1.独立完成多市场多项量化策略模型的研究开发和建模回测，如50ETF期权波动率交易策略、商品期货高频做市商策略、股票多因子组合策略等。 1）数据收集、清洗，保证数据的准确性和完整性。 2）研究项目标的的市场宏观和微观情况，通过大数据分析和模型研究（如卡尔曼模型，期权期货定价模型，时间序列建模等等），找出衍生品不合理定价或股票超额收益区间，结合相关国内外文献研究，选择并建立最优的量化模型，确定参数并建立量化策略框架。 3）写代码编程建模，开发程序，选择最合适的历史周期数据进行策略回测，得出结论并撰写报告。2.NLP文本分析和lbs聚类模型产品1)文本内容审核，对涉黄政及业务类敏感词智能识别，使用word2vec、K-means等算法自主识别主体、挑刺检测、同音义矫正，集合自有字典，检测业务类敏感词检索审核。2)语义及情绪识别：从文本识别提取有意义信息，对文本中定制化分词和命名实体识别；情感识别，通过K-means、情感算法SnowNLP等，定制化分箱评分。3)模糊匹配：文本相似算法分析，并根据业务规则分词，定制化分类惩罚，降低算法并发，支持秒级API返回，高于同类elastic-search算法。4)LBS聚类模型：运用多种聚类等无监督、半监督学习算法，对量级地址库进行多维度观察，自主聚类分析，发现异常聚集点，如保险出险地异常聚集；或对lbs行为建设分析。