量化交易天花板|谁动了 Jane Street 的奶酪?

财富   财经   2024-04-19 10:18   上海  

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据《金融时报》报道,全球最大的做市商之一Jane Street(简街)预计2024 年第一季度的净交易收入将达到约 44 亿美元,比上年同期增长一倍多,比 2023 年底增长 35%。简街过去 12 个月的利润总额达到约 74 亿美元。Jane Street交易货币、交易所交易基金和期权等数万种产品,2023 年和 2022 年的利润分别为 59 亿美元和 67 亿美元。

简街是已悄然崛起为全球金融市场的交易巨头,并超越了许多大型竞争对手和银行。而他们如此低调,圈外人甚至不知道他们谁。

光鲜的盈利下,正上演一场没有硝烟的利益争夺。Jane Street正在起诉另一家华尔街量化巨头和两名前雇员,指控他们窃取商业机密。华尔街交易巨头之间的争执固然引人瞩目,但连低调和包容的Jane Street都被激怒至诉诸公堂的地步,可见事情的严肃,以及这策略多么重(zhuan)要(qian)。

Jane Street向纽约曼哈顿联邦法院提交诉状,称投奔对手的两名前雇员窃取了 "极具价值、独特且专有的 "交易策略。在他俩加入竞争对手后的几周内,该公司从这一顶级秘密策略中获得的利润骤降了 50%,而且一个新实体“开始模仿该交易策略下单"。

对于这项引起轩然大波的策略是什么,Jane Street这么描述,“通过识别某些信号、策略以及分析和解释这些信号的方法,公司能够可靠地预测未来的市场活动。这项策略的成功难以言表。”Jane Street在诉状中称:被告没有制定自己的交易策略,而是窃取了Jane Street长期辛勤投资的成果——其知识产权和商业秘密”Jane Street正在寻求阻止对方使用该策略,并寻求损害赔偿。


量化交易巨头依赖技术、算法和人工智能从瞬息万变的市场中攫取利润。而窃取商业机密的指控也变得越来越常见。在得到广泛媒体关注的几宗法律纠纷中,我们知道的有广为流传的2015年Two Sigma的前quant被定罪窃取模型一案;2011年高盛的一名计算机程序员也因类似罪行被起诉,不过他的定罪后来被推翻。


鲜有人知的Jane Street是全球最大的做市商之一,2020年的证券交易额超过 1700亿美元,它在小众但发展迅速的bond ETF领域尤其亮眼,占据了顶流地位。1999年成立以来,Jane Street从来不要求员工签署禁业协议,在本案爆发前,他们也从来没起诉过离职前往竞争对手公司的前员工。Jane Street表示曾向对方和两名前员工发函,要求他们停止使用这个策略交易,但遭到了拒绝。



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一、百亿量化私募基金热招


1.算法交易研究员

岗位职责
1. 研究、开发和维护覆盖各个市场的交易算法(以A股市场为主),了解并掌握最前沿的算法思路、交易规则和执行方法;
2. 利用多维度的金融市场数据,运用统计分析等手段建立算法交易模型;
3. 与交易系统开发人员合作,进行策略上线及生产维护;
4. 与量化研究员合作,持续追踪执行效果,评估执行可提升的空间,减少市场冲击成本及损耗。


任职要求
1. 海内外知名院校硕士及以上学历,计算机、数学、物理、统计、金融工程等相关理工类专业;
2. 2年以上工作经验,熟悉常见算法交易模型,对行情数据、市场微观结构有深入了解。在做市交易、短周期预测信号等领域有一定的实务经验者优先;
3. 在运筹学、随机控制、深度学习、强化学习等方向之一有一定的理论积累;
4. 熟练掌握Python/C++。有交易系统业务框架设计经验者优先。

工作地点
上海/深圳/北京



2.量化研究员

岗位职责(任一)
1. 因子挖掘,研发股票和期货市场预测模型;
2. 模型集成和投资组合优化;
3. 交易执行优化。

任职要求
1. 国内外一流名校硕士以上学历,数学、物理、计算机或相关专业,本科阶段GPAtop20%;
2. 具备扎实的数学功底和量化的创新意识;
3. 熟悉至少一门编程语言(Python/MATLAB/R)
4. 能够快速阅读英文文献,具备很强的学习能力;
5. IMO/ACM获奖者优先。

工作地点
北京/上海/深圳/杭州



    二、百亿量化私募基金热招

    (业绩Top/团队稳定)


    AI量化研究员
    (机器学习、深度学习、强化学习方向均可)

    岗位职责

    1. 使用机学习将市场更好的分类预测,开发量化策略模型

    2. 开发部署自动化机器学习加速量化策略迭代效率;

    3. 开发并实施强化学习分析和预测市场动态,动态仓位控制构建和优化交易策略。

    任职要求
    1. 海内外知名高校硕士及以上学历,计算机、数学、统计学、运筹学等相关专业,优秀应届生亦可
    2. 具有扎实的深度学习知识基础,熟悉automl, 对MDP/Bellman Optimality/Dynamic Programming/Policy Optimization/Policy Gradient等强化学习概念有较深理解;
    3. 熟悉强化学习领域内的代表性算法,并对强化学习某一子领域有一定的研究深度;
    4. 熟悉至少一种深度学习框架(PyTorch、TensorFlow等),能够独立实现研究算法的开发与验证;
    5. 良好的沟通和团队合作能力,善于分析和解决问题,对解决具有挑战性的问题充满激情。

    工作地点
    上海/深圳/北京



    三、中大型量化私募基金热招


    算法交易开发工程师


    岗位职责
    1. 负责交易和研究系统的开发,优化和维护;
    2. 负责公司各类程序化策略的算法下单编程,包括算法编程与接口编程;
    3. 建立股票电子交易算法数学模型,进行交易;
    4. 参与交易策略的研发;
    5. 运用算法降低统的市场影响。


    任职要求
    1. 本科及以上学历,国内外重点大学计算机、软件等相关专业;
    2. 具有2年以上丰富的设计和开发低延迟执行算法和系统的经验;
    3. 熟悉程序化算法(股票/期货,高频与中频)下单工作,有实盘算法下单经验;
    4. 熟练使用 c++, python等编程语言。

    工作地点
    北京/上




    四、海外顶尖量化归国团队


    低延时系统开发工程师(C++)

    岗位职责
    1. 系统设计和架构:设计、实施和维护低延迟交易系统,包括市场数据源、订单管理系统和执行平台;
    2. 性能优化:持续优化交易系统,实现超低延迟、高吞吐量和可靠性最大化。识别并消除硬件、软件和网络基础设施中的性能瓶颈;
    3. 算法交易策略:与量化分析师合作实施和部署算法交易策略。确保交易算法实时高效、准确地执行;
    4. 市场连接:管理与交易所的实时市场数据连接。开发和维护API的集成,用于订单路由、市场数据收集、检索,交易执行等; 
    5. 风险管理:实施风险控制和监控系统以降低交易风险。开发和维护熔断机制、头寸限制和其他风险管理机制。

    任职要求
    1. 计算机科学、工程、数学或相关领域的本科或更高学位;
    2. 在设计、实施和优化复杂系统方面拥有丰富的经验(4年以上); 
    3. 对 Linux 内核有丰富的了解,包括设备驱动程序、网络堆栈和性能优化;
    4. 熟悉多线程和分布式计算。

    优先考虑能力
    1. 有低延迟硬件和编程技术的经验;
    2. 有FPGA 经验;
    3. 有实时分布式系统和消息队列的经验
    4. 了解统计分析、机器学习和数据分析技术;
    5. 了解金融市场、交易算法和电子交易协议; 
    6. 熟悉市场数据源、订单簿和交易所连接;
    7. 相关领域的硕博学位。


    工作地点
    香港



      五、多家量化私募热招


      量化研究实习生


      岗位职责
      1. 参与中高频因子、机器学习深度学习模型及组合优化模型的研究;
      2. 高效学习、实现研报文献中的投资策略以及投研总监布置的研究方向课题。

      任职要求
      1. 国内外知名院校数学、统计、物理、计算机等STEM相关专业的本硕博在校生;
      2. 具备扎实的数学功底和量化的创新意识,有知名竞赛(如IMO/ACM)获奖经历者优先;
      3. 具备C++或Python编程及应用能力;
      4. 能够快速阅读英文文献,具备很强的学习能力;
      5. 热爱量化,具有探究精神和很强的逻辑思维能力。

      工作地点
      北京/上海/深圳



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