國泰君安證券參加高校人才網(wǎng)2023博士人才全球巡回招聘會(huì)，歡迎海內(nèi)外優(yōu)秀博士人才報(bào)名參會(huì)，與國泰君安證券現(xiàn)場交流。

1. 參會(huì)場次

10月20日-清北專場（地點(diǎn)：北京文津國際酒店 · 5樓陽光宴會(huì)廳）

10月21日-北京站A（人文社科經(jīng)管藝術(shù)類專場）（地點(diǎn)：北京新世紀(jì)日航飯店·2樓中華廳）

10月21日-北京站B（理工農(nóng)醫(yī)類專場）（地點(diǎn)：北京新世紀(jì)日航飯店·2樓中華廳）

10月26日-上海站（地點(diǎn)：上海神旺大酒店·2樓福旺廳）

2. 報(bào)名通道：點(diǎn)擊查看活動(dòng)詳情，立即報(bào)名→【10月20日-清北校外專場】、【10月21日-北京站A（人文社科經(jīng)管藝術(shù)類專場）】、【10月21日-北京站B（理工農(nóng)醫(yī)類專場）】、【10月26日-上海站】

本次招聘會(huì)不收取參會(huì)人才任何費(fèi)用。

3. 入場方式

參會(huì)人才現(xiàn)場出示簽到序列號(hào)，驗(yàn)收個(gè)人簡歷后領(lǐng)取入場憑證進(jìn)場。

公司簡介：國泰君安證券股份有限公司是中國證券行業(yè)長期、持續(xù)、全面領(lǐng)先的綜合金融服務(wù)商。國泰君安跨越了中國資本市場發(fā)展的全部歷程和多個(gè)周期，始終以客戶為中心，深耕中國市場，為個(gè)人和機(jī)構(gòu)客戶提供各類金融服務(wù)，確立了全方位的行業(yè)領(lǐng)先地位。

博士后工作站簡介：作為中國金融行業(yè)高端科研人才的孵化培養(yǎng)平臺(tái)，國泰君安博士后科研工作站秉承“人才是第一生產(chǎn)力”的人才開發(fā)理念，發(fā)掘和儲(chǔ)備符合國泰君安企業(yè)文化的高端專業(yè)人才，為公司前沿業(yè)務(wù)提供更多可轉(zhuǎn)化的科研成果，為公司戰(zhàn)略目標(biāo)的達(dá)成貢獻(xiàn)力量。自2015年建站以來，工作站培養(yǎng)在站博士后數(shù)名，分別服務(wù)于投行、交投、財(cái)富管理、研究與機(jī)構(gòu)等主要業(yè)務(wù)條線及部門。

一、基本條件

1.具有良好的政治思想素質(zhì)和道德水準(zhǔn)，遵守中國法律，無違法違紀(jì)行為。年齡不超過35周歲，身體健康。

2.近三年(不早于2021年)在國內(nèi)外大學(xué)獲得博士學(xué)位，或2024年應(yīng)屆博士研究生，所學(xué)專業(yè)與博士后研究課題相關(guān)。

3.具備全脫產(chǎn)在本站從事博士后研究工作的條件。

4.具備較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、科研能力與英語水平，具有敬業(yè)精神和團(tuán)隊(duì)合作能力，能盡職盡責(zé)完成博士后研究工作；具有課題要求的相關(guān)金融或產(chǎn)業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先考慮。

二、研究選題

1.人工智能技術(shù)在FICC投研和多資產(chǎn)策略指數(shù)構(gòu)建中的應(yīng)用研究（固定收益外匯商品部）

專業(yè)背景：人工智能、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、金融數(shù)學(xué)與金融工程等專業(yè)背景。

研究方向：通過本課題的研究，系統(tǒng)梳理人工智能技術(shù)在國內(nèi)外資產(chǎn)管理和FICC領(lǐng)域的應(yīng)用情景；深入研究國內(nèi)外領(lǐng)先指數(shù)機(jī)構(gòu)的發(fā)展歷程、業(yè)務(wù)特征及最新趨勢；追蹤復(fù)制大模型等前沿人工智能技術(shù)在FICC投研領(lǐng)域的信息感知、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、交易增強(qiáng)、智能決策等方面的創(chuàng)新創(chuàng)造；分析總結(jié)包括海外主權(quán)投資機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)資管、銀行資管等不同類型機(jī)構(gòu)在指數(shù)化投資上的需求特征；梳理結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)周期與多資產(chǎn)配置趨勢的理論方法；研究探索人工智能技術(shù)在FICC投研、策略指數(shù)構(gòu)建、智能投顧、風(fēng)格化投資與被動(dòng)投資等方面的應(yīng)用場景及未來發(fā)展。推動(dòng)人工智能技術(shù)在FICC平臺(tái)上的場景落地與融合，構(gòu)建具有中國特色的指數(shù)體系和指數(shù)產(chǎn)品，助力上海全球金融資源配置功能的發(fā)揮與能級(jí)提升，服務(wù)資管新規(guī)時(shí)代下的機(jī)構(gòu)與個(gè)人投資管理需求。

1.人工智能算法賦能債券交易（固定收益外匯商品部）

專業(yè)背景：金融工程、計(jì)算機(jī)、人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)等專業(yè)背景。

研究方向：通過本課題的研究，從多個(gè)維度探索如何利用人工智能算法賦能債券交易。例如從客戶歷史成交記錄、交易員聊天記錄、客戶的基礎(chǔ)信息、債券基礎(chǔ)信息等全方面挖掘各項(xiàng)特征，構(gòu)建協(xié)助匹配潛在債券交易客戶的推薦算法;運(yùn)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論，訓(xùn)練具備根據(jù)當(dāng)前市場環(huán)境和賬戶資金持倉等情況，自主持續(xù)學(xué)習(xí)調(diào)整策略能力的模型，進(jìn)行二級(jí)市場投資，輔助交易決策。

2.國際非集中清算衍生品交易履約保障機(jī)制研究及境內(nèi)衍生品履約保障機(jī)制探索（固定收益外匯商品部）

專業(yè)背景：金融學(xué)、法律等專業(yè)背景。

研究方向：通過研究國際非集中清算衍生品市場發(fā)展、現(xiàn)狀及履約保障機(jī)制，總結(jié)成熟市場可借鑒經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合國內(nèi)金融衍生品市場特征、法律環(huán)境等探索境內(nèi)履約保障機(jī)制的可能發(fā)展趨勢。

3.宏觀經(jīng)濟(jì)增長、周期以及政策組合研究（研究所）

專業(yè)背景：經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)專業(yè)背景。

研究方向：宏觀研究定位于服務(wù)投資策略與配置組合的搭建，要厘清增長、周期或政策組合變化對(duì)國內(nèi)投資環(huán)境與投資策略的影響。需要以全球視野對(duì)中國經(jīng)濟(jì)增長、周期或財(cái)政、貨幣、區(qū)域與產(chǎn)業(yè)政策的熱點(diǎn)問題構(gòu)建分析框架。特別強(qiáng)調(diào)在新發(fā)展階段，框架要納入新興產(chǎn)業(yè)、新結(jié)構(gòu)特征（人口、資源）以及新政策導(dǎo)向（碳中和、共同富裕）等要素。

4.大類資產(chǎn)配置策略（研究所）

專業(yè)背景：經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)復(fù)合專業(yè)背景。

研究方向：以全球長線資金發(fā)展格局為背景，結(jié)合國內(nèi)外最新學(xué)術(shù)與業(yè)界做法，在深入研究中國宏觀經(jīng)濟(jì)以及各類金融市場的基礎(chǔ)上，經(jīng)與境內(nèi)大型投資機(jī)構(gòu)充分溝通，建立大類資產(chǎn)配置的研究體系。

5.大類資產(chǎn)配置模型構(gòu)建（研究所）

專業(yè)背景：金融學(xué)、金融工程、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)等復(fù)合專業(yè)背景。

研究方向：通過數(shù)量化模型和方法，為投資機(jī)構(gòu)提供大類資產(chǎn)配置策略和建議。研究內(nèi)容涉及量化資產(chǎn)配置模型、量化擇時(shí)系統(tǒng)、量化行業(yè)配置、因子投資、業(yè)績歸因與風(fēng)險(xiǎn)管理等。

6.基金組合配置策略（研究所）

專業(yè)背景：金融學(xué)、金融工程或者數(shù)量復(fù)合專業(yè)背景。

研究方向：建立各類公募基金和私募基金的研究和評(píng)價(jià)體系，結(jié)合大類資產(chǎn)配置的基礎(chǔ)原則和方向，構(gòu)建基金組合配置的策略體系。

7.量化投資策略（研究所）

專業(yè)背景：金融學(xué)、金融工程或者數(shù)量復(fù)合專業(yè)背景。

研究方向：從事量化策略以及指數(shù)基金和各類權(quán)益衍生工具的研究工作，在與投資機(jī)構(gòu)充分溝通的基礎(chǔ)上，構(gòu)建境內(nèi)資本市場可適用的量化投資策略。

8.區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究（研究所）

專業(yè)背景：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理科學(xué)與工程、技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理、大數(shù)據(jù)分析等相關(guān)專業(yè)背景。

研究方向：區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究定位于智庫研究，聚焦京津冀、長三角、粵港澳大灣區(qū)等重點(diǎn)區(qū)域，順應(yīng)國家重大發(fā)展戰(zhàn)略，推動(dòng)金融助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，涉及產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、區(qū)域集群、金融支持以及其他重大議題（科技創(chuàng)新、碳中和、ESG、國資國企改革等）。

9.新一代信息科技產(chǎn)業(yè)研究（研究所）

專業(yè)背景：集成電路微電子、計(jì)算機(jī)科學(xué)、通信工程、軟件工程、電子信息工程、網(wǎng)絡(luò)工程、人工智能、云計(jì)算等相關(guān)專業(yè)背景。

研究方向：新一代信息科技產(chǎn)業(yè)研究定位于服務(wù)投資銀行、PE和VC等一級(jí)市場投融資業(yè)務(wù)，涉及集成電路設(shè)計(jì)、制造、封測等關(guān)聯(lián)領(lǐng)域中的前沿（Chiplet、存算一體、先進(jìn)封裝等）與卡脖子技術(shù)、新一輪信息科技（AIGC、XR元宇宙等）底層至應(yīng)用層的相關(guān)前沿技術(shù)（高速通信、自動(dòng)駕駛、信創(chuàng)、IoT、軟件定義等）及新興交叉領(lǐng)域。

10.高端制造產(chǎn)業(yè)研究（研究所）

專業(yè)背景：機(jī)械工程、控制科學(xué)與工程、電子科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、電氣工程、光學(xué)工程、車輛工程、船舶與海洋工程、航空宇航科學(xué)與技術(shù)、機(jī)器人、人工智能等相關(guān)專業(yè)背景。

研究方向：高端制造產(chǎn)業(yè)研究定位于服務(wù)投資銀行、PE和VC等一級(jí)市場投融資業(yè)務(wù)，涉及裝備制造數(shù)字化、機(jī)器人、工業(yè)母機(jī)、人工智能、半導(dǎo)體裝備、新能源裝備、農(nóng)機(jī)裝備、船舶與海洋工程裝備等高端裝備以及關(guān)鍵核心零部件領(lǐng)域。

11.新一代材料產(chǎn)業(yè)研究（研究所）

專業(yè)背景：材料科學(xué)與工程、化學(xué)科學(xué)與工程、物理學(xué)、生物學(xué)、環(huán)境科學(xué)與工程等相關(guān)專業(yè)背景。

研究方向：新一代材料產(chǎn)業(yè)研究定位于服務(wù)投資銀行、PE和VC等一級(jí)市場投融資業(yè)務(wù)，涉及新能源材料、電子信息材料、生命生物材料等先進(jìn)基礎(chǔ)材料、關(guān)鍵戰(zhàn)略材料、前沿新材料諸多領(lǐng)域。

12.新能源與智能汽車產(chǎn)業(yè)研究（研究所）

專業(yè)背景：能源動(dòng)力、能源化學(xué)、能源材料、能源電力、能源經(jīng)濟(jì)、能源工程、化學(xué)工程、車輛工程、電氣工程等相關(guān)專業(yè)背景。

研究方向：新能源與智能汽車產(chǎn)業(yè)研究定位于服務(wù)投資銀行、PE和VC等一級(jí)市場投融資業(yè)務(wù)，涉及動(dòng)力電池、儲(chǔ)能電池、光伏電池、氫能制—儲(chǔ)—運(yùn)—用—加全產(chǎn)業(yè)鏈、燃料電池系統(tǒng)、新能源汽車、車網(wǎng)互動(dòng)、汽車智能系統(tǒng)、智能駕駛、分布式能源綜合利用、智慧能源等領(lǐng)域。

13.大模型在證券行業(yè)的應(yīng)用研究與實(shí)踐（信息技術(shù)部）

專業(yè)背景：計(jì)算機(jī)、人工智能、金融工程、管理科學(xué)與工程等專業(yè)背景。

研究方向：通過本課題的研究，旨在探索大模型在證券行業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，借鑒國內(nèi)外前沿研究成果，并利用金融資訊、公告、研報(bào)、法律法規(guī)制度、投行底稿、客服問答、業(yè)務(wù)知識(shí)庫等行業(yè)語料庫，構(gòu)建行業(yè)高質(zhì)量可信訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；研究并采用SFT和RLHF等微調(diào)方案，基于通用基礎(chǔ)大模型構(gòu)建適應(yīng)證券行業(yè)領(lǐng)域的大模型，以應(yīng)對(duì)行業(yè)內(nèi)高度專業(yè)化和復(fù)雜的應(yīng)用場景，并提高在證券行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)文本理解、文本生成的準(zhǔn)確性。同時(shí)關(guān)注模型的安全、可信，確保模型在應(yīng)用過程中的數(shù)據(jù)隱私和安全；最終研究大模型在證券行業(yè)風(fēng)控、投顧、投研、營銷、數(shù)字職場等具體場景中的應(yīng)用，為證券行業(yè)提供有力的支持和賦能，推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。

14.大規(guī)模金融時(shí)序圖譜在異常交易行為監(jiān)測中的應(yīng)用研究（信息技術(shù)部）

專業(yè)背景：計(jì)算機(jī)、人工智能、金融工程、管理科學(xué)與工程等專業(yè)背景。

研究方向：通過本課題的研究，結(jié)合海量、多源、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)、多樣的投資交易行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建大規(guī)模的投資者交易行為時(shí)序知識(shí)圖譜。針對(duì)投資者交易行為的時(shí)序化演進(jìn)，研究大規(guī)模知識(shí)圖譜的智能知識(shí)融合和動(dòng)態(tài)更新技術(shù)；研究分布式的超大規(guī)模知識(shí)圖譜存儲(chǔ)和查詢技術(shù)，實(shí)現(xiàn)圖譜數(shù)據(jù)的秒級(jí)查詢，最后研究如何將大規(guī)模金融時(shí)序知識(shí)圖譜應(yīng)用于場外配資等新型異常交易行為的智能監(jiān)測識(shí)別，解決新型異常交易行為難以有效識(shí)別的問題，為實(shí)現(xiàn)證券市場交易的智能化監(jiān)管提供技術(shù)支撐。

15.基于分布式進(jìn)化算法的因子挖掘研究（數(shù)據(jù)中心）

專業(yè)背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融工程、物理學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。

研究方向：通過研究使用進(jìn)化算法等策略方法，從大量金融市場數(shù)據(jù)中挖掘具有資產(chǎn)價(jià)格或回報(bào)預(yù)測能力的因子。至少實(shí)現(xiàn)以下一個(gè)目標(biāo)：

目標(biāo)一：開發(fā)實(shí)現(xiàn)能夠在分布式計(jì)算環(huán)境中運(yùn)行的因子挖掘算法。通過分布式計(jì)算，以便在大規(guī)模計(jì)算集群上處理大數(shù)據(jù)集，加快因子挖掘的速度，確保算法的高效和可擴(kuò)展性。

目標(biāo)二：開發(fā)實(shí)現(xiàn)能夠有效發(fā)現(xiàn)和評(píng)估金融市場因子的分布式進(jìn)化算法。因子是金融市場中影響投資決策的關(guān)鍵變量，通過用分布式進(jìn)化算法，從大量的金融市場數(shù)據(jù)中挖掘出有效因子，幫助投資者優(yōu)化投資組合。

16.基于FPGA的ETF做市策略研究（數(shù)據(jù)中心）

專業(yè)背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融工程、物理學(xué)、數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。

研究方向：國泰君安自主研發(fā)了FPGA高頻行情和軟硬件融合的G1超低延時(shí)柜臺(tái)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了量化交易全鏈路的硬件加速。在此基礎(chǔ)上，利用硬件加速的優(yōu)勢，研究高頻的ETF做市策略，做好風(fēng)險(xiǎn)管理的同時(shí)，為公募客戶提供更好的流動(dòng)性管理能力。

17.基于AI能力的運(yùn)維模型創(chuàng)新研究（數(shù)據(jù)中心）

專業(yè)背景：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)。

研究方向：研究前沿AI技術(shù)在運(yùn)維領(lǐng)域的深度應(yīng)用，打造金融科技與未來業(yè)務(wù)發(fā)展相匹配的精益運(yùn)維服務(wù)體系。研究場景包括但不限于：

海量指標(biāo)異常檢測算法增強(qiáng)模式研究：對(duì)指標(biāo)異常檢測算法進(jìn)行針對(duì)性的增強(qiáng)以提高算法性能，解決海量指標(biāo)全量異常檢測的性能瓶頸，提升指標(biāo)異常檢測準(zhǔn)確率；

故障預(yù)測算法研發(fā)與應(yīng)用：收集和處理運(yùn)維對(duì)象歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)，利用故障模型訓(xùn)練、特征識(shí)別和演化規(guī)律，得出故障數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，預(yù)測系統(tǒng)故障趨勢，幫助運(yùn)維管理員提前做好風(fēng)險(xiǎn)防范和處置；

運(yùn)行健康度實(shí)時(shí)評(píng)估模型設(shè)計(jì)：構(gòu)建自下而上的應(yīng)用系統(tǒng)健康度實(shí)時(shí)評(píng)估模型，基于業(yè)務(wù)指標(biāo)、性能指標(biāo)、告警級(jí)別、告警趨勢、關(guān)聯(lián)應(yīng)用監(jiān)控等多維度，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行有效評(píng)估；

全鏈路智能根因分析模型研究：基于指標(biāo)異常檢測結(jié)果、關(guān)聯(lián)及調(diào)用鏈依賴關(guān)系、告警聚類結(jié)等數(shù)據(jù)構(gòu)建分析算法，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)，在異常出現(xiàn)時(shí)快速推薦可能根因；

融合知識(shí)圖譜和大語言模型的融合模型研究：將結(jié)構(gòu)化的顯性運(yùn)維知識(shí)圖譜與大預(yù)言模型結(jié)合，指導(dǎo)大語言模型生成更準(zhǔn)確的答案或推理結(jié)果；通過使用大語言模型，自動(dòng)從文本中抽取新的知識(shí)并將其添加到知識(shí)圖譜中，從而增加運(yùn)維知識(shí)圖譜的完整性和涵蓋范圍。

18.半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢與股權(quán)投資策略研究（創(chuàng)投公司）

專業(yè)背景：微電子、光電、自動(dòng)化、光學(xué)、物理學(xué)、材料科學(xué)與工程等相關(guān)專業(yè)。

研究方向：半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)研究定位于服務(wù)股權(quán)投資業(yè)務(wù)，涉及半導(dǎo)體材料、設(shè)備、EDA/IP、設(shè)計(jì)、制造、封測以及下游應(yīng)用等領(lǐng)域，研究產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢以及下游應(yīng)用市場發(fā)展前景，分析行業(yè)內(nèi)細(xì)分賽道領(lǐng)先企業(yè)的發(fā)展路徑和發(fā)展戰(zhàn)略，研究本行業(yè)的股權(quán)投資策略。

19.信息科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢與股權(quán)投資策略研究（創(chuàng)投公司）

專業(yè)背景：電子信息、計(jì)算機(jī)、通信、控制工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、機(jī)械電子工程等相關(guān)專業(yè)。

研究方向：信息科技產(chǎn)業(yè)研究定位于服務(wù)股權(quán)投資業(yè)務(wù)，涉及基礎(chǔ)軟件、工業(yè)軟件、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、衛(wèi)星通信、智能制造、機(jī)器人、大數(shù)據(jù)與人工智能、元宇宙、量子計(jì)算等相關(guān)產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢和下游應(yīng)用市場發(fā)展前景，分析行業(yè)內(nèi)細(xì)分賽道領(lǐng)先企業(yè)企業(yè)的發(fā)展路徑和發(fā)展戰(zhàn)略，研究本行業(yè)的股權(quán)投資策略。

20.全球科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢研究（創(chuàng)投公司）

專業(yè)背景：數(shù)理統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息科學(xué)與技術(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)移、應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理科學(xué)與工程等相關(guān)專業(yè)。

研究方向：全球科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化及相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策研究，利用大數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析等手段開展全球科技創(chuàng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢研究。

21.人工智能和大數(shù)據(jù)挖掘在產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用研究（創(chuàng)投公司）

專業(yè)背景：數(shù)理統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、電子信息科學(xué)與技術(shù)、技術(shù)轉(zhuǎn)移、應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理科學(xué)與工程等相關(guān)專業(yè)。

研究方向：用人工智能技術(shù)挖掘上下游產(chǎn)業(yè)鏈信息，通過大數(shù)據(jù)建模進(jìn)行產(chǎn)業(yè)鏈分析、資源匹配、企業(yè)評(píng)估等，形成對(duì)全產(chǎn)業(yè)節(jié)點(diǎn)及科技創(chuàng)新資源的動(dòng)態(tài)分析和趨勢預(yù)測。

22.新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢與股權(quán)投資策略研究（創(chuàng)投公司）

專業(yè)背景：材料、化學(xué)、能源、電機(jī)、環(huán)境、物理、機(jī)械、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)。

研究方向：新能源產(chǎn)業(yè)研究定位于服務(wù)股權(quán)投資業(yè)務(wù)，涉及儲(chǔ)能、氫能、光伏、風(fēng)電以及新能源汽車等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域及細(xì)分方向，研究產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢以及下游應(yīng)用市場發(fā)展前景，分析行業(yè)內(nèi)細(xì)分賽道領(lǐng)先企業(yè)的發(fā)展路徑和發(fā)展戰(zhàn)略，研究本行業(yè)的股權(quán)投資策略。

23.新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢與股權(quán)投資策略研究（創(chuàng)投公司）

專業(yè)背景：材料、化學(xué)、能源、環(huán)境、物理、機(jī)械、自動(dòng)化等相關(guān)專業(yè)。

研究方向：新材料產(chǎn)業(yè)研究定位于服務(wù)股權(quán)投資業(yè)務(wù)，涉及關(guān)鍵戰(zhàn)略材料、特種功能材料以及在新能源、節(jié)能降碳環(huán)保領(lǐng)域的材料創(chuàng)新應(yīng)用等方向，研究產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展趨勢以及下游應(yīng)用市場發(fā)展前景，分析行業(yè)內(nèi)細(xì)分賽道領(lǐng)先企業(yè)的發(fā)展路徑和發(fā)展戰(zhàn)略，研究本行業(yè)的股權(quán)投資策略。

24.全球化產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)和“一帶一路”沿線的產(chǎn)業(yè)布局機(jī)會(huì)的研究（期貨公司）

專業(yè)背景：經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、管理科學(xué)與工程、物流等專業(yè)背景。

研究方向：通過本課題的研究，對(duì)制造業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型和打造全球化產(chǎn)業(yè)鏈的大背景下的“新”產(chǎn)業(yè)布局進(jìn)行系統(tǒng)的梳理分析，拆分并定義驅(qū)動(dòng)重要商品及產(chǎn)業(yè)變化的因素，如供給、需求、情緒或估值因素，而后對(duì)特定宏觀環(huán)境下驅(qū)動(dòng)商品價(jià)格因素進(jìn)行歸因和預(yù)判，為金融支持大宗商品定價(jià)權(quán)找尋合理路徑，進(jìn)而找尋一帶一路沿線新的產(chǎn)業(yè)布局機(jī)會(huì)。

25.宏觀周期與衍生品投資研究（期貨公司）

專業(yè)背景：金融學(xué)、金融工程、統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)等相關(guān)背景。

研究方向：本課題通過對(duì)經(jīng)濟(jì)周期和基本面的分析，結(jié)合量化模型等方式確定大類資產(chǎn)中衍生品投資比例以及運(yùn)用，進(jìn)一步優(yōu)化現(xiàn)有大類資產(chǎn)配置模型和組合，并圍繞投資組合的尾部風(fēng)險(xiǎn)，提出利用期貨、期權(quán)及衍生品工具進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。

基于碳足跡模型，碳金融在實(shí)體經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展中的創(chuàng)新型功能研究（期貨公司）

專業(yè)背景：環(huán)境工程專業(yè)、管理科學(xué)與工程、金融學(xué)背景。

研究方向：通過本課題的研究，對(duì)碳金融的發(fā)展歷程和演變路徑進(jìn)行整理，對(duì)碳足跡構(gòu)建模型，梳理全球氣候政策對(duì)新能源、金屬、石化等重點(diǎn)行業(yè)在宏觀政策、實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國際貿(mào)易等方面的影響，以及我國如何通過碳金融助力期貨市場綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展。

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