小柚

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个人总结

金融工程硕士应届生,专注于量化策略开发与回测系统构建。精通Python/C++混合编程,具备扎实的统计学基础与时间序列分析能力。曾在头部券商实习,独立开发多因子选股模型,实盘模拟年化收益超额基准8%。对高频交易逻辑与低延迟系统优化有深入理解,致力于用代码解决金融市场定价难题。

工作经历

量化策略研发实习生

华泰证券

2025-07 - 2025-12
  • 参与股票多因子选股系统的迭代维护,使用Python重构了旧版因子计算引擎,将单因子计算耗时从45分钟缩短至12分钟,提升了每日盘前数据准备效率。
  • 基于机器学习算法(XGBoost/LightGBM)挖掘另类数据特征,构建了包含情绪因子的新策略组合,在2025年下半年模拟盘中实现年化超额收益8.2%,最大回撤控制在6%以内。
  • 协助资深工程师进行C++低延迟交易接口的测试与优化,通过内存池技术减少动态分配开销,使订单发送延迟降低约15微秒。

量化交易小组成员

上海财经大学金融实验室

2023-10 - 2025-06
  • 负责实验室日常行情数据的清洗与入库工作,编写自动化脚本监控MySQL数据库状态,确保数据完整性达到99.9%,支撑了实验室20+个策略项目的并发研究。
  • 组织并主持每周的量化策略分享会,累计讲解经典论文与复现代码15场,帮助3名本科生成员掌握了基本的配对交易策略编写方法。
  • 参与实验室与某私募基金的合作项目,负责部分统计套利策略的参数敏感性分析,输出分析报告被合作方采纳用于实盘参数调优。

项目经历

高频期货做市策略回测系统

个人独立项目

2024-10 - 2025-04
  • 设计并实现了一套基于C++的高频回测框架,支持Tick级数据回放与订单簿重建,能够精确模拟滑点与手续费冲击,回测速度较通用框架提升3倍以上。
  • 开发了基于均值回归与微观结构特征的做市策略,在上海期货交易所主力合约历史数据上进行验证,夏普比率达到2.1,并在实盘模拟环境中稳定运行超过3个月。
  • 引入多线程并行处理机制优化数据加载模块,解决了TB级历史行情数据的快速读取瓶颈,将全量数据预处理时间从4小时压缩至40分钟。

基于LSTM的股价波动率预测模型

校内科研课题

2024-03 - 2024-09
  • 利用Python (PyTorch) 构建长短期记忆网络(LSTM)模型,输入包含量价关系、宏观经济指标等30维特征,对沪深300成分股次日波动率进行预测。
  • 针对金融时间序列的非平稳性,引入了差分处理与注意力机制,模型在测试集上的RMSE较传统GARCH模型降低了18%,显著提升了风险预警的准确性。
  • 将预测结果应用于期权定价辅助工具,为导师的横向课题提供了关键的数据支持,相关成果发表于《金融科学》期刊。

教育背景

上海财经大学

硕士 · 金融工程

2023-09 - 2026-06

武汉理工大学

本科 · 数学与应用数学

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Matlab

量化框架

Backtrader · Vn.py · Pandas · NumPy

机器学习

Scikit-learn · PyTorch · XGBoost · Time Series Analysis

数据库与工具

MySQL · Linux · Git · Docker

专业知识

统计学 · 随机过程 · 衍生品定价 · 高频交易逻辑

热门进阶2026/5/23

量化策略开发工程师简历范文(证券/基金/金融科技校招)

量化策略开发工程师 金融行业 本科/硕士应届生

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核心亮点

精准匹配证券/基金/金融科技校招岗位需求
突出Python/C++、统计学与时间序列分析核心技能
展示本科/硕士应届生在量化策略开发领域的项目实战

适用人群

本范文特别适合量化策略开发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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