1. 基于PPO强化学习的量化交易策略
项目描述: 该项目旨在利用强化学习技术,开发一套适用于股票、期货等金融衍生品的自动化交易策略。我主要负责核心算法的实现与优化。
我的职责:
基于PPO算法,使用Python搭建并训练交易模型,通过调整神经网络结构、学习率、折扣因子等关键参数,不断优化策略表现。
利用历史行情数据对训练好的模型进行大规模回测,评估策略的夏普比率、最大回撤、年化收益等关键指标,以验证其在真实市场中的可行性。
通过对交易数据的分析,持续迭代算法,提升模型在不同市场行情下的适应性和盈利能力。
技术栈: Python、PPO、TensorFlow/PyTorch、Pandas、NumPy
2. 电子班牌应用Android端迁移与功能拓展
项目描述: 此项目需要将一款在.NET平台上运行的电子班牌应用,完整迁移至Android平台,并在无.NET源码的情况下,保留原有功能并增加新的交互模块。
我的职责:
独立承担Android端的全部开发工作。由于缺乏原有源码,我通过分析应用行为和网络请求,逆向梳理出其核心业务逻辑和前后端交互协议。
使用Java语言进行Android原生应用的重构,尽可能复现了原有的所有功能,并优化了部分用户体验。
根据新需求,设计并开发了新的功能模块,包括与后端服务器进行数据同步、消息推送等,并独立完成了相关API的调试与对接。
技术栈: Java、Android SDK、HTTP、JSON
3. 旅游数据可视化大屏
项目描述: 为旅游管理部门开发一个数据可视化大屏,用于实时展示各大旅游平台的景点热度、游客评价、价格变动等关键信息,辅助运营决策。
我的职责:
数据采集: 编写Python爬虫程序,定时从去哪儿等多个旅游网站抓取景点相关的公开数据。
后端开发: 使用Django框架搭建后端服务,负责设计数据库表结构,将爬取到的数据清洗后存入MySQL数据库,并编写API接口供前端调用。
前端实现: 利用HTML、CSS和JavaScript,结合ECharts等图表库,将后端提供的复杂数据以柱状图、折线图、地理热力图等多种形式,直观、动态地呈现在可视化大屏上。
技术栈: Python、Django、Scrapy、MySQL、HTML、JavaScript、CSS、ECharts