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D级

市场数据分析员

全职 · 300/日 · 6525/月信用正常

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金融建模与数据科学顾问 | 康奈尔大学准研究生 | 金融数学 + 系统工程

我是西交利物浦大学金融数学学士（2+2 英国项目），即将赴康奈尔大学攻读系统工程硕士。拥有扎实的量化分析功底与跨学科建模能力，擅长将统计学、机器学习与金融经济学原理相结合，为投资决策、风险管理与行业研究提供高质量的 Python 模型与数据洞察。

我可以为你做什么：

金融建模与衍生品定价：Black-Scholes、蒙特卡洛模拟、二叉树、希腊字母计算，交付带可视化与报告的 Jupyter Notebook。投资组合分析：马科维茨优化、有效前沿、VaR/CVaR 风险度量，结合宏观因子与压力测试。策略回测与时间序列预测：用 ARIMA-GARCH、VAR 等框架捕捉波动率与领先滞后关系，曾将组合夏普比率提升 12%。行业研究与政策文本分析：熟练使用 Python（NLP、BERT）处理海量政策文件，构建经济政策风险指数；运用五力模型与产业组织框架评估企业竞争格局。医疗/跨领域预测建模：处理过数万条临床数据，搭建集成学习模型（XGBoost、CNN 等）并优化超参数，药品推荐准确率达 89.7%。

为什么选择我？

学术硬背景：西交利物浦（中英双语）+ 康奈尔大学常春藤盟校，懂金融、懂建模、懂系统优化。项目经验可验证：上述案例均来自真实研究与企业合作，流程规范、文档清晰。沟通高效：英语母语级读写，可中英文双语交付报告，适应国内外客户需求。

服务形式：按项目一口价或小时计费，提供源码、Notebook、PDF 报告，支持 1-2 次修改。

欢迎私信沟通你的具体需求，我会在 24 小时内响应。

2025-07-01 -2025-09-30辉瑞医疗生物数据分析员
开发了一个集成机器学习与临床数据分析的智能药物推荐系统，用于支持心血管疾病患者的个体化治疗决策。处理了某三甲医院 HIS 系统中的 42,882 条匿名患者病历；将基础生理指标与治疗前时间点对齐。训练了七种机器学习模型（随机森林、支持向量机、K 近邻、梯度提升决策树、决策树、多层感知机及卷积神经网络），用于预测降压药物的疗效。采用改进的模糊粒子群优化算法对多个预测模型的超参数进行优化；结果表明，该方法在预测精度和收敛效率上均优于传统的网格搜索法。构建了一个双层堆叠集成模型，以线性回归为次级学习器，融合 SVM、KNN、XGBoost、随机森林、MLP 和 CNN 的预测结果，提高了糖尿病患者胰岛素剂量的预测准确率。在降压药联合用药预测中，准确率达 89.7%；胰岛素剂量预测的 RMSE 为每日 4.3 IU。
2023-12-01 -2024-02-29中金投行数据分析员
对中国电动汽车行业进行了行业层面的投资研究；应用产业组织与金融经济学原理，评估企业层面风险与市场动态。构建经治理因子调整的金融风险模型，结合审计结果、公司治理数据与财务重述信息，评估电动汽车企业的内部控制状况。运用自然语言处理技术（TF-IDF 与基于 BERT 的情感分类），对 2018 至 2023 年间逾百份中国电动汽车行业政策文件进行分析；识别出补贴退坡和地方保护主义的结构性变化，并据此构建经济政策风险指数，为客户投资组合的区域配置调整提供依据。负责哪吒汽车的财务分析：按车型和销售渠道拆解收入，梳理电池采购、研发投入等成本结构，并运用波特五力模型评估其在低线城市面临的竞争压力，指出价格战导致的利润压缩风险。基于向量自回归（VAR）框架建立结构性需求预测模型；通过格兰杰因果检验，验证变量间的领先-滞后关系。该模型样本外预测准确度较单变量 ARIMA 模型高出 18%。
2023-06-01 -2023-09-30中信建投证券公司市场数据分析员
协助对投资产品进行定量分析和市场风险评估，注重将统计学与金融经济学原理相结合。对各种投资产品进行比较分析，以识别这些产品的核心回报来源与潜在风险因子。使用 SQL 和 Tableau 对医药行业进行赛道分析，将研发管线进展和宏观驱动因素纳入基于 GARP（合理价格增长）策略的投资框架中。开发生物技术股票收益率的时间序列预测模型，利用 ARIMA-GARCH 框架捕捉波动率的聚类特征；通过 VAR 脉冲响应分析，引入宏观变量（如利率预期、医疗保健支出增速）对模型进行优化；在投资组合回测中，夏普比率提高了 12%。与跨职能团队合作，运用蒙特卡洛模拟评估市场波动，并在不同经济情景下对投资组合进行压力测试。