1、行业与市场分析： 研究行业周期、竞争格局、政策影响，判断行业景气度。 跟踪市场动态（如资金流向、估值变化、机构持仓），识别板块轮动机会。 建立行业比较框架（如盈利增速、ROE、估值分位数），筛选优势行业。 2、策略开发： 构建量化或定性策略模型（如行业轮动模型、因子选股策略、主题投资策略）。 结合宏观经济指标（GDP、利率、通胀）预判市场风格（成长/价值、大盘/小盘）。 设计对冲或套利策略（如跨行业配对交易、事件驱动策略）。 3、风险预警： 监测系统性风险（如流动性危机、政策突变）和行业特定风险（如技术迭代、供应链断裂）。 通过波动率、相关性分析等工具评估组合风险暴露。 4、报告与路演： 撰写深度报告（行业比较、专题策略、年度展望），向基金经理或客户推荐配置方向。 参与路演，与买方/卖方机构沟通策略逻辑。

1、2026届海内外硕士及以上学历，金融、经济和计算机、金融工程等复合背景优先； 2、有数据分析实习经验，掌握python等编程技能优先； 3、对金融市场、投资工具、基金行业有一定理解，通过CFA、CPA考试或有相关实习经验者优先； 4、具有较强的逻辑思维能力、熟练的数据挖掘分析能力、会使用AI，良好的沟通表达和写作能力； 5、具有较强的自我驱动力、责任心以及在较强压力下高效工作的能力； 6、博士生候选人在投递简历时需在附件处上传自己已发表文章的列表。