法學方向博士背景

通過梳理國內外資產支持證券的發展實踐與經驗，為創新投的特殊機遇投資提供系統性的支持，可選研究方向包括：歐美資產支持證券的法律政策研究/定價方法研究、國內資產支持證券的模式與案例研究等。

36.并購投資：行業并購策略與案例研究

專業背景：金融、財務、法務等相關專業背景

根據行業生命周期和競爭格局鎖定并購賽道，通過分析過去二十年國內外相關領域的典型并購案例，不同類型企業并購行為的目的、策略、交易方式及并購后的整合、發展及其后的分拆策略，并重點復盤國際龍頭企業的并購史，為創新投開展并購交易提供參考。

37.私募股權行業發展趨勢、商業模式、競爭力以及新技術應用的研究

專業背景：金融、經濟、財務等相關專業背景

借鑒海內外私募股權行業的發展歷史和最新趨勢，分析典型機構的生存策略及其核心競爭力的形成，并結合新技術的行業應用前景，探索我國私募股權行業的發展趨勢、商業模式演化方向以及個體競爭力構建途徑，為創新投的戰略制定提供持續的系統支持。

38.券商系私募股權投資機構的資產配置和風險管理的研究

專業背景：經濟學、金融學、統計學、應用數學本碩，經濟學應用數學方向博士背景

通過借鑒國內外先進私募股權投資機構的資產配置和風險管理經驗，構建適合券商系私募股權投資機構的資產配置和風險管理體系。

39.券商系私募股權投資機構的績效薪酬管理和資產配置的研究

專業背景：經濟學、管理學背景

通過借鑒國內外先進私募股權投資機構和可比同行的績效薪酬管理經驗，并結合創新投的發展歷程和資源稟賦，探索創新投的績效薪酬管理體系優化方案；在集團買方生態背景下，構建創新投的資產配置體系，并為買賣方互動提供最優解決方案。

40.主動量化策略的開發研究

專業背景：金融學、數量經濟學等專業背景

通過本課題，系統研究梳理全球主動量化策略的實踐應用方法，并結合中國權益市場特征與實際情況，開發合理有效的主動量化投資策略。

41.市場微觀結構理論在市場定價中的應用研究

專業背景：金融學、數量經濟學等專業背景

通過本課題的研究，系統梳理市場微觀結構理論的發展脈絡與在主要市場的適用方向；進一步地，結合中國權益市場實際情況，應用該理論監測、跟蹤市場定價狀態，提出合理有效的擇時策略。

42.a股市場風格與行業輪動研究

專業背景：經濟學、金融學、數量經濟學等專業背景

通過本課題的研究，尋找影響a股風格及行業輪動的關鍵變量及指標，研究a股風格及行業輪動影響因素的歷史變遷，將自下而上的因素與自上而下的邏輯結合構建風格與行業輪動策略。

43.市場不同策略如管理期貨策略、套利策略和市場中性策略、多頭策略相關性及協方差矩陣預測及衍生品在fof中的策略應用

專業背景：經濟學、金融學、數量經濟學、金融工程等專業背景

本課題旨在對市場中的各類策略的特點及其之間的關系進行分析，對收益、波動、相關性和協方差矩陣進行預測，而不是單純使用歷史，從而為策略配置及風險預算分配提供依據。衍生品在fof中應用如尾部風險管理、對沖、杠桿收益等，具體的策略開發及回測結果。

44.fof不同數據源的數據整合、處理等數據倉庫及it系統支持、數據挖掘

專業背景：計算機，信息系統，管理科學，工業工程等專業背景

通過本課題對不同渠道來源的數據以數據倉庫的形式進行數據收集，數據整合，并和數據分析平臺進行銜接，運用機器學習和數據挖掘算法對不同管理人整合分析。

45.宏觀和金融市場狀態的區分、度量和預測

專業背景：計量經濟學、金融學（偏資產定價）、計算數學等專業背景

本課題的研究旨在尋找區分不同宏觀及金融市場狀態的一系列核心指標，通過對這些核心指標的度量和預測，全面模擬和預測宏觀和金融市場，幫助主動以及大類資產配置研究開發有效的投資策略。

46.世界格局重塑下的中國發展機會

專業背景：經濟學、數量經濟學等專業背景

本課題旨在研究新冠疫情爆發如何系統性重塑全球居民消費行為、產業格局；中美貿易摩擦可能帶來的中美脫鉤對中國經濟的影響。

47.重建符合新經濟變化趨勢的的a股行業分類

專業背景：經濟學、金融學、數量經濟學等專業背景

通過本課題研究，建立能夠反映產業趨勢，景氣度變化的更為細分的a股行業分類，并在此基礎上納入海外市場的中國上市公司，更好的刻畫行業變化，做持續的維護和梳理，并有效解決公司的跨行業的歸屬問題，重建a股行業輪動體系。

48.利率期權的定價和在中國債券市場的應用前景

專業背景：金融學、金融工程、管理科學與工程、數量經濟學等、數學、計算機專業背景

通過本課題的研究分析經典利率模型和利率期權定價模型在中國市場的適用性，研究不同標的利率期權（lpr、repo等）的合理定價方式。結合中國債券市場的情況給出利率期權的交易策略、應用場景，以及未來發展方向。

49.資產輪動與策略組合在資產配置中的應用研究

專業背景：金融學、金融工程學、管理科學與工程、數量經濟學、數學、計算機等專業背景

通過本課題的研究，將資產輪動、策略組合與傳統資產配置理念相結合，擴大資產配置的有效前沿。借鑒國內外投資組合管理的先進經驗，在股票、債券、場內衍生品等標準化資產的投資范圍內，通過研究當前宏觀經濟與市場環境（如流動性、經濟增長、通脹、資產比價、資產動量、政策等指標），開發多種投資策略（如選股策略、債券投資策略、中性套利策略等），分配各類型策略的權重，以達到提高組合長期收益、優化風險收益比的目標。

50.金融科技在智能投研領域的應用研究

專業背景：金融學、計算機科學等專業背景

通過本課題的研究，積極探索金融科技在智能投研領域的實際應用場景；借鑒國外先進經驗，并梳理分析國內現狀，提出切實可行的場景落地方案；實現提升投研效率和能力的目標。

51.人工智能在量化投資領域的應用研究

專業背景：計算機、人工智能、數學、統計學等專業背景；在國際頂級機器學習會議icml、neurips、aaai等上發表過學術論文者優先；有深度學習工程實踐者優先

通過本課題的研究，緊跟人工智能領域的學術和科技前沿，積極探索人工智能在量化投資各環節的應用，包括但不限于基于大數據的因子挖掘、基于機器學習的因子合成、組合構建、交易執行和擇時等；建立嚴謹科學的量化投研體系，獨立構建或與公司量化投資團隊合作來推動量化投資策略的改進，并積極參與相關算法和模型的落地實踐。

報名方式

1.請申請人將簡歷發送到國泰君安證券博士后科研工作站聯系人郵箱，通過初篩的申請人將會收到應聘報名表。

在截止日前，請申請人將以下報名材料以郵件形式發送至聯系人郵箱，郵件主題請采用“2021博后申請-姓名-畢業學校-專業”的格式。

（1）應聘報名表；

（2）擬選課題研究計劃書（3000-8000字）；

（3）博士研究生畢業證書和學位證書掃描件，應屆畢業生提供相關證明；

（4）兩位本學科博士生導師的推薦信，其中一位為本人讀博期間導師。

2.本工作站采取“公開招收、嚴格選拔、擇優錄取”的原則，公開、公平、公正地招收博士后研究人員。本站對報名材料進行審核，審核合格者將在上海參加面試，具體時間將另行通知。

聯系方式

聯系人：周老師

聯系電話：021-38032797

郵箱：postdoctor@gtjas.com

報名截止時間：2020年12月31日

相關附件下載:000wri

原標題：[普通招聘]國泰君安證券股份有限公司博士后科研工作站2021年度招聘簡章 2020-11-16

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