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频交易系统构建。熟练掌握Python/C++混合编程,具备扎实的统计学建模与时序分析能力。曾在头部券商实习参与实盘策略优化,对Alpha因子挖掘有独到见解,致力于在金融科技领域深耕。

工作经历

量化研究实习生

中信证券

2025-07 - 2025-10
  • 基于Tick级高频数据清洗与特征工程,协助团队构建日内回转交易策略,回测期间夏普比率提升至1.8。
  • 使用C++重构原有Python信号计算模块,将单笔订单延迟从15ms降低至4ms,显著提升了策略在极端行情下的执行效率。
  • 独立负责波动率因子的挖掘与测试,通过引入GARCH模型改进预测精度,该因子在实盘模拟中贡献了约12%的超额收益。

项目经历

基于深度学习的股票多因子选股系统

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 设计并实现端到端的量化选股框架,整合LSTM与Transformer架构处理长序列量价数据,覆盖沪深300成分股。
  • 针对过拟合问题引入Dropout与早停机制,并在测试集上实现了年化24%的收益率,最大回撤控制在9%以内。
  • 利用SQL搭建本地金融数据库,自动化更新每日行情与财务数据,将数据预处理时间从人工的2小时缩短至脚本运行的5分钟。

期权定价与对冲策略仿真平台

校内科研课题

2024-09 - 2025-01
  • 基于蒙特卡洛模拟方法对奇异期权进行定价,相比传统二叉树模型,计算速度提升40%且误差范围缩小至0.5%。
  • 开发动态Delta对冲模块,实时计算希腊字母风险敞口,帮助交易员在波动率突变时快速调整持仓结构。
  • 使用Python PyQt5编写可视化前端,直观展示对冲路径与盈亏分布,该项目获校级“挑战杯”科技竞赛银奖。

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

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

量化技能

时间序列分析 · 统计套利 · 因子挖掘 · 回测框架开发 · 高频交易逻辑

机器学习

Scikit-learn · PyTorch · XGBoost · 特征工程 · 模型调优

数据库与工具

MySQL · Redis · Git · Linux Shell · Docker

热门进阶2026/5/27

量化研究员/开发工程师简历范文(金融科技/证券期货/资产管理校招)

量化研究员/开发工程师 金融行业 应届生

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适用人群

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