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?崗位概述?
我們致力于通過前沿的另類數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，挖掘市場(chǎng)中的獨(dú)特阿爾法機(jī)會(huì)。現(xiàn)招聘對(duì)數(shù)據(jù)有極強(qiáng)洞察力和處理能力的研究員，你將負(fù)責(zé)構(gòu)建從原始數(shù)據(jù)到穩(wěn)健策略的完整流水線，重點(diǎn)挖掘網(wǎng)絡(luò)輿情、文本情感等非傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源的價(jià)值。
?核心職責(zé)（細(xì)化與深化）??
?另類數(shù)據(jù)源的開拓與獲取?
?多渠道獲取?：系統(tǒng)性地識(shí)別、評(píng)估和獲取多元化的另類數(shù)據(jù)源，包括但不限于財(cái)經(jīng)論壇（如東方財(cái)富股吧）、新聞媒體、社交媒體文本、供應(yīng)鏈信息、衛(wèi)星圖像等
。
?技術(shù)實(shí)現(xiàn)?：獨(dú)立或主導(dǎo)設(shè)計(jì)并實(shí)施高效穩(wěn)定的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。熟練運(yùn)用 ?Python (Requests, Scrapy, BeautifulSoup)?? 等工具和框架，應(yīng)對(duì)反爬蟲機(jī)制，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、完整性與質(zhì)量
。
?數(shù)據(jù)處理與情感分析?
?數(shù)據(jù)清洗與構(gòu)建?：對(duì)獲取的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化原始數(shù)據(jù)進(jìn)行深度清洗、去噪、標(biāo)準(zhǔn)化和結(jié)構(gòu)化處理，構(gòu)建可供研究使用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫(kù)
。
?情感量化?：應(yīng)用自然語言處理技術(shù)，例如使用 ?SnowNLP、LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）?? 等模型或基于詞典的方法，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，將主觀文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化為可量化的情感指標(biāo)（如積極/消極分?jǐn)?shù)、情緒強(qiáng)度等），為因子構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。
?因子構(gòu)建、驗(yàn)證與策略集成?
?創(chuàng)新因子構(gòu)建?：基于處理后的另類數(shù)據(jù)（如輿情熱度變化、情感傾向轉(zhuǎn)折點(diǎn)等），結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)（如SVM、隨機(jī)森林）、深度學(xué)習(xí)或圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）等方法，設(shè)計(jì)和測(cè)試創(chuàng)新的Alpha因子
。
?系統(tǒng)化回測(cè)與評(píng)估?：建立完善的因子評(píng)價(jià)體系，對(duì)因子進(jìn)行嚴(yán)格的批量回測(cè)。評(píng)估指標(biāo)包括但不限于IC值、IR值、換手率、衰減特性等，確保因子的有效性和穩(wěn)定性
。
?策略實(shí)現(xiàn)與優(yōu)化?：將有效因子整合進(jìn)多因子模型或開發(fā)獨(dú)立策略，并進(jìn)行實(shí)盤跟蹤與持續(xù)優(yōu)化。