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专业技能
精通Python量化交易框架（VNPY），熟练掌握时间序列分析、投资组合优化、多因子选股模型构建。熟悉遗传算法、神经网络在金融工程中的应用，具备CTA策略开发、跨期/跨品种套利模型设计经验。掌握金融数据清洗、特征工程、机器学习模型调优技术，熟悉Alpha因子挖掘与量化交易系统开发。具备Python数据处理（Pandas/Numpy）、可视化（Matplotlib/Seaborn）及算法实现能力。
工作履历（脱敏处理）
专注于金融量化策略研发，主导多因子选股模型构建，运用遗传算法生成创新Alpha因子，结合机器学习优化选股逻辑。开发跨期/跨品种套利交易系统，实现策略自动化执行与风险控制。深度参与CTA策略开发，完成从数据预处理、特征工程到模型训练的全流程开发。持续优化投资组合权重分配算法，提升资产配置效率。具备完整的量化交易系统开发经验，涵盖策略回测、风险评估与性能分析模块。
项目经验（脱敏处理）
股票多因子策略：基于遗传算法生成新型Alpha因子，采用随机森林与XGBoost进行多因子选股，结合Black-Litterman模型实现投资组合优化。项目攻克了因子有效性评估与过拟合预防的技术难点，提升策略年化收益15%。期货多因子策略：构建基于LSTM的时序预测模型，融合动量因子与波动率因子，通过VaR模型控制风险敞口。项目实现日均交易量2000笔，最大回撤控制在8%以内。CTA策略开发：设计基于强化学习的动态仓位管理系统，通过DQN算法优化交易信号生成，提升策略在震荡市中的收益稳定性。
驻场外包优势
服从性高
严格遵守甲方管理制度
技术扎实
2年项目实战经验
可长期驻场
接受异地项目外派
快速响应
24小时内可到岗
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