小柚

13800138000|xiaoyou_quant@163.com|上海市

个人总结

金融工程与计算机双背景应届生,专注于量化策略研发与机器学习应用。具备扎实的数学建模能力,熟练掌握Python/C++编程,曾在头部券商实习并独立开发多因子选股模型。对高频交易逻辑与强化学习在投资组合优化中的应用有深入研究,渴望在量化领域深耕。

工作经历

量化研究实习生

海通证券

2025-07 - 2025-10
  • 协助投资经理搭建基于机器学习的行业轮动模型,利用XGBoost和LightGBM对宏观因子进行特征筛选,回测区间内年化超额收益提升约4.5%。
  • 负责清洗和维护长达10年的高频交易数据,编写C++脚本优化数据读取效率,将每日数据预处理时间从40分钟缩短至12分钟。
  • 参与日内T+0策略的实盘监控,撰写每日归因分析报告,针对交易滑点问题提出改进建议,被团队采纳后平均执行成本降低0.8个基点。

项目经历

基于深度强化学习的动态资产配置系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现基于PPO算法的交易代理,在股票与债券混合市场中进行动态仓位调整,相比传统60/40固定比例策略,夏普比率从0.9提升至1.4。
  • 构建包含技术指标、舆情情感值及宏观经济数据的三维状态空间,使用LSTM提取时序特征,有效解决了市场非平稳性带来的策略失效问题。
  • 完成全链路回测框架搭建,支持多资产、多频率数据输入,并在2020-2024年历史数据上验证了策略在不同市场风格下的鲁棒性。

高频订单流不平衡预测模型

校内科研课题

2024-11 - 2025-02
  • 针对Level-2行情数据,提取买卖盘口挂单量、成交速度等微观结构特征,构建卷积神经网络预测未来5秒内的价格变动方向。
  • 在测试集上实现了56.8%的预测准确率,较随机基准提升显著,并将模型部署至模拟交易环境,累计模拟收益率达12%。
  • 优化模型推理速度,通过模型剪枝与量化技术,将单次预测耗时控制在2毫秒以内,满足高频交易的低延迟需求。

教育背景

上海财经大学

本科 · 金融工程

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · MATLAB

机器学习与算法

PyTorch · TensorFlow · Scikit-learn · 强化学习 (PPO/DQN) · XGBoost/LightGBM

量化技能

多因子模型 · 高频交易策略 · 时间序列分析 · 回测框架搭建 · 风险管理系统

数据处理

Pandas · NumPy · Level-2 行情数据处理 · 数据库优化

热门进阶2026/3/28

量化交易/算法工程师简历范文(金融/量化投资校招)

量化交易/算法工程师 金融行业 应届生

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核心亮点

突出机器学习与深度学习在量化策略中的应用
展示Python/C++双语言编程及金融数据分析能力
体现强化学习与量化建模的项目实战经验(金融/量化投资校招)

适用人群

本范文特别适合量化交易/算法工程师岗位的求职者参考学习, 通过具体的工作经历和项目经验展示,帮助您了解如何突出金融行业 行业的核心竞争力。

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