Chuyên viên Phân tích định lượng (Quant)

1. Mục tiêu: Nghiên cứu và xây dựng các mô hình định lượng từ dữ liệu tài chính và thị trường chứng khoán. Cung cấp cơ sở phân tích phục vụ lựa chọn cổ phiếu, xây dựng danh mục và đánh giá chiến lược đầu tư của Công ty.

2. Các nhiệm vụ:

a. Nghiên cứu và phát triển mô hình đầu tư

- Thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu giá, khối lượng giao dịch, báo cáo tài chính và các dữ liệu liên quan; phối hợp với bộ phận dữ liệu để kiểm tra chất lượng và cập nhật dữ liệu phục vụ nghiên cứu.

- Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến lợi suất và rủi ro; xây dựng mô hình sàng lọc, chấm điểm cổ phiếu, tín hiệu đầu tư hoặc phân bổ danh mục theo mục tiêu được giao.

b. Kiểm định và đánh giá mô hình

- Thực hiện kiểm thử chiến lược trên dữ liệu lịch sử (backtest), kiểm định trên dữ liệu ngoài mẫu và phân tích các kịch bản thị trường. Đánh giá lợi suất, biến động, mức sụt giảm danh mục, thanh khoản và chi phí giao dịch.

- Kiểm soát sai lệch dữ liệu và nguy cơ quá khớp mô hình; ghi nhận giả định, giới hạn áp dụng và điều kiện giao dịch thực tế. Theo dõi kết quả sau khi mô hình được áp dụng và đề xuất điều chỉnh.

c. Ứng dụng kết quả nghiên cứu

- Xây dựng báo cáo và công cụ theo dõi kết quả phân tích định lượng; trình bày khuyến nghị, rủi ro và giới hạn của mô hình để hỗ trợ quyết định đầu tư.

- Phối hợp với các bộ phận phân tích, đầu tư, dữ liệu và công nghệ để triển khai mô hình hoặc công cụ đã được phê duyệt; tự động hóa các bước xử lý và báo cáo phù hợp.

- Lưu trữ mã nguồn, phương pháp nghiên cứu và tài liệu hướng dẫn để kết quả có thể được kiểm tra, tái lập và bàn giao; thực hiện bảo mật dữ liệu theo quy định của Công ty.

d. Các công việc khác liên quan đến công việc theo yêu cầu của cấp quản lý (nếu có).

- Tốt nghiệp Đại học trở lên, chuyên ngành Kinh tế

- Có kinh nghiệm từ 01 năm trở lên nghiệm trong phân tích định lượng, nghiên cứu đầu tư hoặc phân tích dữ liệu tài chính; đã trực tiếp xây dựng và kiểm định mô hình phục vụ bài toán đầu tư.

• Mở rộng cho các ứng viên chưa có kinh nghiệm

- Ưu tiên ứng viên:

• Có nền tảng về xác suất thống kê, hồi quy, kiểm định giả thuyết và phân tích chuỗi thời gian; biết lựa chọn phương pháp phù hợp với câu hỏi nghiên cứu.
• Có kinh nghiệm backtest và đánh giá hiệu quả chiến lược hoặc danh mục; hiểu cách kiểm soát dữ liệu nhìn trước, thiên lệch sống sót và quá khớp mô hình.
• Hiểu thị trường chứng khoán, các yếu tố ảnh hưởng đến giá cổ phiếu và nguyên tắc xây dựng danh mục; biết phản ánh thanh khoản, chi phí và điều kiện giao dịch vào phân tích.

- Kỹ năng:

• BẮT BUỘC - Thành thạo Python để xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình
• BẮT BUỘC -  Ứng dụng AI trong công việc
• Có khả năng nghiên cứu độc lập, tư duy phản biện và kiểm tra tính hợp lý của kết quả. Cẩn trọng trong xử lý dữ liệu và trình bày giả định.
• Trình bày được kết quả phân tích cho người không chuyên về mô hình.
• Đọc hiểu tài liệu chuyên môn và tài liệu kỹ thuật bằng tiếng Anh.

BẮT BUỘC: 

- Gửi kèm 01 sản phẩm liên quan đến đầu tư như danh mục đầu tư, bộ lọc cổ phiếu... 

- Yêu cầu định dạng file python