【公司简介】
上海量恒信息技术股份有限公司是金融交易行业人工智能解决方案的领先者。在瞬息万变的资本市场，最大的挑战在于如何准确预测市场走势；传统模型往往难以捕捉金融市场的复杂性，导致错失交易机会并面临更高风险。我们致力于为中国金融行业打造高性能、AI 驱动的基础设施，帮助严谨的交易人员在监管框架内高效地管理多种模型与数据集，从而专注于更深入的研究并做出更明智的交易决策，取得卓越回报。我们的核心价值观是：守正出奇，守拙利他。
【岗位概述】
我们正在寻找一位熟悉 ARIMA-GARCH 时间序列建模的工程师，全面参与金融市场数据的建模与预测工作。该岗位需要在深入理解 ARIMA（含 ARMA、ARIMA、季节性 ARIMA）及 GARCH（含 ARCH、GARCH、及其扩展）等时序模型理论的基础上，结合统计检验、参数估计、模型诊断等关键环节，为量化交易与风险管理提供高可靠的模型支持。您将运用专业的数理和编程能力，对海量市场数据（例如股票指数、大宗商品价格等）进行数据预处理、建模、评估和部署，为公司在策略研究和风险控制方面提供有力保障。
【岗位职责】
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ARIMA-GARCH 模型开发与优化
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基于历史价格或收益率数据，构建 ARIMA（或 ARMA）模型，利用差分、ACF、PACF、EACF 等方法进行模型初筛与定阶。
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对残差数据进行 ARCH 效应检验并使用 GARCH（或其扩展）模型进行深入建模，优化波动率预测并支持风险度量。
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结合 AIC、BIC 等信息准则和统计检验（如 JB 检验、Ljung-Box 检验等），对模型进行选择、对比与改进。
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使用极大似然（ML）、CSS、CSS-ML 等估计方法，完成对关键参数的稳健估计。
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模型诊断与风险评估
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根据模型残差进行正态性检验（QQ 图、JB 检验等），识别模型潜在问题并实施修正。
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监控残差的自相关性与异方差特征，保证预测结果的稳定性与可信度。
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借助 VaR、波动率置信区间等指标，对市场风险进行量化评估并提出改进建议。
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结合 GARCH(1,1) 等主流波动率模型深入分析市场的剧烈波动及极端风险情况。
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数据预处理与特征工程
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深入理解金融时间序列特征：平稳性检验、差分处理、对数变换、异常值检测等。
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对海量市场数据（如 S&P 500、大宗商品、外汇等）执行清洗、归一化、特征选取以及可视化分析。
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综合运用 R、Python、MATLAB 等主流工具，提升数据处理与模型训练效率。
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技术创新与算法拓展
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跟踪学术与行业前沿研究，将神经网络（如 NAR、RNN）与传统时序模型结合，实现更优预测性能。
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探索季节性 ARIMA、T 分布 GARCH、EGARCH、APARCH 等衍生模型，进一步增强波动率建模与风险管理效果。
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优化计算流程与超参数设置，持续提升模型的鲁棒性与泛化能力。
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跨团队协作与技术支持
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与量化分析师、数据科学家和交易策略团队紧密合作，将 ARIMA-GARCH 模型成果融入公司核心交易及风险控制系统。
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编写完善的技术文档，向内部及外部合作伙伴提供培训与技术支持。
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持续反馈并改进模型表现，为风险监控、策略开发等关键业务提供实时支持。
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【任职要求】
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教育与背景
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统计学、数学、金融工程、计算机科学等相关专业本科及以上学历。
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在金融或量化交易领域具备时间序列建模项目经验者优先。
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技术与模型能力
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熟悉 ARMA、ARIMA、季节性 ARIMA 等线性时序模型的原理，对参数估计和模型诊断有系统经验。
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深刻理解 ARCH、GARCH 等非线性波动率模型的原理及适用范围，能够用来解决金融市场的波动聚集与厚尾问题。
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掌握 AIC、BIC、ADF 检验、Ljung-Box 检验、JB 检验等常用模型评价与统计检验方法。
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能够运用 R、Python 或 MATLAB 等语言完成数据处理、可视化、模型训练与预测。
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编程与工具
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熟练掌握常用数据分析库（Pandas、NumPy、Scikit-learn 等），对时间序列库（statsmodels、TSA 包等）有一定经验。
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具备撰写高质量可复现代码的能力，熟悉 Git 等版本管理工具。
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了解 Docker、云端部署等常见 DevOps 工具者优先。
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综合能力
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优秀的数学与统计思维，能够快速定位和解决模型或数据中的复杂问题。
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良好的团队协作及沟通能力，可与量化、风控等多方团队紧密配合，协同完成项目。
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对金融市场行情和风险管理有热情，积极跟进学术研究与行业动态。
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具有分析大规模金融数据的经验，对新技术和新工具保持高度敏感。
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【福利待遇】
- 可选择在国内远程办公，可达100%；
- 每年可在海外远程办公长达 25 天；
- 具竞争力的基本薪资及奖金；
- 扁平化的组织结构，融洽积极的团队氛围。
- 每年多次海外集体出游。
- 各种休闲活动（如体育运动、桌游等）。
【工作地点】
- 上海