小柚

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个人总结

金融工程硕士应届生,专注于量化交易策略研究与期权定价模型应用。具备扎实的Python编程与机器学习基础,曾在头部券商实习期间独立搭建多因子选股框架,实盘回测年化收益超额基准8%。对金融市场微观结构有敏锐洞察,致力于通过数据驱动方法挖掘Alpha收益。

工作经历

量化研究实习生

中信证券

2025-06 - 2025-12
  • 协助投资经理开发中证500指数增强策略,利用Python构建包含动量、反转、波动率等因子的多因子模型,通过IC值检验筛选有效因子,实盘模拟期间超额收益达12%。
  • 负责期权做市系统的日常监控与维护,使用SQL提取高频交易数据,分析买卖价差分布,提出流动性补充算法优化建议,将订单成交率提升约5个百分点。
  • 独立撰写每周市场量化周报,运用统计分析方法解读资金流向与板块轮动特征,报告被部门采纳作为晨会核心材料。

数据分析助理

蚂蚁集团

2023-07 - 2023-09
  • 参与消费信贷风险模型迭代项目,使用SQL从 Hive 数仓提取千万级用户行为数据,清洗并构建逾期预测特征变量。
  • 协助风控专家进行逻辑回归与随机森林模型对比分析,输出特征重要性排序报告,为模型剪枝提供数据支持。
  • 编写自动化脚本每日更新监控报表,将人工统计时间从2小时缩短至15分钟,提升了团队数据响应速度。

项目经历

基于LSTM的波动率预测与期权定价修正

中央财经大学金融实验室

2024-09 - 2025-05
  • 针对传统Black-Scholes模型在极端行情下定价偏差大的问题,引入LSTM神经网络对隐含波动率曲面进行动态拟合。
  • 收集上交所50ETF期权过去5年Tick级数据,完成去噪、对齐等预处理工作,构建包含宏观指标与市场情绪的特征工程体系。
  • 回测结果显示,改进后的模型在虚值期权定价上的均方根误差(RMSE)较BS模型降低18%,显著提升了 hedging 效率。

高频交易信号挖掘系统

个人独立项目

2024-03 - 2024-08
  • 利用Python CTA框架搭建回测引擎,接入期货分钟级数据,测试包括海龟交易、双均线在内的多种趋势策略。
  • 引入机器学习算法(XGBoost)对策略信号进行二次过滤,识别虚假突破信号,将策略夏普比率从1.2提升至1.6。
  • 部署Docker容器实现策略自动化运行,通过API接口对接仿真交易柜台,连续运行3个月无故障,累计模拟交易额超5000万元。

教育背景

中央财经大学

硕士 · 金融工程

2023-09 - 2026-06

西南财经大学

本科 · 金融学

2019-09 - 2023-06

技能专长

编程语言

Python · SQL · C++ · MATLAB

量化技能

期权定价 · 多因子模型 · 时间序列分析 · 回测框架搭建 · 统计套利

机器学习

Scikit-learn · PyTorch · XGBoost · LSTM · 特征工程

数据库与工具

MySQL · Hive · Git · Linux · Wind终端

语言能力

英语 CET-6 (620分) · 普通话一级乙等

热门进阶2026/5/19

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