小柚

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个人总结

计算机专业硕士应届生,专注于金融量化交易系统开发。具备扎实的C++底层功底与Python数据分析能力,熟悉Linux环境下高并发网络编程。在实习期间参与过低延时交易网关优化,对TCP/UDP协议及机器学习在量化策略中的应用有实战经验,致力于构建稳定高效的金融基础设施。

工作经历

量化系统开发实习生

华泰证券

2025-07 - 2025-12
  • 基于C++17重构行情接收模块,利用无锁队列优化多线程数据分发,将端到端延迟从120微秒降低至85微秒。
  • 使用Python编写自动化回测脚本,对接内部机器学习平台,支持日均处理300GB的Tick级历史数据清洗与特征工程。
  • 协助维护Linux生产环境,通过tcpdump和Wireshark分析网络包,排查并修复了2处因UDP丢包导致的策略信号异常问题。

项目经历

高频交易模拟网关

个人研发项目

2024-10 - 2025-03
  • 设计并实现基于DPDK的用户态网络协议栈,绕过内核协议栈开销,在万兆网卡环境下实现单线程百万级PPS吞吐。
  • 应用状态机模型管理订单生命周期,支持FIX协议解析,在压力测试下保持99.9%的请求响应时间低于50微秒。
  • 集成简单的均值回归机器学习模型,根据实时盘口数据自动生成模拟交易指令,验证了系统逻辑闭环。

分布式量化因子挖掘平台

校内实验室课题

2024-03 - 2024-09
  • 采用Python多进程架构搭建因子计算框架,利用共享内存减少数据拷贝,将全市场5000只股票的计算周期从4小时缩短至45分钟。
  • 负责Linux服务器集群部署,编写Shell脚本实现任务自动调度与故障监控,确保集群资源利用率维持在85%以上。
  • 尝试引入XGBoost模型对传统量价因子进行非线性组合,在样本外测试中夏普比率较单因子提升约15%。

教育背景

华东理工大学

硕士 · 计算机科学与技术

2023-09 - 2026-06

杭州电子科技大学

本科 · 软件工程

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

C++ (STL/Multithreading) · Python (Pandas/Numpy) · Shell

系统与技术

Linux Kernel Tuning · TCP/UDP Network Programming · DPDK · Git

量化与算法

Machine Learning (Scikit-learn/XGBoost) · Data Structures · Low Latency System Design

数据库与工具

MySQL · Redis · Kubernetes · Docker

热门进阶2026/6/14

金融量化开发简历范文(金融/证券/基金校招)

金融量化开发 金融行业 本科/硕士应届生

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核心亮点

精准匹配金融/证券/基金校招需求
突出C++与Python量化交易策略实现能力
展示TCP/UDP网络编程与机器学习项目经验

适用人群

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