小柚

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个人总结

金融工程与计算机双背景应届生,专注于量化策略研发与高性能交易系统构建。精通C++低延迟编程与Python数据分析,具备扎实的时间序列建模能力。曾在头部券商实习参与实盘策略优化,对金融市场微观结构有深刻理解,致力于通过技术驱动交易Alpha挖掘。

工作经历

量化开发实习生

华泰证券

2025-07 - 2025-12
  • 基于C++重构高频行情解析模块,利用无锁队列优化数据吞吐,将端到端延迟从120微秒降低至45微秒,满足T0策略对速度的苛刻要求。
  • 协助研究员回测多因子选股策略,使用Python Pandas处理TB级历史Tick数据,通过向量化运算将单次全市场回测时间由4小时缩短至40分钟。
  • 参与搭建实时风控监控系统,设定动态阈值拦截异常交易指令,实习期间累计拦截潜在风险订单30余笔,保障账户资金安全。

项目经历

基于LSTM的股指期货趋势预测系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 构建深度学习模型捕捉IF合约非线性特征,引入注意力机制优化长序列依赖问题,在测试集上方向预测准确率达到58%,优于传统ARIMA模型约12个百分点。
  • 设计并实现简单的配对交易策略,利用协整关系对冲市场Beta风险,模拟盘夏普比率达到1.8,最大回撤控制在8%以内。
  • 使用C++编写策略执行引擎,通过内存池技术减少动态分配开销,确保信号生成到报单发出的耗时稳定在毫秒级。

高性能订单簿重建与行情回放工具

校量化协会

2024-09 - 2025-01
  • 解析上交所Level-2二进制行情数据,完整还原逐笔委托与成交明细,支持按倍速回放任意交易日场景,数据还原准确率100%。
  • 优化存储结构,采用列式存储压缩历史数据,使得3年的全量Tick数据占用空间从500GB压缩至120GB,显著提升磁盘IO效率。
  • 该工具被协会内20余名成员用于日常策略验证,成为内部标准回测数据源,大幅降低了数据清洗的重复劳动。

教育背景

上海财经大学

本科 · 金融工程

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

C++ (STL/Multithreading) · Python (NumPy/Pandas) · SQL · Linux Shell

量化技能

时间序列分析 · 统计套利 · 多因子模型 · 回测框架搭建 · 高频交易逻辑

工具与框架

Git · CMake · Docker · MySQL · Redis

专业知识

金融衍生品定价 · 市场微观结构 · 风险管理 · 随机微积分

热门进阶2026/7/29

量化开发工程师简历范文(金融/量化交易校招)

量化开发工程师 金融行业 应届生

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核心亮点

精准匹配金融/量化交易校招岗位需求
突出Python与C++双语言高性能计算能力
展示时间序列分析与量化策略开发项目经验

适用人群

本范文特别适合量化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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