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课题：人工智能及组合优化理论在量化权益投资的应用及改进
课题简介：人工智能（AI）与组合优化理论的结合为量化权益投资提供了新机遇。相较传统量化模型，AI技术能够从海量数据中自动学习并识别潜在规律，进而提升投资策略的精准度。同时，组合优化理论在处理实际投资中的复杂约束条件更有优势。本课题聚焦AI与组合优化在量化权益投资中的融合应用与改进，研究成果将为量化投资提供新的理论和方法支持，助力投资者在复杂市场中做出更优决策。

1.具有良好的政治素质和道德修养，遵纪守法，身体健康；
2.2025年应届博士研究生，或毕业不超过三年（不早于2022年）的往届博士毕业生；
3.专业背景：具备金融工程、统计学、计算机科学或相关专业的学位，熟悉最优化理论。熟悉金融市场和量化投资的基本理论与方法，有金融行业从业经验者优先；
4.研究技能：熟练掌握 Python 等编程语言，熟悉常见的机器学习和深度学习框架，如 PyTorch 等。具备数据处理和分析能力，能够运用统计方法进行模型评估。有良好的数学基础，熟悉概率论、线性代数等。掌握自然语言处理技术者更佳；
5.全职在站内从事科研工作。

薪酬面议。