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公司介紹
未來資本科技有限公司是一家結合 程式交易技術 與 財務顧問服務 的金融科技公司，致力於協助個人與企業建立具邏輯、紀律與風險控管能力的資產配置系統。 我們的核心服務包含： • 期貨為主的量化交易策略設計與回測 • 高資產客戶財務整合規劃（含保險與跨資產配置） 公司也正在積極探索將程式交易邏輯與資料模型應用於藝術品與收藏品市場，例如： •建立收藏品價格評估模型（如限量玩具/NFT） •與藝術平台合作開發 API 或定價邏輯 •將金融風控機制導入藝術交易顧問服務 創辦人擁有科技與金融雙領域證照與實務經驗，能協助傳統市場與新興資產之間建立理性交易與風險管理的橋樑。 我們相信：未來的資產管理，不僅是財務規劃，更是數據與結構的整合決策科學。 Future Capital Technologies Co., Ltd. – Company Profile Future Capital Technologies is a financial technology company that integrates algorithmic trading systems with financial advisory services. We are committed to helping individuals and businesses build asset allocation strategies based on logic, discipline, and risk control. Core Services • Quantitative trading strategy design and backtesting (focused on futures markets) • Wealth integration and planning services for high-net-worth clients (including insurance and cross-asset allocation) New Initiatives We are also actively exploring how algorithmic logic and data models can be applied to the art and collectibles market. Examples include: • Building pricing evaluation models for collectibles (e.g., limited-edition toys, NFTs) • Collaborating with art platforms to develop APIs or pricing systems • Integrating financial risk management methods into art advisory services Our Vision Our founder holds certifications and practical experience in both technology and finance, enabling us to bridge traditional markets and emerging asset classes with rational trading and risk management strategies. We believe the future of asset management lies not just in financial planning, but in data-driven and structurally sound decision science.
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主要商品 / 服務項目
• 期貨為主的量化交易策略設計與回測 • 高資產客戶財務整合規劃（含保險與跨資產配置）
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工作機會
7/04
【主要工作內容】：
1. 設計並優化期貨策略在結算日換倉期間的回測資料處理流程
• 包含結算價與新合約開盤價落差分析
• 模擬合約換倉行為對策略績效的影響
2. 開發與應用 ARIMA、GARCH、基差模型等統計工具，預測或修正合約跳空影響
3. 撰寫 MultiCharts / Python 回測腳本，並產出風險績效報表
4. 參與策略模組建構、測試與部署流程，協助進行 Walk Forward 分析與策略篩選
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【必要條件】：
• 熟悉期貨交易
• 熟悉統計模型：ARIMA / GARCH / Kalman filter 任一
• 熟悉 Python、R 或 MATLAB 中之時間序列處理工具
• 有處理「不連續價格序列」與「資料平滑」的經驗
【加分條件】：
• 有 MultiCharts 或 TradingView 策略撰寫經驗
• 熟悉資料庫處理（SQLite / PostgreSQL / CSV 整併）
• 熟悉期貨市場特性
• 有量化研究背景，曾參與回測自動化開發流程
8/21
【職缺說明】
我們正在尋找一位具備程式交易與人工智慧應用能力的開發者，能夠熟練使用 MultiCharts 進行期貨商品策略設計與回測，並能結合 ChatGPT / Gemini 等語言模型（LLM），加速策略生成、優化與文檔處理流程。
此職位將透過 LLM 提升策略研發效率，負責策略邏輯設計、PowerLanguage 程式開發、回測績效分析，與參數最佳化。
________________________________________
【主要工作內容】
1. 策略開發與程式撰寫
• 與公司配合，開發順勢、逆勢、區間等類型策略
• 使用 MultiCharts（PowerLanguage）撰寫並優化交易策略程式碼
2. 回測與績效評估
• 設計回測實驗（含多參數測試）
• 分析策略績效
• 產出可視化報告與策略績效摘要
3. 結合 LLM 工具輔助工作
• 使用 ChatGPT / Gemini 輔助撰寫策略腳本、語法修正與邏輯優化
________________________________________
【職務需求條件】
必備條件：
• 熟悉 MultiCharts 與 PowerLanguage策略開發
• 具備期貨或金融商品交易邏輯基礎
• 能理解技術指標與基本風控原則
• 熟悉 Python 並可進行資料處理、自動回測或視覺化分析
熟悉 Python Deap套件的GA操作，進行參數最佳化
加分條件：
• 熟悉 XGBoost / LSTM / Transformer 等機器學習模型並能與策略整合
• 能夠使用 Python 實作「多策略組合績效回測與優化分析」
________________________________________
【你將得到的價值】
• 結合 AI + 程式交易的前沿技能組合
• 接觸 LLM 在金融交易中的實際應用與落地模式
• 成為交易策略研發流程的「效能加速器」
• 有機會參與實盤交易或商用模型部署專案
8/22
【職缺背景】
我們正在尋找一位核心的機器學習工程師，您將主導設計與建構應用於全球金融市場（期貨）的預測模型，親眼見證您的程式碼與模型在市場中創造真實的價值。
【工作內容】
您的核心任務是負責機器學習模型的完整生命週期，從數據處理、模型訓練到成效驗證，將數據轉化為有預測能力的訊號。
1. **數據管道建置**：負責金融時間序列數據的 ETL (萃取、轉換、載入) 流程，與團隊協作建立穩定、高效的數據處理管道。
2. **特徵工程與探勘**：進行大規模的特徵工程，從海量數據中萃取、篩選並創造對模型有益的特徵變數，並進行深度數據分析。
3. **模型開發與優化**：主導機器學習模型的開發，包含選擇合適的模型 (如：XGBoost, LSTM, CNN)、進行模型訓練，並使用工具 (如 Deap、Optuna) 進行超參數優化。
4. **離線評估與回測**：建立嚴謹的離線評估與回測機制 (Offline Evaluation)，透過交叉驗證、時間序列分割等方法，科學地驗證模型的預測能力與穩健性。
5. **模型部署與監控**：協助將訓練完成的模型部署至預測環境，並建立監控指標以追蹤模型的線上表現，確保其穩定性。
【必備條件】
1. **學歷背景**：資訊工程、資料科學、統計、電機或相關理工科系學士或碩士學位。
2. **Python 專業**：精通 Python，並熟練運用 Pandas, NumPy, Scikit-learn 等核心函式庫進行數據處理與模型建構。
3. **機器學習實務經驗**：對機器學習理論（特別是監督式學習）有深入理解，並具備至少一項主流框架 (如 PyTorch, TensorFlow) 的實際專案經驗。
4. **時間序列數據經驗**：具備處理時間序列數據的相關經驗，了解其特性。
5. **高階優化工具**：有使用超參數優化工具 (如 Deap、Optuna) 的經驗。
6. **數據分析與邏輯能力**：具備優秀的數據分析與邏輯思維能力，能獨立思考，並將抽象的商業問題轉化為可執行的機器學習問題。
7. **核心態度**：對應用 AI 解決複雜問題充滿熱情，具備快速學習與獨立研究的能力。
【加分條件】
1. **金融市場興趣**：對金融市場（股票、期貨、加密貨幣等）的運作方式抱有濃厚興趣或具備基本認識。
2. **軟體工程實踐**：熟悉 Git 進行版本
8/14
【職缺說明】
我們正在尋找一位具備程式交易與人工智慧應用能力的開發者，能夠熟練使用 MultiCharts 進行期貨商品策略設計與回測，並能結合 ChatGPT / Gemini 等語言模型（LLM），加速策略生成、優化與文檔處理流程。
此職位將透過 LLM 提升策略研發效率，負責策略邏輯設計、PowerLanguage 程式開發、回測績效分析，與參數最佳化。
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【主要工作內容】
1. 策略開發與程式撰寫
• 與公司配合，開發順勢、逆勢、區間等類型策略
• 使用 MultiCharts（PowerLanguage）撰寫並優化交易策略程式碼
2. 回測與績效評估
• 設計回測實驗（含多參數測試）
• 分析策略績效
• 產出可視化報告與策略績效摘要
3. 結合 LLM 工具輔助工作
• 使用 ChatGPT / Gemini 輔助撰寫策略腳本、語法修正與邏輯優化
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【職務需求條件】
必備條件：
• 熟悉 MultiCharts 與 PowerLanguage策略開發
• 具備期貨或金融商品交易邏輯基礎
• 能理解技術指標與基本風控原則
• 熟悉 Python 並可進行資料處理、自動回測或視覺化分析
熟悉 Python Deap套件的GA操作，進行參數最佳化
加分條件：
• 熟悉 XGBoost / LSTM / Transformer 等機器學習模型並能與策略整合
• 能夠使用 Python 實作「多策略組合績效回測與優化分析」
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【你將得到的價值】
• 結合 AI + 程式交易的前沿技能組合
• 接觸 LLM 在金融交易中的實際應用與落地模式
• 成為交易策略研發流程的「效能加速器」
• 有機會參與實盤交易或商用模型部署專案
8/14
【職缺背景】
我們正在尋找一位核心的機器學習工程師，您將主導設計與建構應用於全球金融市場（期貨）的預測模型，親眼見證您的程式碼與模型在市場中創造真實的價值。
【工作內容】
您的核心任務是負責機器學習模型的完整生命週期，從數據處理、模型訓練到成效驗證，將數據轉化為有預測能力的訊號。
1. **數據管道建置**：負責金融時間序列數據的 ETL (萃取、轉換、載入) 流程，與團隊協作建立穩定、高效的數據處理管道。
2. **特徵工程與探勘**：進行大規模的特徵工程，從海量數據中萃取、篩選並創造對模型有益的特徵變數，並進行深度數據分析。
3. **模型開發與優化**：主導機器學習模型的開發，包含選擇合適的模型 (如：XGBoost, LSTM, CNN)、進行模型訓練，並使用工具 (如 Deap、Optuna) 進行超參數優化。
4. **離線評估與回測**：建立嚴謹的離線評估與回測機制 (Offline Evaluation)，透過交叉驗證、時間序列分割等方法，科學地驗證模型的預測能力與穩健性。
5. **模型部署與監控**：協助將訓練完成的模型部署至預測環境，並建立監控指標以追蹤模型的線上表現，確保其穩定性。
【必備條件】
1. **學歷背景**：資訊工程、資料科學、統計、電機或相關理工科系學士或碩士學位。
2. **Python 專業**：精通 Python，並熟練運用 Pandas, NumPy, Scikit-learn 等核心函式庫進行數據處理與模型建構。
3. **機器學習實務經驗**：對機器學習理論（特別是監督式學習）有深入理解，並具備至少一項主流框架 (如 PyTorch, TensorFlow) 的實際專案經驗。
4. **時間序列數據經驗**：具備處理時間序列數據的相關經驗，了解其特性。
5. **高階優化工具**：有使用超參數優化工具 (如 Deap、Optuna) 的經驗。
6. **數據分析與邏輯能力**：具備優秀的數據分析與邏輯思維能力，能獨立思考，並將抽象的商業問題轉化為可執行的機器學習問題。
7. **核心態度**：對應用 AI 解決複雜問題充滿熱情，具備快速學習與獨立研究的能力。
【加分條件】
1. **金融市場興趣**：對金融市場（股票、期貨、加密貨幣等）的運作方式抱有濃厚興趣或具備基本認識。
2. **軟體工程實踐**：熟悉 Git 進行版本控制；若熟悉 Docker 或任一雲端平台 (GCP, AWS) 者尤佳。3
3. **個人專案或競賽成績**：曾在 Kaggle 等數據科學競賽中獲得不錯的名次，或有可展示的個人機器學習專案 (GitHub)。
【補充說明】
我們是個小團隊，但我們提供一個獨一無二的舞台：您將能直接面對最複雜、有趣的真實世界數據，快速驗證您的模型成效，並獲得遠高於一般軟體產業的學習曲線與成長潛力。如果您已準備好迎接挑戰，並渴望創造屬於自己的 AI 交易模型，我們誠摯地邀請您投遞履歷！
8/22
工作內容
1. 雲端環境管理與部署
◦ 建立與維護 Azure VM（交易與訓練環境），確保系統穩定與低延遲
◦ 管理 Reserved Instance、Premium SSD、Blob Storage、網路與安全組態（NSG）
◦ 依需求調整 VM 規格與使用時段，優化雲端資源成本與運算效能
◦ 建立自動化部署流程（CI/CD Pipeline）
◦ 安裝與更新 MultiCharts、Python、深度學習框架（TensorFlow / PyTorch）
2. 機器學習模型部署與維運（MLOps）
◦ 部署機器學習預測模型（API 服務或 Batch Job）
◦ 整合交易系統與模型 API，確保即時運算與數據傳輸穩定
◦ 版本控制與模型回滾機制（Model Registry）
3. 資安與存取控管
◦ 設定防火牆規則、多因子驗證（MFA）、Azure AD 使用者管理
◦ 實作資料加密（傳輸與靜態加密），保障交易數據安全
◦ 日誌監控與異常警示（Azure Monitor / Log Analytics）
4. 備份與災難復原
◦ VM 快照、Blob Storage 備份策略與自動化
◦ 災難復原測試與快速回復方案
5. 雲端運算部署重點
◦ 資源彈性調整（交易時段 / 訓練需求動態調整 VM 規格）
◦ GPU 運算管理（NC / ND 系列 VM，CUDA、cuDNN 配置）
◦ 成本優化（Reserved Instance、Spot VM、Auto-shutdown）
◦ 延遲優化（低延遲區域、ExpressRoute / VPN Gateway）
◦ 資安佈署（VNet/Subnet 隔離、零信任架構）
◦ 可擴展性設計（支援未來新增交易策略或模型）
必要條件：
• 熟悉 Azure VM、儲存體、網路與安全組態
• 具備 Windows / Linux 系統管理經驗
• 熟悉防火牆、權限控管、多因子驗證（MFA）
• 具備 CI/CD 與自動化工具（Azure CLI、PowerShell、Terraform、Ansible）經驗
• 基本機器學習模型部署能力（TensorFlow / PyTorch）
加分條件：
• MultiCharts 或其他量化交易系統部署經驗
• LSTM 或其他時間序列模型訓練與部署經驗
• MLOps 流程設計與最佳化經驗
• 資安認證（CISSP、Azure Security Engineer Associate）
工作模式與待遇
• 工作性質：兼職 / 彈性工時
• 工作地點：遠端工作為主，偶爾實體會議
• 工作頻率：每週 1–2 次例行檢查 + 臨時事件支援
• 回報方式：每月提供系統狀態、資安檢測、成本分析報告
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