Ninth Dawn
无
无 · 1年经验
日薪：
￥600/8h
地点：
佛山
时间：
周六周日
信用行为
0
接单数
0
评价数
0
收藏数
技术能力
精通 Python 量化编程，熟练使用 pandas、NumPy 进行数据处理与因子分析，熟悉 akshare/tushare 数据接口及 backtrader/vectorbt 回测框架；有投资行业从业经验，熟悉股票、期货的交易逻辑与风控要求。擅长搭建「数据获取—因子计算—策略回测—绩效评估」的完整量化流程，能独立完成多因子选股、趋势/动量、CTA 等策略开发与参数优化，输出回测报告及实盘落地方案。能快速理解业务需求，把投资想法转化为稳定可运行的代码。
项目经验
项目背景：独立开发一套基于 Python 的数据分析与自动处理系统，解决手工处理数据效率低、易出错的问题。
职责：独立负责需求分析、数据采集与清洗、指标计算、分析框架搭建及结果输出的全流程开发。
结果产出：系统对接 6 类数据源、覆盖 10 年历史数据，日级任务全自动运行，处理 5000 万条记录仅需约 30 分钟；沉淀可复用模块 30+ 个，新需求 1–2 天即可开发交付；输出标准化分析报告，每周节省人工处理时间 20+ 小时。
能力：熟练掌握 Python、pandas、NumPy，熟悉 SQL、数据接口与爬虫，掌握 git、单元测试与定时任务部署，具备独立从 0 到 1 搭建系统、封装 API 并交付的能力。
职责：独立负责需求分析、数据采集与清洗、指标计算、分析框架搭建及结果输出的全流程开发。
结果产出：系统对接 6 类数据源、覆盖 10 年历史数据，日级任务全自动运行，处理 5000 万条记录仅需约 30 分钟；沉淀可复用模块 30+ 个，新需求 1–2 天即可开发交付；输出标准化分析报告，每周节省人工处理时间 20+ 小时。
能力：熟练掌握 Python、pandas、NumPy，熟悉 SQL、数据接口与爬虫，掌握 git、单元测试与定时任务部署，具备独立从 0 到 1 搭建系统、封装 API 并交付的能力。
Ninth Dawn
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精通 Python 量化编程，熟练使用 pandas、NumPy 进行数据处理与因子分析，熟悉 akshare/tushare 数据接口及 backtrader/vectorbt 回测框架；有投资行业从业经验，熟悉股票、期货的交易逻辑与风控要求。擅长搭建「数据获取—因子计算—策略回测—绩效评估」的完整量化流程，能独立完成多因子选股、趋势/动量、CTA 等策略开发与参数优化，输出回测报告及实盘落地方案。能快速理解业务需求，把投资想法转化为稳定可运行的代码。
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项目背景：独立开发一套基于 Python 的数据分析与自动处理系统，解决手工处理数据效率低、易出错的问题。
职责：独立负责需求分析、数据采集与清洗、指标计算、分析框架搭建及结果输出的全流程开发。
结果产出：系统对接 6 类数据源、覆盖 10 年历史数据，日级任务全自动运行，处理 5000 万条记录仅需约 30 分钟；沉淀可复用模块 30+ 个，新需求 1–2 天即可开发交付；输出标准化分析报告，每周节省人工处理时间 20+ 小时。
能力：熟练掌握 Python、pandas、NumPy，熟悉 SQL、数据接口与爬虫，掌握 git、单元测试与定时任务部署，具备独立从 0 到 1 搭建系统、封装 API 并交付的能力。
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结果产出：系统对接 6 类数据源、覆盖 10 年历史数据，日级任务全自动运行，处理 5000 万条记录仅需约 30 分钟；沉淀可复用模块 30+ 个，新需求 1–2 天即可开发交付；输出标准化分析报告，每周节省人工处理时间 20+ 小时。
能力：熟练掌握 Python、pandas、NumPy，熟悉 SQL、数据接口与爬虫，掌握 git、单元测试与定时任务部署，具备独立从 0 到 1 搭建系统、封装 API 并交付的能力。
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