小柚

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个人总结

金融工程硕士应届生,专注于量化策略研究与机器学习应用。具备扎实的Python编程与数学建模能力,熟悉多因子选股及CTA策略开发逻辑。曾在头部券商实习,独立完成特征工程优化与策略回测框架搭建,追求在数据驱动的投资领域中创造稳健超额收益。

工作经历

量化研究实习生

华泰证券

2025-07 - 2025-12
  • 参与股票多因子选股策略迭代,利用Python对超过300个原始因子进行清洗与标准化处理,通过IC值分析与分层回测筛选出15个有效Alpha因子。
  • 负责构建机器学习预测模型,尝试使用XGBoost与LightGBM融合算法优化因子权重,使策略在测试集上的年化收益率提升约4.2%,最大回撤控制在8%以内。
  • 协助搭建自动化日报系统,每日定时抓取Wind数据并生成策略绩效归因报告,将人工统计时间从2小时缩短至10分钟。

量化助理研究员

幻方量化

2026-01 - 2026-06
  • 协助资深研究员进行CTA策略的参数敏感性分析,通过网格搜索与贝叶斯优化方法寻找最优参数组合,提升策略在震荡市的表现稳定性。
  • 负责维护现有代码库,重构部分老旧的Pandas数据处理逻辑为向量化操作,使大规模历史数据回测速度提升约35%。
  • 参与周度策略评审会,跟踪监控实盘策略表现,针对异常波动及时提供数据支持与归因分析建议。

项目经历

高频交易信号挖掘与回测系统

个人独立项目

2024-10 - 2025-03
  • 基于Tick级行情数据,设计并实现了一套包含数据清洗、特征工程、策略回测的全流程Python框架,支持分钟级至日线级多频率回测。
  • 挖掘订单流不平衡(OFI)等微观结构特征,结合滚动窗口统计量构建短线反转策略,在沪深300成分股样本内回测夏普比率达到1.8。
  • 针对过拟合问题引入正交化去噪与交叉验证机制,有效提升了策略在样本外数据的泛化能力,实盘模拟运行三个月累计收益跑赢基准指数6%。

基于自然语言处理的舆情情绪因子构建

校内科研课题

2024-03 - 2024-09
  • 爬取主流财经新闻及社交媒体文本数据,利用BERT预训练模型进行微调,构建针对A股市场的金融情感词典与情绪打分模型。
  • 将日度情绪指标作为另类数据因子纳入多因子模型,发现其与短期股价波动存在显著负相关性,单独测试该因子月度换手率下IC均值达0.05。
  • 撰写研究报告《NLP技术在量化选股中的应用探索》,详细阐述了从数据获取到因子合成的完整链路,成果在学院学术论坛展示。

教育背景

上海财经大学

硕士 · 金融工程

2023-09 - 2026-06

中南财经政法大学

本科 · 统计学

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Matlab

量化技能

策略回测 · 特征工程 · 多因子模型 · 风险建模 · 绩效归因

机器学习

Scikit-learn · XGBoost · PyTorch · 时间序列分析 · 深度学习

数据工具

Pandas · NumPy · Wind · Bloomberg · Git

热门进阶2026/6/24

量化投资研究员简历范文(证券/基金校招)

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