个人介绍
技术栈
• 编程语言:Python (熟练使用)
• 数据采集:Requests, BeautifulSoup, Selenium, 异步爬虫逻辑
• 数据处理:Pandas (清洗/透视/聚合), Numpy, Excel/CSV 自动化
• 金融集成:yfinance (行情抓取), 基础量化指标计算
• AI 工具:Cursor, LLM Prompt Engineering (用于代码生成与复杂数
据结构化)
项目经验
1. 全球金融资产数据自动化观测系统
• 项目描述:基于 Python 开发的一套针对全球股票/加密货币行情数据
的实时监控工具。
• 核心实现:
o 观测模块:集成 yfinance 接口,实现对指定标的资产的价格、
成交量、波动率的实时抓取。
o 决策模块:根据预设的非对称博弈逻辑,自动筛选出满足特定波
动特征的资产。
o 执行模块:自动导出整洁的 Excel 报表,并通过日志系统记录每
一次数据异动。
• 项目成果:实现了数据的零延迟处理,将原本需要手动整理 1 小时的报
表缩短至 30 秒自动化生成。
2. 垂直领域高性能数据采集 Agent
• 项目描述:针对特定行业网站进行的大规模目录抓取与结构化提取。• 核心实现:
o 利用 AI 辅助设计解析逻辑,兼容多种复杂的 JSON/HTML 结
构。
o 内置“自检机制”
,在抓取过程中自动识别并重新请求失败的条
目,确保数据完整率达 99% 以上。
• 项目成果:成功交付过万级数据量,数据格式完全符合客户后续的业务
系统接入标准。
自我评价
我不是传统的“代码工人”
,而是一个问题解决者。我崇尚“小而美”的工具
开发逻辑,擅长在资源有限的情况下寻找最优解。如果您需要一个沟通顺畅、
交付极快、且具备业务逻辑思考能力的远程伙伴,我将是您的首选。
工作经历
2025-09-01 -至今自由职业独立开发者
核心架构设计:自主构建“三模块 Agent 架构”(观测、决策、检查并执行),用于处理复杂的数据流任务,确保脚本在无人值守环境下的稳定性。 金融数据自动化:开发基于 yfinance 的全球资产观测系统,实现对股票、加密货币等标的的实时行情监控与异动预警,将手动数据整理时间缩短 95% 以上。 非对称博弈逻辑实现:在量化分析脚本中植入非对称博弈算法,通过 Python 自动筛选高确信度交易信号,为决策提供数据支持。
教育经历
2025-09-01 - 宁波财经学院信管本科



