高天蕙Mary
量化交易员
华泰证券 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
北京 海淀
时间：
下班后周六周日可工作日远程
信用行为
0
接单数
0
评价数
2
收藏数
技术能力
墨尔本大学计算机科学与技术专业研究生（AI方向）。能够熟练使用Python进行数据分析和数据建模，处理过的数据格式包括：时间序列、文本、图像等。熟练使用Python爬取网页信息。熟练使用SQL，包括添删改查、建表并表、高级索引等。熟练掌握机器学习、深度学习、强化学习各类算法，以及算法框架。有自主搭建数据结构，以强化学习算法为框架，设计游戏策略的经验。
项目经验
1）以金融指标构建特征，通过AI算法学习特征分布及属性。以学习的特征为基础，开发交易策略。通过 Meta Trader 5 的量化平台创建了 EA 量化交易脚本，将择时交易策略实现了自动化，采用 Tick 数据将策略进行了回测。回测时间为 2010 年 1 月 1 日至 2021 年 4 月 5 日。投资标的：欧元/美元，杠杆 50 倍，初始资金 1 万美金，十一年年累计净收益 37,098 美元，总收益率371%，年化收益率 33.7%，最大回撤 7.51%。策略修订版回测业绩：十一年累计净盈利 108,228 美元，最大回撤 14.57%，年化收益率 98%。
2）爬虫爬取新股 IPO 招股说明书，对文本进行数据预处理；使用 BERT 预训练模型提取文本特征向量；调用 Pytorch、TensorFlow 的框架对任务进行微调；以文本因子和市场行情因子作为机器学习特征；运用 RNN，LSTM，Text CNN 等算法对模型进行训练，对新股收益率进行预测和分类。
3）根据启发式搜索算法实现了迷宫游戏的路径规划。根据强化学习算法(Approximate Q-learning, 蒙特卡洛树搜索)、设计并实现了桌游的最优执行策略。
2）爬虫爬取新股 IPO 招股说明书，对文本进行数据预处理；使用 BERT 预训练模型提取文本特征向量；调用 Pytorch、TensorFlow 的框架对任务进行微调；以文本因子和市场行情因子作为机器学习特征；运用 RNN，LSTM，Text CNN 等算法对模型进行训练，对新股收益率进行预测和分类。
3）根据启发式搜索算法实现了迷宫游戏的路径规划。根据强化学习算法(Approximate Q-learning, 蒙特卡洛树搜索)、设计并实现了桌游的最优执行策略。
高天蕙Mary
量化交易员 · 1年经验 · 华泰证券
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技术能力
墨尔本大学计算机科学与技术专业研究生（AI方向）。能够熟练使用Python进行数据分析和数据建模，处理过的数据格式包括：时间序列、文本、图像等。熟练使用Python爬取网页信息。熟练使用SQL，包括添删改查、建表并表、高级索引等。熟练掌握机器学习、深度学习、强化学习各类算法，以及算法框架。有自主搭建数据结构，以强化学习算法为框架，设计游戏策略的经验。
项目经验
1）以金融指标构建特征，通过AI算法学习特征分布及属性。以学习的特征为基础，开发交易策略。通过 Meta Trader 5 的量化平台创建了 EA 量化交易脚本，将择时交易策略实现了自动化，采用 Tick 数据将策略进行了回测。回测时间为 2010 年 1 月 1 日至 2021 年 4 月 5 日。投资标的：欧元/美元，杠杆 50 倍，初始资金 1 万美金，十一年年累计净收益 37,098 美元，总收益率371%，年化收益率 33.7%，最大回撤 7.51%。策略修订版回测业绩：十一年累计净盈利 108,228 美元，最大回撤 14.57%，年化收益率 98%。
2）爬虫爬取新股 IPO 招股说明书，对文本进行数据预处理；使用 BERT 预训练模型提取文本特征向量；调用 Pytorch、TensorFlow 的框架对任务进行微调；以文本因子和市场行情因子作为机器学习特征；运用 RNN，LSTM，Text CNN 等算法对模型进行训练，对新股收益率进行预测和分类。
3）根据启发式搜索算法实现了迷宫游戏的路径规划。根据强化学习算法(Approximate Q-learning, 蒙特卡洛树搜索)、设计并实现了桌游的最优执行策略。
2）爬虫爬取新股 IPO 招股说明书，对文本进行数据预处理；使用 BERT 预训练模型提取文本特征向量；调用 Pytorch、TensorFlow 的框架对任务进行微调；以文本因子和市场行情因子作为机器学习特征；运用 RNN，LSTM，Text CNN 等算法对模型进行训练，对新股收益率进行预测和分类。
3）根据启发式搜索算法实现了迷宫游戏的路径规划。根据强化学习算法(Approximate Q-learning, 蒙特卡洛树搜索)、设计并实现了桌游的最优执行策略。
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