小柚

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个人总结

金融工程硕士,专注于量化模型研发与衍生品定价。精通Python及pandas、numpy等数据分析库,具备扎实的数学建模能力。曾在头部券商实习,独立搭建过期权定价框架,对金融市场微观结构有深入理解。渴望在量化领域深耕,用代码挖掘市场价值。

工作经历

量化研究实习生

中信证券

2025-06 - 2025-12
  • 参与权益类衍生品定价模型的维护与迭代,利用Python重构了原有蒙特卡洛模拟引擎,将单次定价耗时从45秒缩短至12秒,效率提升约73%。
  • 基于pandas和numpy清洗并处理了超过5年的高频交易数据(约2000万行),构建了包含波动率曲面、隐含波动率等因子的特征库,支持策略组进行回测验证。
  • 协助撰写每日量化晨报,针对市场异动提供数据支持,实习期间提出的两个关于期权偏度的观察点被纳入部门周报。

量化助理研究员

幻方量化

2023-07 - 2023-08
  • 暑期期间协助团队进行因子挖掘工作,利用遗传规划算法生成了超过5000个候选因子,并通过IC值筛选出20个有效低频因子入库。
  • 负责日常数据监控脚本的编写,确保上游数据源的准确性,曾及时发现并修复了一处因交易所接口变更导致的数据缺失问题,避免了潜在的策略失效风险。

项目经历

基于深度学习的波动率预测模型

个人独立项目

2024-09 - 2025-03
  • 设计并实现了一个结合LSTM与Attention机制的神经网络模型,用于预测上证50ETF期权的未来波动率,旨在改进传统GARCH模型的滞后性。
  • 使用PyTorch搭建模型架构,通过网格搜索优化超参数,在测试集上的均方根误差(RMSE)比基准模型降低了15%,并在实盘模拟中取得了1.8的夏普比率。
  • 完整复现了论文《Deep Hedging》的核心逻辑,编写了配套的自动交易脚本,实现了从信号生成到订单执行的全流程闭环。

可转债套利策略回测系统

校内科研课题

2024-03 - 2024-08
  • 主导开发了一套基于事件驱动的可转债套利回测框架,整合了转股溢价率、正股波动率等关键指标,覆盖了全市场100+只可转债的历史数据。
  • 解决了回测中的未来函数陷阱和滑点估计难题,引入动态仓位管理模块,使得策略在2018-2023年间的最大回撤控制在8%以内,年化收益稳定在12%左右。
  • 将系统封装为Python包,方便团队成员调用,相关成果发表在校内学术期刊《金融工程评论》上。

教育背景

上海交通大学

硕士 · 金融工程

2023-09 - 2026-06

武汉大学

本科 · 数学与应用数学

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL · MATLAB

数据科学库

pandas · numpy · scikit-learn · PyTorch · TA-Lib

量化技能

衍生品定价 · 蒙特卡洛模拟 · 时间序列分析 · 因子挖掘 · 策略回测

金融知识

期权期货 · 固定收益 · 风险管理 · 市场微观结构

热门进阶2026/4/4

量化研究员简历范文(金融/证券校招)

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适用人群

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