资深Python全栈开发者,深耕金融量化分析与数据工程领域。技术栈覆盖Python后端(FastAPI/Django/Flask)、金融数据采集清洗(Scrapy/Selenium/pandas)、量化回测(Backtrader/AKShare)及AI算法应用(scikit-learn/NLP)。具备前端基础(Vue3/React)与Linux/Docker部署能力,可独立完成从数据爬取→策略回测→可视化部署的全流程闭环。
擅长承接:量化策略原型开发、金融/电商数据采集与ETL、数据分析自动化报告、Python项目功能迭代与Bug修复。代码模块化、交付附文档,支持远程协作与按里程碑交付。工作日晚上及周末9:00-24:00可响应,沟通高效、交付准时。
1.独立搭建本地化量化研究平台,基于Backtrader+FastAPI+Vue3实现A股全市场数据接入与策略回测,支持滑点/手续费模拟,输出夏普比率、最大回撤等核心指标,前端可视化资金曲线。交付Docker镜像+策略模板+操作文档。
2.设计多源金融数据自动化采集方案,使用Scrapy+Selenium爬取东方财富/同花顺等10+数据源,日采集50万+条,构建pandas清洗流水线(异常值检测/缺失值填充/格式标准化),部署APScheduler定时增量更新与数据质量监控。
根据企业需要自动成以下编码:1.生成6位数字防伪编码 (213563型) 2.生成9位系列产品数字防伪编码(879-335439型) 3.生成25位混合产品序列号(B2R12-N7TE8-9IET2-FE35O-DW2K4型)
完成钱币检测最后生成钱币圆心坐标和半径,主要运用了Canny算法及Hough算法,用于后续人工智能开发。