小柚

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个人总结

金融工程硕士,具备扎实的数学建模与编程基础。精通C++低延迟系统开发与Python量化策略研究,熟悉机器学习在因子挖掘中的应用。拥有头部券商及私募实习经历,独立搭建过分钟级回测框架,实盘模拟年化收益超15%。致力于将算法技术转化为稳定的Alpha收益。

工作经历

量化开发实习生

幻方量化

2025-06 - 2025-12
  • 参与公司高频交易系统的底层优化,使用C++重构订单簿匹配模块,将单笔撮合延迟从15微秒降低至8微秒。
  • 协助维护基于FPGA的行情解析网关,编写Python脚本自动化监控集群状态,异常响应时间缩短40%。
  • 整理并清洗TB级历史Tick数据,设计新的存储索引结构,使策略研究员的数据读取效率提升约25%。

量化研究助理

中信证券

2024-07 - 2024-10
  • 负责股票多因子模型的迭代更新,利用机器学习(XGBoost/LightGBM)挖掘非线性因子,在测试集上IC值提升至0.045。
  • 独立搭建基于Python的事件驱动回测框架,支持分钟级数据复权与手续费滑点模拟,回测速度较原有Excel模型提升10倍。
  • 撰写周度市场微观结构分析报告,针对龙虎榜数据构建资金流向指标,成功预判了3次板块轮动行情。

项目经历

基于深度学习的期货趋势预测系统

个人独立项目

2025-01 - 2025-05
  • 设计并实现LSTM与Attention机制结合的时序预测模型,输入包含量价数据及宏观指标,对主力合约涨跌方向预测准确率达58%。
  • 使用C++封装模型推理接口,通过共享内存与交易网关通信,实现从信号生成到报单全流程低于50ms。
  • 在2024年全历史数据上进行滚动回测,扣除双边手续费后,年化夏普比率达到1.8,最大回撤控制在12%以内。

分布式量化回测平台

校内实验室课题

2024-09 - 2025-01
  • 主导开发基于Docker容器的分布式回测系统,支持多策略并行运行,将全市场股票池的日线级回测时间从4小时压缩至20分钟。
  • 设计RESTful API供前端调用,实现策略参数热加载与实时绩效归因分析,已被实验室3个课题组采纳使用。
  • 解决高并发下的数据竞争问题,利用Redis缓存热点数据,系统稳定性测试中无故障运行超过720小时。

教育背景

上海财经大学

硕士 · 金融工程

2024-09 - 2027-06

武汉大学

本科 · 数学与应用数学

2020-09 - 2024-06

技能专长

编程语言

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

量化技术

多因子模型 · 统计套利 · 机器学习建模 · 高频交易系统设计 · 事件驱动回测

工具框架

PyTorch · TensorFlow · Docker · Git · Redis · MySQL

金融知识

衍生品定价 · 风险管理 · 市场微观结构 · 投资组合理论

校招简历进阶2026/7/22

量化研究员/开发简历范文(金融/证券/基金校招)

量化研究员/开发 金融/证券/基金 应届生

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核心亮点

突出C++与Python双语言编程能力在量化交易中的应用
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适用人群

本范文特别适合量化研究员/开发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/证券/基金 行业的核心竞争力。

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