小柚

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个人总结

数学与应用数学专业应届生,具备扎实的数理统计基础与编程能力。专注于量化策略研究与高频交易逻辑实现,熟悉Python及C++在金融数据清洗、回测系统搭建中的应用。拥有两段券商及私募实习经历,独立开发过均值回归与多因子选股模型,实盘模拟收益稳健。渴望在证券或基金公司的量化岗位深耕,用代码挖掘市场阿尔法。

工作经历

量化研究实习生

海通证券

2025-07 - 2025-10
  • 协助投资经理进行高频交易数据的清洗与预处理,利用Python处理了超过200GB的Tick级行情数据,将数据入库效率提升了40%。
  • 参与构建基于订单簿微观结构的做市策略,通过C++重写核心撮合逻辑,使策略回测速度从小时级缩短至分钟级。
  • 独立撰写了关于流动性因子的研究报告,分析了不同市场波动率下的滑点成本,报告被部门采纳作为新策略风控的参考依据。

量化开发实习生

幻方量化

2025-03 - 2025-06
  • 负责维护公司内部的多因子选股平台,优化了因子计算引擎,解决了在大规模股票池(全A股)下因子暴露计算内存溢出的问题。
  • 使用机器学习算法(XGBoost/LightGBM)对传统量价因子进行非线性组合,在测试集上将IC值(信息系数)从0.03提升至0.05。
  • 搭建了自动化监控脚本,实时追踪实盘策略的换手率与持仓偏离度,实习期间成功预警3次异常交易行为。

项目经历

基于深度强化学习的期货趋势跟踪策略

个人独立项目

2024-09 - 2025-01
  • 设计并实现了基于PPO算法的交易智能体,以螺纹钢和铁矿石期货为标的,输入特征包含技术指标与宏观情绪因子。
  • 完成了从数据获取、特征工程到模型训练的全流程,并在过去5年的数据上进行回测,年化收益率达到18%,最大回撤控制在12%以内。
  • 针对过拟合问题引入了Dropout与早停机制,并通过滚动窗口验证确保了策略在不同市场风格下的鲁棒性。

可转债双低轮动策略回测系统

校内科研课题

2024-03 - 2024-08
  • 主导开发了基于Python的可转债量化回测框架,支持自定义转股溢价率与价格的双低筛选逻辑。
  • 引入交易成本模型(印花税、佣金及冲击成本),使得回测结果更贴近实盘表现,历史模拟数据显示该策略夏普比率优于1.5。
  • 将系统部署于云服务器,实现了每日盘后自动运行与邮件推送调仓建议,稳定运行超过100个交易日。

教育背景

华东师范大学

本科 · 数学与应用数学

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · Matlab

量化技能

多因子建模 · 统计套利 · 时间序列分析 · 回测框架搭建 · 机器学习

数据分析

Pandas · NumPy · Scikit-learn · TensorFlow · Wind终端

专业知识

衍生品定价 · 投资组合理论 · 风险管理 · 微观市场结构

校招简历进阶2026/4/15

金融量化/交易员简历范文(证券/基金/金融科技校招)

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