小柚

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个人总结

金融工程硕士,专注于量化策略研究与因子挖掘。熟练掌握Python及机器学习算法,具备扎实的统计建模能力。曾在头部券商实习,独立开发多因子选股模型,实盘回测年化超额收益达12%。对数据敏感,致力于通过数据挖掘寻找市场Alpha。

工作经历

量化研究实习生

中信证券

2025-07 - 2025-12
  • 协助资深研究员进行A股市场高频数据清洗与预处理,利用Python Pandas处理日均TB级行情数据,将数据入库效率提升40%。
  • 独立挖掘并测试超过50个另类因子(包括舆情、资金流等),其中3个因子被纳入部门多因子选股池,IC值稳定在0.05以上。
  • 参与构建行业轮动策略,使用XGBoost模型进行特征选择,回测期间(2020-2024)年化超额收益率达到8.5%,最大回撤控制在15%以内。

项目经历

基于机器学习的信用违约预测模型

上海财经大学金融实验室

2025-03 - 2025-06
  • 针对上市公司债券违约风险,收集并整理财务指标、宏观数据等200+维度特征,完成缺失值填补与异常值处理。
  • 对比逻辑回归、随机森林及LightGBM模型效果,最终采用集成学习方案,模型在测试集上的AUC达到0.89,优于传统评分卡模型12个百分点。
  • 撰写研究报告《机器学习在信用风险评估中的应用》,详细阐述特征工程细节与模型调优过程,并在学院学术论坛上进行展示。

CTA策略开发与回测系统搭建

个人独立项目

2024-10 - 2025-02
  • 使用Python从零搭建事件驱动型回测框架,支持多品种、多周期策略测试,复现了经典的Dual Thrust和R-Breaker策略。
  • 引入交易成本滑点模拟,对商品期货主力合约进行参数优化,发现短周期均线组合在螺纹钢品种上具有显著正收益,夏普比率1.2。
  • 代码开源至GitHub,累计获得100+ Star,并被多个量化社区收录为新手入门教程。

教育背景

上海财经大学

硕士 · 金融工程

2024-09 - 2026-06

武汉大学

本科 · 数学与应用数学

2020-09 - 2024-06

技能专长

编程语言

Python · SQL · MATLAB · C++

量化技能

因子挖掘 · 统计建模 · 回测系统搭建 · 数据清洗 · 绩效归因

机器学习

Scikit-learn · XGBoost · LightGBM · LSTM · 聚类分析

数据库与工具

MySQL · MongoDB · Git · Linux · Wind终端

金融/量化进阶2026/5/15

量化研究员简历范文(证券/基金/银行校招)

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