小柚

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个人总结

数学与计算机双背景应届生,专注高频交易策略研发。精通C++低延迟系统构建与Python因子挖掘,具备实盘级回测框架开发经验。曾在头部量化私募实习,独立贡献 Alpha 因子库,对统计套利与市场微观结构有深刻理解,致力于在高速交易领域深耕。

工作经历

量化研究实习生

幻方量化

2025-07 - 2025-12
  • 基于 Tick 级行情数据,使用 Python/Pandas 挖掘高频量价因子,累计提交有效因子 40+,其中 5 个因子被纳入实盘策略池,IC 均值稳定在 0.03 以上。
  • 参与 C++ 低延迟交易系统的模块优化,通过内存池技术与无锁队列重构订单执行路径,将单笔订单处理耗时从 15 微秒降低至 9 微秒。
  • 协助搭建分布式回测平台,解决多进程数据同步问题,使全市场历史数据回测效率提升 60%,支持日均 200+ 次策略迭代验证。

项目经历

基于深度强化学习的做市策略系统

华东师范大学量化实验室

2024-09 - 2025-06
  • 设计并实现基于 PPO 算法的自动做市策略,在模拟环境中通过状态空间建模捕捉订单簿不平衡特征,相比传统 TWAP 策略,年化收益率提升 18%。
  • 使用 C++ 重写策略核心引擎,对接 CTP 接口进行实盘模拟,系统在 500ms 延迟约束下保持稳定运行,最大回撤控制在 4% 以内。
  • 构建包含 3 年历史数据的本地数据库,编写自动化数据清洗脚本,将脏数据率从 5% 降至 0.2% 以下,确保训练样本质量。

高频交易回测框架开发

个人独立项目

2024-03 - 2024-08
  • 从零开发基于 C++17 的事件驱动回测框架,支持纳秒级时间戳对齐与逐笔撮合逻辑,回测速度与真实行情回放误差小于 1ms。
  • 集成 Python 绑定接口(pybind11),允许研究人员快速调用 C++ 底层引擎进行策略编写,策略开发周期从周级别缩短至天级别。
  • 在 GitHub 开源该项目,获得 300+ Stars,被多个高校量化社团作为教学工具使用。

教育背景

华东师范大学

本科 · 统计学

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

高频因子挖掘 · 统计套利 · 时间序列分析 · 机器学习建模 · 回测系统开发

工具框架

Git · Docker · PyTorch · CTP API · KDB+

专业知识

市场微观结构 · 衍生品定价 · 风险管理 · 投资组合优化

热门进阶2026/7/16

量化研究员简历范文(金融/量化投资校招)

量化研究员 金融行业 应届生

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核心亮点

精准匹配金融/量化投资校招岗位需求
突出高频因子挖掘与C++/Python硬核技能
展示统计分析能力与回测框架项目经验

适用人群

本范文特别适合量化研究员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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