技术能力

多年软件开发及服务器运维经验，曾主导设计过日均千万级流量系统的底层架构设计与对应的编码工作。
掌握数据分析方法，擅于回归分析，时序分析。掌握各种形式的回归模型及模型检验方法，掌握常用的机器学习方法原理及应用。
掌握现在流行的神经网络算法原理及应用，如基于卷积神经网络的YOLO模型，基于循环神经网络的Seq2Seq2模型，Transformer模型，使用torch编程。非调包侠，但是也很熟悉statsmodels，sklearn等第三方库的使用。
访问我的知乎专栏对我有更多了解：
https://www.zhihu.com/people/yi-kou-xie-rong-tian/posts

项目经验

基于对数据分析领域的兴趣，对股票数据进行统计与分析，挖掘影响股价的特征因子并根据特征因子建模，从而达到以下目标：
一、通过对宏观数据（如股指）在不同时间刻度（如季度）上的预判，有针对性的形成交易策略。
二、通过对股票价格的分析与统计形成交易策略。
系统的具体模块如下：
1、数据模块，通过金数源和聚宽等公开接口获取股票的日盘面数据以及财务报表数据。并对数据进行存储、更新、整理等操作。
2、统计模块，对数据进行建模统计。比如对沪深300指数对数收益率进行AR模型的定阶、检验及预测，并输出预测结果。同时该模块也用于临时想到的假设检验与统计，比如对两组数据进行方差分析，测试其是否有差异。
3、研究模块，主要用于输出交易策略，根据统计模块的有效结论作为输入，经研究模块的逻辑形成最终的交易策略，输出符合策略要求的股票。
4、回测模块，根据“研究模块”输出的结果进行历史回测，从而评估整体策略的有效性。输出利润率，胜率等指标。
以上的统计模块与研究模块均支持不同版本的逻辑同时运行，并且每个模块均分为数据清洗、数据拟合、数据图及测试因子四个子模块，从而达到便于横向扩展的需求。

团队情况