千禧年聘请Jera电力交易员

量化对冲基金在全球债券抛售推动利率波动之际获利

量化对冲基金正成为今年全球政府债券大幅抛售的主要受益者，趋势跟踪策略在通胀担忧、能源价格走高以及美国经济指标具韧性的背景下，从收益率的持续变动中获利。

美国10年期国债收益率已从2月底的约4%攀升至5.2%以上，法国、英国和意大利的政府债务收益率也同步上升。¹

大厂动态

千禧年聘请Jera电力交易员

千禧年管理（Millennium Management）任命前Jera Global Markets日本电力交易负责人马蒂亚斯·索罗（Matthias Soreau），以加强其在竞争日益激烈的日本电力交易市场的布局。 该报道援引知情人士称，索罗预计将于本月加入千禧年在东京的业务。此次任命标志着这家多策略对冲基金迄今为止最具意义的扩张举措。¹

Castle Hook 以每年2100万美元的租金创下纽约市办公室租赁纪录

低调的宏观对冲基金Castle Hook Partners拟为其位于曼哈顿的新总部支付高达每年2,120万美元的租金，这被认为是纽约迄今记录到的最高办公租金。 Castle Hook将租用Related Companies旗下麦迪逊大道625号大厦的顶层两层，占用约53,000平方英尺的顶层办公空间。²

量化研究

Kalshi预测市场崛起：量化视角下的交易范式与风险

最近 npr.org 揭开了 Kalshi 这类在线预测平台的一个负面案例。

35岁的托马斯沉迷体育博彩负债约7.5万美元，2023年底破产并自我禁入DraftKings等平台。两年后他被Kalshi广告吸引，再亏超2.5万美元。

Kalshi作为美国领先的预测市场平台，允许用户就政治、经济等事件进行合约交易，其模式与Polymarket类似，均通过提供流动性赚取佣金而非依赖用户亏损。

近期Kalshi因大规模广告投入和政府支持，交易量激增，但也引发关于其是否变相鼓励赌博的争议。

从量化金融角度看，Kalshi将非结构化信息转化为可交易的金融资产，创造了新的数据源和套利机会。

量化团队可利用高频数据捕捉价格偏差，或通过机器学习模型对事件概率进行独立定价，从而在有效市场假说与行为金融学偏差之间寻找Alpha。 ¹

自动化做市商中流动性提供的最优费用

该研究针对自动化做市商（AMM）中被动流动性提供者（LP）因逆向选择（LVR）导致的亏损问题，指出静态交易费往往无法在实践中弥补损失。研究构建了一个动态简化形式模型，其中AMM与中心化交易所（CEX）并行运行，交易者根据价格优势最优路由订单，套利者利用价格差异。 ¹

大模型生成交易代码行为一致性检验基准

大语言模型正从输出交易信号转向直接编写可执行代码，最危险的失效是静默偏离：代码可以运行并画出回测曲线，但实际执行的风险逻辑与交易员描述的并不一致。

MintEval以行为等价为判据，对比策略自然语言描述与生成实现的交易行为差异，区别于只测单元测试通过率的代码基准和只测预测精度的金融基准。 ²

量化职场

有人三十出头坐上 C-suite，有人干了二十年还卡在原地。为什么？最近 reddit 上对这个问题进行了热烈的讨论，这个帖子的回答拼起来，其实是一张比较清晰的晋升地图。

一、先看路径，再看努力。​ 最快的几条路都不在“一级级往上爬”的主干道上：创业后被大公司收购，创始人顺势进入管理层；在 McKinsey、BCG、Bain 或 Deloitte 做顾问，服务期间和高管建立信任，之后被挖去做正式高管；大所律师主导并购后转任高管，保险业尤其常见。再加上内部的加速培养项目，这些都是“被选中”的通道。

二、早期节奏决定后半生。​ 一位有二十年经验的网友说，他见过的 MD、SVP，基本都从早期就保持每 2 到 3 年晋升一次，很少有人一次跳两级。这个节奏本身就是简历上的信号，公司想找增长型人才时，看的就是“过去是否被快速提拔”。

三、往上走，能力只是门槛。​ 评论里反复出现的是可见度、被喜欢、关键赞助人和时机。其中最实用的是：把部门各环节摸透，成为大家遇事都找的那个人，用解决别人的问题换信任，再等管理层换届的机会。

四、要打个折扣。​ 很多 LinkedIn 上的“CFO”只是子公司或某个部门的 CFO，含金量和集团 CFO 差得远。当然，也有人坦言靠的是家族关系。