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建模。具备扎实的数学统计基础,熟练掌握Python与C++进行高频数据处理。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%。对金融市场微观结构有深刻理解,致力于通过算法挖掘市场非有效性。

工作经历

量化研究实习生

中信证券

2025-06 - 2025-12
  • 协助资深研究员构建中证500指数增强策略,利用Python清洗并处理过去5年的Tick级行情数据,覆盖超过200个有效因子。
  • 独立开发基于XGBoost的阿尔法预测模型,通过特征工程优化,将模型在测试集上的IC值从0.03提升至0.055,换手率控制在合理区间。
  • 参与日内高频交易系统的压力测试,使用C++重构部分数据预处理模块,使单次回测运行时间由4小时缩短至1.5小时。

项目经历

基于另类数据的舆情量化策略

个人研究项目

2024-09 - 2025-03
  • 爬取并结构化处理财经新闻及社交媒体数据,构建情感分析指标,将其作为新因子纳入多因子选股框架。
  • 设计事件驱动型交易逻辑,针对财报发布前后的舆情波动进行套利,回测显示该策略在2023年市场震荡期间最大回撤仅为4.5%。
  • 利用SQL管理本地千万级行情数据库,编写存储过程自动化更新每日因子值,确保策略研究的时效性。

期权定价与波动率曲面拟合

校内实验室课题

2024-03 - 2024-08
  • 对比Black-Scholes模型与局部波动率模型在沪深300期权定价中的表现,发现传统模型在极端行情下存在明显偏差。
  • 使用Python Scipy库进行非线性最小二乘拟合,成功重构波动率曲面,将定价误差均方根(RMSE)降低了18%。
  • 撰写技术报告并被实验室收录,为后续奇异期权定价研究提供了基准数据支持。

教育背景

上海财经大学

硕士 · 金融工程

2023-09 - 2026-06

武汉大学

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

量化技能

多因子建模 · 统计套利 · 机器学习 · 时间序列分析 · 回测框架开发

常用库/工具

Pandas · NumPy · Scikit-learn · PyTorch · Git · Linux

专业知识

衍生品定价 · 风险管理 · 投资组合理论 · 微观市场结构

热门进阶2026/4/17

量化研究员简历范文(金融/证券基金校招)

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核心亮点

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适用人群

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