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基本条件： 1. 具有良好的政治思想素质和道德水准，遵守中国法律，无违法违纪行为。年龄不超过 35 周岁，身体健康。 2.近三年(不早于 2023 年)在国内外大学获得博士学位，或 2026 年应届博士研究生，所学专业与博士后研究课题相关。 3. 具备全脱产在本站从事博士后研究工作的条件。 4. 具备较强的学习能力、科研能力与英语水平，具有敬业精神和团队合作能力，能尽职尽责完成博士后研究工作；具有课题要求的相关金融或产业从业经验者优先考虑。 研究选题 1. 资本市场高水平制度型开放的国际规则对标、监管协同与宏观审慎治理研究 所属部位：政策和产业研究院 专业背景：金融学、国际经济法、世界经济、管理学、公共政策等相关专业 研究方向：聚焦制度型开放的顶层设计、规则体系构建，不涉及具体跨境投融资产品、机制的效率优化；重点研究 CPTPP、DEPA 等国际高标准经贸规则的金融条款对标、发达市场开放的制度框架借鉴，而非单一投融资渠道的运行分析；核心围绕跨境开放的跨部门监管协同、宏观审慎政策工具箱、系统性风险防控，不涉及企业跨境融资成本、中长期资本引流等市场端内容；研究落脚点是国家层面资本市场开放的制度框架优化，而非服务实体经济的投融资机制适配。 2. ESG 生态、碳市场定价与资本配置效率研究 所属部位：政策和产业研究院 专业背景：金融学、经济学、管理科学与工程、环境工程、能源经济等专业背景，具备扎实的理论研究和计量经济学能力，对 ESG 评级体系、碳市场机制、绿色金融政策或气候风险定量研究等较为熟悉 研究方向：围绕全球气候治理体系重构与国际可持续金融规则加速演进背景，系统比较主要经济体在碳市场建设、ESG 监管框架与绿色金融政策方面的制度差异与发展趋势，深入研究我国碳市场深化与产业绿色转型在全球规则体系中的定位与应对路径，分析碳价格机制、信息披露制度与跨境政策工具对区域经济结构、企业战略调整及资本市场资源配置的综合影响，构建兼具国际比较视野与本土实践导向的综合研究框架，形成服务政府决策优化、企业绿色升级与机构投资者跨境资产配置的系统化智库成果。 3. 全球产业链变局：中国产业链的多重影响及全球产业布局动态演变研究 所属部位：政策和产业研究院 专业背景：国际贸易、产业经济学、国际政治经济学等专业背景 研究方向：通过本课题的研究，解决以下几个方面问题：1）贸易模式的改变将如何影响中美经济形势；2）新的贸易变局下，基于中美直接贸易、间接贸易的发展趋势，讨论间接贸易模式对中美以及第三方的影响；3）评估中国产业链在全球的地位和格局变化；4）哪些行业在关税冲击下，有更好的发展前景；5）中国如何更好的应对全球变局，有哪些具体方案？ 4. 老龄化趋势下，全国社会保险基金的社会和经济功能影响研究 所属部位：政策和产业研究院 专业背景：社会保障学、劳动经济学、金融学、公共管理等相关专业，熟悉社保基金运作与老龄化经济社会影响。 研究方向：聚焦人口老龄化加速背景，系统研判全国社会保险基金在民生保障、收入分配、长期储蓄与资本市场配置等方面的功能演变；量化分析老龄化对基金收支平衡、可持续运营及宏观经济（消费、投资、劳动力市场）的传导影响；构建适配老龄化国情的基金功能优化与风险防控路径，为完善社保制度、促进代际公平、服务经济高质量发展提供政策依据与决策参考。 5. 基于大语言模型智能体与演化算法协同的动态择时因子自动挖掘及全生命周期评估体系研究 所属部位：固收投资部-量化套利组 专业背景：金融学、数量经济学、金融工程、计算机科学等专业背景 研究方向： （1）理论目标 • 构建 “大模型智能体 + 机器演化” 协同的择时因子生成范式突破传统遗传规划盲目搜索和纯数据驱动的局限，提出由 LLM Agent 引导的因子生成理论。利用大模型解析宏观经济逻辑与市场微观结构，作为启发式规则约束演化算法的搜索路径；将数学表达的多样性与复杂逻辑推理相融合，实现因子从 “黑盒挖掘” 向 “灰盒（逻辑 + 数据）自适应演化” 的理论升级。 • 建立择时因子的 “全生命周期” 多维评估方法论针对金融市场的非平稳特征，构建涵盖因子“生成 - 有效 - 衰减 - 失效”全过程的动态评估框架。重点引入正交化检验提取纯粹信息增量，判定新挖掘因子的超额收益是否已被现有经典因子矩阵解释或吞噬，防范“伪新因子” 陷阱；同时，结合数据分布漂移与状态转换模型，量化因子的信息优势向公共因子转移的非线性衰退过程与鲁棒性边界；最终建立基于生存分析的前瞻性失效预警与自适应淘汰机制，为实盘中因子的动态调权、休眠或彻底退役提供严密的数理依据。 （2）技术目标 • 开发基于多智能体的自动化量化投研系统设计并落地一套端到端的动态因子研发闭环架构。系统包含分工协作的Agent（如：逻辑提出 Agent、代码编写 Agent、对抗验证 Agent、全维评估Agent），支持从异构数据（量价、宏观指标）中自动进行特征工程、公式进化、噪声过滤及动态测试，大幅缩短投研迭代周期。 • 解决产业核心痛点：打造工业级因子健康度监控与风控引擎研发因子逐日监控与动态权重分配模块。通过量化拥挤度指标和失效预警模型，在择时策略实盘运行中实现因子的自动降权、熔断或剔除。解决量化策略在市场机制突变时回撤过大的痛点，显著延长动态择时策略的生命周期，提升在极端极端行情下的绝对收益获取能力。 6. FICC 全资产定价引擎与多维度风险计量体系研究 所属部位：固收投资部-数字化组 专业背景：近三年内获得或即将获得国内外知名高校金融工程、数学、统计学（金融方向）、物理学或计算机科学（偏向量化金融方向）等相关专业的博士学位。 研究方向：和国智技术公司合作建设深图项目（FICC 业务新型资产管理平台），研究支撑前台量化交易与中台风控的一体化金融工程： 1. FICC 全资产定价模型与底层的利率 / 信用曲线研究 研究并构建适用于资管平台的一致性定价框架，包含多曲线环境下的 IRS、债券及非标准固定收益产品的估值模型。 2. FICC 衍生品的波动率建模 开发并校准能精确刻画不同期限、不同行权价维度下隐含波动率特征的曲面模型；研究适用于国内各类期权标的（如利率、外汇等）的波动率模型体系，并探索不同波动率假设对定价稳定性的影响。 3. 复杂衍生品的风险敏感度（Greeks）算法设计 针对场外衍生品及组合对冲需求，研究高阶风险敏感度的计算方法；通过金融工程建模，实现对 Delta、Gamma、Vega 以及 DV01、CS01 等关键指标的解析或数值求解，为前台量化对冲策略提供底层数学支撑。 4. 市场风险计量模型的构建与优化 研究资管业务在极端行情下的风险测度问题，对比基于历史模拟法与蒙特卡洛法的 VaR 表现，重点开发基于极值理论的 ES 计量模型，以更科学地捕捉FICC 组合的市场风险。 5. 损益归因（P&L Attribution）理论与情景压力测试研究 从金融工程视角构建损益归因体系，量化利率、信用、时间、波动率等因子对损益的贡献；设计针对 FICC 业务的压力测试情景模型（如收益率曲线扭曲、信用利差跳升），研究极端情景下组合价值的非线性变化规律。 7. Agent 驱动的证券公司智能风控体系建设与关键技术研究 所属部位：金融科技 专业背景：计算机科学与技术、人工智能、统计学、数学、金融学等相关专业背景 研究方向：本课题围绕证券公司智能化风险管理体系建设，研究基于多智能体协作机制的动态风险监控与合规管理框架。通过整合大模型（LLM）与专业风险计量引擎，构建具备智能分析与多智能体协同决策能力的风险管理体系，提升对市场风险、信用风险及操作风险的识别、计量与防控能力，在满足监管要求与行业标准的基础上，推动证券行业风险管理的数字化与智能化升级。 课题重点从两个方面开展研究： 一是研究智能体化风控架构建设，探索多智能体协同机制，将大模型的推理与知识理解能力与专业风险计量工具相融合，构建具备任务规划、工具调用与协同决策能力的“风控智能体”。通过智能体与专业工具协同实现从风险识别、风险分析到处置建议生成的全链路智能辅助，探索智能体在风险监控、合规审查及风险处置决策中的应用模式。 二是研究下一代风险计量引擎建设，研究构建高并发、低延迟的智能风险计量引擎，形成面向风险计量的数据处理与实时测算能力。结合 AI 算法进行数据智能分析，探索对传统风险计量模型的优化，以提升模型在复杂市场环境中的适应性与预测能力，并在财务风险识别、智能风险预警等典型场景中开展应用研究。 8. 区块链技术赋能证券业务数字化、国际化创新发展机制研究 所属部位：金融科技 专业背景：金融科技、计算机科学、区块链工程、人工智能等相关专业背景；熟悉大模型技术，熟悉区块链在数据要素、数据空间、数字资产等领域的应用，了解证券行业业务流程与数字化转型痛点，具备大模型与区块链融合应用的相关研究基础。 研究方向：研究利用区块链赋能境内业务数字化转型，推动境内业务用链上链，基于区块链技术构建可信业务环境，促进数据要素流通、共享和开发利用，利用地方公共数据赋能行业数字化转型。国际化业务研究利用区块链赋能 RWA代币化业务，研究跨链、合约安全、预言机、分布式数字身份等关键技术，构建集团数字资产基础设施；研究将大模型 Agent、本体、Skill 等相关技术与区块链技术融合赋能，助力智能合约安全审计，探索未来 Agent 数字资产智能交易新模式及机制。 9. 生成式人工智能应用的安全治理框架与风险防控机制研究 所属部位：金融科技 专业背景：计算机科学与技术、网络空间安全、人工智能、软件工程、数据科学等相关专业背景，或在大模型技术、AI 安全治理、智能系统架构等方向具有相关研究经验。 研究方向：围绕生成式人工智能及智能体技术在企业业务场景中的快速发展趋势，系统研究人工智能应用过程中的安全风险识别与治理机制。结合大规模预训练语言基座模型、知识增强检索生成架构、多智能体协同与自动化任务执行等新型技术形态，重点分析模型调用、数据交互、外部工具接入、知识库检索及自动化决策等关键环节可能带来的提示词注入、数据泄露、越权操作与模型滥用等安全风险。在此基础上，研究形成面向企业实际业务场景的人工智能安全治理思路与方法框架，为推动人工智能技术安全、规范、有序应用提供理论支撑与实践参考，助力企业在智能化发展过程中实现业务创新与安全治理能力的协同提升。 10. 关于促进 A 股多空平衡机制的运行效果与风险防范的研究 所属部位：国泰君安期货有限公司 专业背景：金融学、金融工程、数量经济学等专业背景 研究方向：通过本课题的研究，系统评估 A 股市场多空平衡机制的运行效果，分析其对市场定价效率、波动性、流动性及投资者结构的影响，并提出相应的风险防范措施。首先，梳理国内外多空交易机制的发展历程与监管经验；其次，实证检验融资融券、股指期货、期权等工具引入后对 A 股市场质量的影响；第三，分析多空失衡的典型情形及其成因；最后，结合我国资本市场特点，提出完善多空平衡机制、防范系统性风险的政策建议，为监管部门优化市场制度提供理论依据和决策参考。 11. 全球能源转型背景下电力-大宗商品市场耦合机制与金融机构资产配置策略研究于机器学习面向特定交易场景品种的交易执行体系优化的研究 所属部位：国泰君安期货有限公司 专业背景：能源经济学、金融工程、电力系统及其自动化、资源产业经济、管理科学与工程、金融学或相关专业 研究方向：本课题旨在构建电力-大宗商品市场的多维度耦合分析框架，系统研究以下核心问题：一是价格传导机制，量化分析煤炭、天然气、碳配额及关键金属价格对电力成本与新能源项目收益的传导路径；二是风险溢出效应，识别能源大宗商品极端波动对电力资产及关联产业的冲击模式；三是资产配置策略，探索基于电力-大宗商品联动关系的跨市场投资组合、风险对冲工具及绿色金融产品创新。 12. 中国上市公司衍生品使用的动因、策略与经济后果研究 所属部位：国泰君安期货有限公司 专业背景：金融学、数量经济学等专业背景 研究方向：通过本课题的研究，对中国上市公司金融衍生品使用的动因、策略选择及经济后果进行系统深入的实证分析。首先，梳理上市公司衍生品使用的现状特征与发展趋势；其次，从公司特征、治理结构等维度检验企业使用衍生品的驱动因素；第三，分析不同套保策略的选择逻辑及其效果差异；最后，评估衍生品使用对企业风险、绩效及市场估值的经济后果，为企业优化风险管理实践和监管部门完善政策提供理论依据与决策参考。