Tony Kwan🌕🦌
Python开发工程师
鹏源智创 · 10年经验
日薪：
￥500/8h
地点：
深圳 龙岗
时间：
周六周日可工作日远程可工作日驻场（自由职业原因）
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
本人主要从事 Python 后端开发与数据工程相关工作，技术栈覆盖 Web 后端、数据处理、爬虫采集、自动化脚本等方向。
后端开发方面，熟练使用 Django、Flask 等框架搭建 RESTful API 服务，能够独立完成从需求分析、接口设计、业务逻辑开发到部署交付的全流程。熟悉 MySQL、Redis 等数据库的设计与优化，具备数据表结构设计、索引优化、查询性能调优的实战能力。
数据处理方面，擅长使用 Python 进行多源数据采集、清洗、格式转换与批量处理，能够根据业务规则完成数据整合与结果输出。熟悉常见的爬虫技术，可完成公开数据的采集与分析。
API 集成与自动化方面，具备第三方接口对接经验，能够完成接口调用、数据同步及自动化脚本开发。了解基础服务器部署，可完成项目上线与环境配置。
注重代码规范与可维护性，善于将模糊需求拆解为可落地的技术方案，按时交付可用成果。
后端开发方面，熟练使用 Django、Flask 等框架搭建 RESTful API 服务，能够独立完成从需求分析、接口设计、业务逻辑开发到部署交付的全流程。熟悉 MySQL、Redis 等数据库的设计与优化，具备数据表结构设计、索引优化、查询性能调优的实战能力。
数据处理方面，擅长使用 Python 进行多源数据采集、清洗、格式转换与批量处理，能够根据业务规则完成数据整合与结果输出。熟悉常见的爬虫技术，可完成公开数据的采集与分析。
API 集成与自动化方面，具备第三方接口对接经验，能够完成接口调用、数据同步及自动化脚本开发。了解基础服务器部署，可完成项目上线与环境配置。
注重代码规范与可维护性，善于将模糊需求拆解为可落地的技术方案，按时交付可用成果。
项目经验
项目一：A股全市场股票批量数据采集与量化分析系统
项目背景：个人独立开发，目标是对A股全市场5000+只股票进行批量数据采集与自动化分析，为投资决策提供数据支撑。
我的职责与实现：
使用 Python + Requests + Apscheduler 搭建定时采集模块，对接公开数据接口，实现全市场股票行情、财务指标、龙虎榜数据的自动化批量抓取，日均处理数据量超10万条；
利用 Pandas 进行数据清洗与特征计算，构建包括均线系统、MACD、RSI等技术指标的批量计算引擎，支持多周期（日/周/月）并行运算；
使用 SQLite + CSV 进行分层数据存储，并通过 Flask 搭建简易 Web 界面实现数据可视化查询与筛选；
设计异常重试与日志记录机制，确保长时间运行的采集任务稳定不中断。
项目成果：实现了全市场股票5大维度（行情、财务、估值、资金流向、技术指标）的自动化分析，数据处理效率较手动操作提升数十倍。
项目二：A股板块轮动分析与资金流向监控系统
项目背景：A股市场板块效应显著，需要一套系统对行业板块、概念板块进行实时资金流向追踪与轮动强度分析。
我的职责与实现：
设计板块分析数据模型，按申万一级行业和热门概念双维度对个股进行归类聚合，计算板块整体涨跌幅、成交额占比、资金净流入等核心指标；
编写 Python 脚本对每日板块数据进行增量更新，实现板块强弱排名、连续N日资金流向趋势判断及板块内个股贡献度分析；
利用 Matplotlib 生成板块热力图和资金流向可视化图表，直观展示市场热点分布与轮动节奏。
项目成果：实现了全市场80+个行业/概念板块的自动化监控，能够快速定位当日资金聚焦板块和潜在轮动方向，分析报告生成时间不超过3分钟。
项目三：A股实时题材事件采集与异动预警系统
项目背景：A股市场受政策和消息驱动明显，需要一套系统对公开市场题材事件进行实时采集、分类和异动关联分析。
我的职责与实现：
使用 Scrapy + Requests 构建分布式爬虫，对多个公开财经资讯源进行定时抓取，采集内容包括政策新闻、公司公告、行业要闻等，日均采集条目5000+条；
利用正则匹配和关键词提取，对采集到的文本数据进行主题分类（政策类、业绩类、重组类等），并与实时行情数据进行时间戳关联；
开发异动检测逻辑：当某题材相关个股在新闻发布后N分钟内出现价格/成交量异动时，自动触发预警记录，通过邮件和文件日志推送通知。
项目成果：实现了题材事件的实时捕捉与异动关联分析，有效缩短了从事件发生到发现市场反应的时间差。
项目背景：个人独立开发，目标是对A股全市场5000+只股票进行批量数据采集与自动化分析，为投资决策提供数据支撑。
我的职责与实现：
使用 Python + Requests + Apscheduler 搭建定时采集模块，对接公开数据接口，实现全市场股票行情、财务指标、龙虎榜数据的自动化批量抓取，日均处理数据量超10万条；
利用 Pandas 进行数据清洗与特征计算，构建包括均线系统、MACD、RSI等技术指标的批量计算引擎，支持多周期（日/周/月）并行运算；
使用 SQLite + CSV 进行分层数据存储，并通过 Flask 搭建简易 Web 界面实现数据可视化查询与筛选；
设计异常重试与日志记录机制，确保长时间运行的采集任务稳定不中断。
项目成果：实现了全市场股票5大维度（行情、财务、估值、资金流向、技术指标）的自动化分析，数据处理效率较手动操作提升数十倍。
项目二：A股板块轮动分析与资金流向监控系统
项目背景：A股市场板块效应显著，需要一套系统对行业板块、概念板块进行实时资金流向追踪与轮动强度分析。
我的职责与实现：
设计板块分析数据模型，按申万一级行业和热门概念双维度对个股进行归类聚合，计算板块整体涨跌幅、成交额占比、资金净流入等核心指标；
编写 Python 脚本对每日板块数据进行增量更新，实现板块强弱排名、连续N日资金流向趋势判断及板块内个股贡献度分析；
利用 Matplotlib 生成板块热力图和资金流向可视化图表，直观展示市场热点分布与轮动节奏。
项目成果：实现了全市场80+个行业/概念板块的自动化监控，能够快速定位当日资金聚焦板块和潜在轮动方向，分析报告生成时间不超过3分钟。
项目三：A股实时题材事件采集与异动预警系统
项目背景：A股市场受政策和消息驱动明显，需要一套系统对公开市场题材事件进行实时采集、分类和异动关联分析。
我的职责与实现：
使用 Scrapy + Requests 构建分布式爬虫，对多个公开财经资讯源进行定时抓取，采集内容包括政策新闻、公司公告、行业要闻等，日均采集条目5000+条；
利用正则匹配和关键词提取，对采集到的文本数据进行主题分类（政策类、业绩类、重组类等），并与实时行情数据进行时间戳关联；
开发异动检测逻辑：当某题材相关个股在新闻发布后N分钟内出现价格/成交量异动时，自动触发预警记录，通过邮件和文件日志推送通知。
项目成果：实现了题材事件的实时捕捉与异动关联分析，有效缩短了从事件发生到发现市场反应的时间差。
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本人主要从事 Python 后端开发与数据工程相关工作，技术栈覆盖 Web 后端、数据处理、爬虫采集、自动化脚本等方向。
后端开发方面，熟练使用 Django、Flask 等框架搭建 RESTful API 服务，能够独立完成从需求分析、接口设计、业务逻辑开发到部署交付的全流程。熟悉 MySQL、Redis 等数据库的设计与优化，具备数据表结构设计、索引优化、查询性能调优的实战能力。
数据处理方面，擅长使用 Python 进行多源数据采集、清洗、格式转换与批量处理，能够根据业务规则完成数据整合与结果输出。熟悉常见的爬虫技术，可完成公开数据的采集与分析。
API 集成与自动化方面，具备第三方接口对接经验，能够完成接口调用、数据同步及自动化脚本开发。了解基础服务器部署，可完成项目上线与环境配置。
注重代码规范与可维护性，善于将模糊需求拆解为可落地的技术方案，按时交付可用成果。
后端开发方面，熟练使用 Django、Flask 等框架搭建 RESTful API 服务，能够独立完成从需求分析、接口设计、业务逻辑开发到部署交付的全流程。熟悉 MySQL、Redis 等数据库的设计与优化，具备数据表结构设计、索引优化、查询性能调优的实战能力。
数据处理方面，擅长使用 Python 进行多源数据采集、清洗、格式转换与批量处理，能够根据业务规则完成数据整合与结果输出。熟悉常见的爬虫技术，可完成公开数据的采集与分析。
API 集成与自动化方面，具备第三方接口对接经验，能够完成接口调用、数据同步及自动化脚本开发。了解基础服务器部署，可完成项目上线与环境配置。
注重代码规范与可维护性，善于将模糊需求拆解为可落地的技术方案，按时交付可用成果。
项目经验
项目一：A股全市场股票批量数据采集与量化分析系统
项目背景：个人独立开发，目标是对A股全市场5000+只股票进行批量数据采集与自动化分析，为投资决策提供数据支撑。
我的职责与实现：
使用 Python + Requests + Apscheduler 搭建定时采集模块，对接公开数据接口，实现全市场股票行情、财务指标、龙虎榜数据的自动化批量抓取，日均处理数据量超10万条；
利用 Pandas 进行数据清洗与特征计算，构建包括均线系统、MACD、RSI等技术指标的批量计算引擎，支持多周期（日/周/月）并行运算；
使用 SQLite + CSV 进行分层数据存储，并通过 Flask 搭建简易 Web 界面实现数据可视化查询与筛选；
设计异常重试与日志记录机制，确保长时间运行的采集任务稳定不中断。
项目成果：实现了全市场股票5大维度（行情、财务、估值、资金流向、技术指标）的自动化分析，数据处理效率较手动操作提升数十倍。
项目二：A股板块轮动分析与资金流向监控系统
项目背景：A股市场板块效应显著，需要一套系统对行业板块、概念板块进行实时资金流向追踪与轮动强度分析。
我的职责与实现：
设计板块分析数据模型，按申万一级行业和热门概念双维度对个股进行归类聚合，计算板块整体涨跌幅、成交额占比、资金净流入等核心指标；
编写 Python 脚本对每日板块数据进行增量更新，实现板块强弱排名、连续N日资金流向趋势判断及板块内个股贡献度分析；
利用 Matplotlib 生成板块热力图和资金流向可视化图表，直观展示市场热点分布与轮动节奏。
项目成果：实现了全市场80+个行业/概念板块的自动化监控，能够快速定位当日资金聚焦板块和潜在轮动方向，分析报告生成时间不超过3分钟。
项目三：A股实时题材事件采集与异动预警系统
项目背景：A股市场受政策和消息驱动明显，需要一套系统对公开市场题材事件进行实时采集、分类和异动关联分析。
我的职责与实现：
使用 Scrapy + Requests 构建分布式爬虫，对多个公开财经资讯源进行定时抓取，采集内容包括政策新闻、公司公告、行业要闻等，日均采集条目5000+条；
利用正则匹配和关键词提取，对采集到的文本数据进行主题分类（政策类、业绩类、重组类等），并与实时行情数据进行时间戳关联；
开发异动检测逻辑：当某题材相关个股在新闻发布后N分钟内出现价格/成交量异动时，自动触发预警记录，通过邮件和文件日志推送通知。
项目成果：实现了题材事件的实时捕捉与异动关联分析，有效缩短了从事件发生到发现市场反应的时间差。
项目背景：个人独立开发，目标是对A股全市场5000+只股票进行批量数据采集与自动化分析，为投资决策提供数据支撑。
我的职责与实现：
使用 Python + Requests + Apscheduler 搭建定时采集模块，对接公开数据接口，实现全市场股票行情、财务指标、龙虎榜数据的自动化批量抓取，日均处理数据量超10万条；
利用 Pandas 进行数据清洗与特征计算，构建包括均线系统、MACD、RSI等技术指标的批量计算引擎，支持多周期（日/周/月）并行运算；
使用 SQLite + CSV 进行分层数据存储，并通过 Flask 搭建简易 Web 界面实现数据可视化查询与筛选；
设计异常重试与日志记录机制，确保长时间运行的采集任务稳定不中断。
项目成果：实现了全市场股票5大维度（行情、财务、估值、资金流向、技术指标）的自动化分析，数据处理效率较手动操作提升数十倍。
项目二：A股板块轮动分析与资金流向监控系统
项目背景：A股市场板块效应显著，需要一套系统对行业板块、概念板块进行实时资金流向追踪与轮动强度分析。
我的职责与实现：
设计板块分析数据模型，按申万一级行业和热门概念双维度对个股进行归类聚合，计算板块整体涨跌幅、成交额占比、资金净流入等核心指标；
编写 Python 脚本对每日板块数据进行增量更新，实现板块强弱排名、连续N日资金流向趋势判断及板块内个股贡献度分析；
利用 Matplotlib 生成板块热力图和资金流向可视化图表，直观展示市场热点分布与轮动节奏。
项目成果：实现了全市场80+个行业/概念板块的自动化监控，能够快速定位当日资金聚焦板块和潜在轮动方向，分析报告生成时间不超过3分钟。
项目三：A股实时题材事件采集与异动预警系统
项目背景：A股市场受政策和消息驱动明显，需要一套系统对公开市场题材事件进行实时采集、分类和异动关联分析。
我的职责与实现：
使用 Scrapy + Requests 构建分布式爬虫，对多个公开财经资讯源进行定时抓取，采集内容包括政策新闻、公司公告、行业要闻等，日均采集条目5000+条；
利用正则匹配和关键词提取，对采集到的文本数据进行主题分类（政策类、业绩类、重组类等），并与实时行情数据进行时间戳关联；
开发异动检测逻辑：当某题材相关个股在新闻发布后N分钟内出现价格/成交量异动时，自动触发预警记录，通过邮件和文件日志推送通知。
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