ID:326737

忍冬

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  • 公司信息:
  • 000
  • 工作经验:
  • 3年
  • 兼职日薪:
  • 700元/8小时
  • 兼职时间:
  • 下班后
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 可工作日驻场(离职原因)
  • 可工作日驻场(自由职业原因)
  • 所在区域:
  • 昆明
  • 全区

技术能力

我专注于Python技术栈,拥有扎实的后端开发、数据分析与自动化脚本开发能力,能独立完成各类中小型项目,交付高质量代码。

后端开发:精通 Django 与 Flask 框架,能够快速构建 RESTful API、设计数据模型与业务逻辑。熟悉 MySQL、PostgreSQL 及 MongoDB 数据库的开发与优化,了解 Redis 缓存、Celery 异步任务等常用组件,具备项目部署与基础运维经验。

数据分析与处理:熟练运用 Pandas、NumPy 进行数据清洗、整合与分析;能使用 Matplotlib、Seaborn 等进行数据可视化。善于编写脚本,将复杂、重复的数据处理工作流程化、自动化,提升效率与准确性。

自动化脚本开发:擅长利用 Python 解决日常办公与系统运维中的自动化需求,如文件批量处理、信息采集(爬虫)、邮件发送、系统监控及报表自动生成等,能显著提升工作效率。

项目经验

作为项目的唯一设计者与开发者,我独立完成了以下工作:

数据管道与基础设施搭建:

使用 Python 编写爬虫及调度脚本,从多家金融数据API(如Tushare、AkShare等)自动化、定时获取股票、指数的高频历史数据与基本面数据。

利用 Pandas 和 NumPy 对海量金融数据进行高效清洗、对齐、复权处理,并设计存储方案,构建了本地结构化数据仓库,为策略研究提供可靠数据基础。

策略研究、回测与验证平台开发:

基于技术指标(如MACD、布林带等)和市场情绪因子,开发了多个自动化交易策略。

使用 Pandas 实现了完整的向量化回测引擎,能够对策略进行历史数据回测,并自动生成包含夏普比率、最大回撤、年化收益等关键指标的分析报告。

利用 Matplotlib 和 Seaborn 对策略信号、资金曲线、盈亏分布进行可视化分析,辅助策略优化与决策。

自动化交易与监控系统实现:

将验证通过的策略封装为可执行模块,通过券商提供的交易API,实现了全自动化的委托下单、持仓管理与风险控制。

开发了系统监控与告警脚本,实时跟踪账户状态、成交回报及系统日志,异常情况通过邮件或微信即时通知,确保系统7x24小时稳定运行。

项目成果与能力体现:

系统性:成功构建了一个完整、自治的量化交易闭环系统,证明了从需求分析到系统实现的全流程掌控能力。

技术综合性:深度应用了数据处理、分析建模、后端API调用、自动化脚本及定时任务等技术,与您精通的技能栈高度契合。

工程化思维:代码具备良好的模块化、可配置性和容错处理,并配有详细的技术文档与日志记录,体现了扎实的工程习惯。

案例展示

  • My_Quantification

    My_Quantification

    本项目是我独立设计开发的自动化量化交易程序,完整实现了从数据获取、策略回测到自动执行的全流程。系统基于改进的小市值因子,利用Python(Pandas/NumPy)进行数据处理与策略计算,并通过掘金SDK集成实现了实盘交易自动化。我独立负责了全部开发,包括交易引擎构建、历史回测分

  • My API Interface

    My API Interface

    本项目为独立开发的网络自动化系统,专注实现高复杂度网站的自动化登录与数据监控。系统使用Python构建,通过 requests 会话管理、自定义请求头及异常处理机制稳定访问目标页面,并集成验证码识别技术处理交互验证。项目包含完整的配置管理、会话持久化及模块化设计(如登录客户端、下

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