千反
销售
东吴证券杭州分公司 · 1年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
杭州 上城
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
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收藏数
技术能力
三年投资行业经验，曾在东吴证券任职，深度参与A股及港股市场的数据分析与行情研究，熟悉证券市场的基础运作逻辑与投资研究框架。
技术层面，熟练掌握 Python 编程，擅长使用 AI Agent 辅助开发，能够高效完成量化策略的代码编写、数据回测及结果可视化。常用技术栈包括 Pandas、NumPy 进行数据处理，akshare / tushare 获取行情数据，matplotlib 生成回测图表。通过 AI 编程工具可快速搭建完整的策略回测框架，显著缩短开发周期。
经验与技术结合，能独立完成数据获取、策略实现、回测分析的全流程量化开发任务，出活快、沟通成本低。
技术层面，熟练掌握 Python 编程，擅长使用 AI Agent 辅助开发，能够高效完成量化策略的代码编写、数据回测及结果可视化。常用技术栈包括 Pandas、NumPy 进行数据处理，akshare / tushare 获取行情数据，matplotlib 生成回测图表。通过 AI 编程工具可快速搭建完整的策略回测框架，显著缩短开发周期。
经验与技术结合，能独立完成数据获取、策略实现、回测分析的全流程量化开发任务，出活快、沟通成本低。
项目经验
A 股多因子选股回测系统
用 Python 搭建了一套多因子选股模型，从 akshare 拉全市场日线数据，选取市盈率、市净率、动量、波动率、换手率 5 个因子，每月调仓一次，对因子做标准化和中性化处理后按综合得分排序取前 20 只。回测覆盖 2019-2023，年化收益率跑赢沪深 300 约 8 个点，最大回撤控制在 22% 以内。用 matplotlib 输出了净值曲线、月度收益热力图和因子 IC 分析。
用 Python 搭建了一套多因子选股模型，从 akshare 拉全市场日线数据，选取市盈率、市净率、动量、波动率、换手率 5 个因子，每月调仓一次，对因子做标准化和中性化处理后按综合得分排序取前 20 只。回测覆盖 2019-2023，年化收益率跑赢沪深 300 约 8 个点，最大回撤控制在 22% 以内。用 matplotlib 输出了净值曲线、月度收益热力图和因子 IC 分析。
千反
销售 · 1年经验 · 东吴证券杭州分公司
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技术能力
三年投资行业经验，曾在东吴证券任职，深度参与A股及港股市场的数据分析与行情研究，熟悉证券市场的基础运作逻辑与投资研究框架。
技术层面，熟练掌握 Python 编程，擅长使用 AI Agent 辅助开发，能够高效完成量化策略的代码编写、数据回测及结果可视化。常用技术栈包括 Pandas、NumPy 进行数据处理，akshare / tushare 获取行情数据，matplotlib 生成回测图表。通过 AI 编程工具可快速搭建完整的策略回测框架，显著缩短开发周期。
经验与技术结合，能独立完成数据获取、策略实现、回测分析的全流程量化开发任务，出活快、沟通成本低。
技术层面，熟练掌握 Python 编程，擅长使用 AI Agent 辅助开发，能够高效完成量化策略的代码编写、数据回测及结果可视化。常用技术栈包括 Pandas、NumPy 进行数据处理，akshare / tushare 获取行情数据，matplotlib 生成回测图表。通过 AI 编程工具可快速搭建完整的策略回测框架，显著缩短开发周期。
经验与技术结合，能独立完成数据获取、策略实现、回测分析的全流程量化开发任务，出活快、沟通成本低。
项目经验
A 股多因子选股回测系统
用 Python 搭建了一套多因子选股模型，从 akshare 拉全市场日线数据，选取市盈率、市净率、动量、波动率、换手率 5 个因子，每月调仓一次，对因子做标准化和中性化处理后按综合得分排序取前 20 只。回测覆盖 2019-2023，年化收益率跑赢沪深 300 约 8 个点，最大回撤控制在 22% 以内。用 matplotlib 输出了净值曲线、月度收益热力图和因子 IC 分析。
用 Python 搭建了一套多因子选股模型，从 akshare 拉全市场日线数据，选取市盈率、市净率、动量、波动率、换手率 5 个因子，每月调仓一次，对因子做标准化和中性化处理后按综合得分排序取前 20 只。回测覆盖 2019-2023，年化收益率跑赢沪深 300 约 8 个点，最大回撤控制在 22% 以内。用 matplotlib 输出了净值曲线、月度收益热力图和因子 IC 分析。
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