本人基于价值与成长投资理论,独立设计并完成了一套多因子量化选股回测系统,以沪深300成分股为股票池,构建了包含价值因子(PE/PB/PS)、成长因子(营收/净利润同比增长率)和质量因子(ROE)的三因子打分模型,综合得分 = 价值40% + 成长40% + 质量20%,按月调仓并
基于Kaggle SpaceshipTitanic竞赛数据,独立完成了涵盖数据清洗、特征工程、模型训练与评估的端到端机器学习二分类预测项目。针对数据集中的混合类型特征与非随机缺失现象,设计了基于业务逻辑的智能填补策略(利用CryoSleep与消费金额的互斥关系进行缺失值反推),并
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