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基金人才网
网站客服电话:0755-27858055
简历ID:683252093

工作经验:1年
性  别:男 年  龄:25岁(1994年11月)
婚  姻:未婚 民  族:
户籍户口:天津·宝坻 现居住地:上海·浦东
最高学历:研究生/硕士 专业方向:计算数学
毕业院校:西安交通大学 职称资格:无职称
工作经验:1年
工作性质: 全职
期望行业: 不限
期望职位: 量化分析,机器学习,量化策略,金融工程,衍生品
意向地区: 北京·海淀,上海·浦东,浙江·杭州
期望月薪: 2-3万元
食宿要求: 无要求
到岗时间: 一个月以内
1、会编程,2、有量化投资项目经验,3、有数学建模竞赛经历,4、有机器学习、强化学习项目经理
2019年6月~至今(10个月) 长******所 金融工程组 助理研究员实习生
工作内容: 该职位主要负责针对买方客户的需求,进行证券市场、期货市场以及其它经济指标的量化研究。具体的任务包括查找和统计经济数据;使用python进行数据的整理和分析;使用线性回归或包括神经网络模型在内的非线性模型,建立能过够预测指定经济指标的数据;撰写行业深度报告。
主要业绩:1、在实习期间,搜集整理部门内部所需的重要数据、建立预测股价和指数走向的机器学习模型,包括adaboost、SVM、深度神经网络模型等模型;2、在预测板块指数轮动的问题上,使用强化学习模型的策略梯度法,取得了2倍的超额收益;3、针对‘如何确定科创板打新最优报价’,建立并研究了混合条件高斯分布模型的可行性;4、协助正式员工研究创新100指数是否值得投资。
2019年7月~2018年8月(11个月) 科创板报价区间预测
项目描述: 该项目的主要目的是建立能过预测科创板打新报价区间的模型。该项目采用了混合条件高斯分布模型,模型的输入数据为可比公司的财务报表数据、可比公司的股票价格、上市公司的财务报表数据等,输出为报价的概率分布。该混合分布模型中,各个高斯分布的期望、方差、权重是通过神经网络模型来建立和输入数据的非线性联系的。
责任描述: 编写SQL代码,从wind底层数据库中调取相关数据,建立并测试混合条件高斯分布模型
2019年6月~2019年7月(1个月) 申万行业指数轮动
项目描述: 该项目主要研究申万行业指数是否值得择时轮动,还是在各个时间段都投资所有行业指数的加权平均。针对该问题,我们团队采用adaboost、全连接神经网络等模型对‘各行业指数收益能否在下一个时间段超越所有指数的加权平均’进行了预测,并在各个时间段选择模型所预测的结果选择指数,获得了一定的超额收益;同时,应用强化学习的策略梯度法,建立能够预测当前阶段指数的最优组合的模型,最终获得了50倍以上的收益。
责任描述: 在该项目中,我主要测试了adaboost、全连接神经网络模型以及策略梯度法在行业轮动中的应用。
2017年9月~至今(2年7个月) 西******学 研究生/硕士
主要课程: 非线性分析、凸优化、计算统计学、金融模型与最优化、测度论、近代优化等
英语 读写:熟练 听说:熟练
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m先生
6年经验
矿产开采 有色金属 采矿工程师
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陈先生
9年经验
测量,资料员,安全员,项目管理
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王先生
10年经验
地质资源与地质工程
市政建设,岩土工程,地质工程师
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梁先生
15年经验
财务,审计,税务,会计,会计助理,文员
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吴先生
15年经验
机械制造 仪器仪表 热处理 工业炉 热能 热力
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郑先生
8年经验
石油,天燃气,油气开发,采油工程师
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是女士
5年经验
天文学
阿斯蒂芬
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赵先生
15年经验
综合技术 技术工程师
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