主修课程数学类:高等代数,数学分析,解析几何,常微分方程,离散数学,运筹学,最优化方法,概率论与数理统计,时间序列分析,多元分析,抽样技术,随机过程;
金融类:金融学,国际金融,投资学,西方经济学,金融工程,计量经济学,初级会计;
计算机:C++,Matlab,SAS,SQL server;
基本信息
求职意向
教育背景
主修课程数学类:高等代数,数学分析,解析几何,常微分方程,离散数学,运筹学,最优化方法,概率论与数理统计,时间序列分析,多元分析,抽样技术,随机过程;
金融类:金融学,国际金融,投资学,西方经济学,金融工程,计量经济学,初级会计;
计算机:C++,Matlab,SAS,SQL server;
工作经历
自研了一套CTA时序单因子择时策略框架,在该框架下,通过不同分布特征的因子,在同个框架下能够实现不同择时效果。再运用机器学习数据挖掘算法, 能够批量的生产数百个子策略,实现工业级的策略生产。
期现价差套利与资金费率套利策略(近期此类套利策略套利空间很小)。
以配对交易为代表的的低风险策略,通过市场多个币种间相对稳定的价量统计特征关系,在币种间局部失衡阶段入场,等待其回归稳定期间从而获取价差回归期间的相对收益。
基于价量因子研究角度出发的币种间多因子对冲策略;
基于套利角度出发的币币特异质对冲交易策略,通过交割合约间的统计分布规律,实现相对价差回归收益;
跨期/跨合约套利,BTC、ETH期现套利;
多时间框架下的数字货币CTA趋势追踪策略;
项目经验
自我评价
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