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大连其它兼职程序员

ID：394268

同行者

python工程师

公司信息：
山东佳谷网络科技有限公司

工作经验：
8年

兼职日薪：
500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（自由职业原因）

所在区域：
大连
全区

技术能力

**职业**：数据分析师/量化投资程序员
**技术栈**：Python（Pandas、NumPy、Scikit-learn、Statsmodels）、量化金融（Backtrader、Zipline、TA-Lib）、数据库（SQL、MongoDB）、机器学习（XGBoost、LightGBM、TensorFlow）、数据可视化（Matplotlib、Seaborn、Plotly）
、matlab
**经验**：擅长数据处理、统计分析、策略回测、行情可视化软件开发及自动化交易系统开发。熟悉机器学习在量化投资中的应用，如因子分析、风险模型构建等。曾独立开发过多个量化策略，具备扎实的编程能力和金融知识。

**接单方向**：
✅ 量化策略开发（股票/期货/加密货币）
✅ 金融数据分析与可视化
✅ 机器学习在投资中的应用
✅ 高频数据处理与优化
✅ 自动化交易系统搭建
✅ 算法优化

项目经验

#### **1. 商品期货CTA趋势跟踪策略**
- 基于Python（开发商品期货趋势跟踪策略，交易品种包括螺纹钢、铁矿石、原油等主力合约。
- 策略结合均线突破（MA）、ATR动态止损，并引入波动率自适应仓位管理，年化收益22%，最大回撤15%。
- 针对期货高杠杆特性，优化保证金管理和滑点模型，实盘模拟3个月收益18%，胜率58%。

#### **2. 商品期货跨品种套利策略**
- 研究螺纹钢-热轧卷板、豆油-棕榈油等商品期货价差关系，使用协整检验（ADF）和卡尔曼滤波动态跟踪价差区间。
- 开发统计套利策略，当价差偏离2倍标准差时开仓，回归均值时平仓，年化收益15%，夏普比率2.1。
- 引入动态止盈止损和交易成本优化，策略回撤降低30%，适用于中低频交易。

#### **3. 股票多因子量化策略开发**
- 基于Python（Pandas + Backtrader）*开发多因子选股模型，结合价值、动量、波动率等因子构建投资组合。
- 使用OLS回归、因子IC/IR分析筛选有效因子，策略年化收益18%，夏普比率1.5，最大回撤12%。
- 优化策略换手率，引入动态仓位管理，降低交易成本影响，回测表现提升20%。

#### **4. 基于机器学习的加密货币趋势预测**
- 使用LSTM（TensorFlow/Keras）分析BTC/USD历史数据，结合技术指标（RSI、MACD、布林带）预测短期价格走势。
- 特征工程包括滚动窗口标准化、滞后变量构建，模型测试集准确率62%（优于基准55%）。
- 部署至QuantConnect平台进行模拟交易，3个月累计收益25%（同期BTC涨幅15%）。

#### 5. 高频交易数据清洗与特征提取
- 处理Tick级股票交易数据（约10GB/日），使用PySpark + Dask加速清洗，去除异常值、插补缺失数据。
- 构建订单簿动态特征（如买卖价差、市场深度），用于高频做市策略研究，延迟优化至微秒级。
- 最终数据管道效率提升40%，支持实时策略回测。

#### **6. 量化投资组合风险管理系统**
- 开发VaR（风险价值）计算模块，基于蒙特卡洛模拟和历史模拟法评估投资组合下行风险。
- 集成协方差矩阵缩层法（Ledoit-Wolf）优化估计，降低极端行情下的风险误判。
- 系统应用于私募基金实盘，2023年成功预警两次市场暴跌，减少损失约8%。