AuroraCode
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个人介绍

9 年 Java 后端,华为项目经历(无线产品线漏洞管理、华为云 SRE)。近一年专注量化系统研发,从零搭建回测框架与因子验证体系,沉淀 3 个开源工具。  

Python/Java 双栈,数据清洗与 ETL 扎实,懂 AI Agent 编程。接单原则:数据准确、逻辑可验证、交付带测试

编程语言                                                                  

  • Java:9 年主力开发,Spring 全家桶、多线程、性能优化                                             

  • Python:量化开发与数据处理主力,pandas/numpy、异步                                             

  • SQL:复杂查询、报表、数据校验                                                       

                                                                        

  数据工程                                                                  

  • ETL 与数据清洗:去重、缺失值处理、时间序列对齐、MAD 去极值、标准化                                     

  • 数据质量校验:数据完整性核对、口径核对、脏数据排查                                             

  • 爬虫与数据采集:API 对接、增量更新、断点续抓                                                

                                                                        

  量化系统                                                                  

  • 回测框架:从零搭建回测引擎,含滚动回测、交易成本与滑点建模                                         

  • 因子验证:IC/IR 计算、分层回测、因子衰减检验、中性化处理                                          

  • 风险控制:未来函数检测、过拟合识别、回测与实盘偏差审计                                           

  • 实盘对接:行情与交易 API(tqsdk / CTP),订单状态机与日志审计                                         

                                                                        

  AI 与 Agent                                                                 

  • AI Agent 编程:大模型驱动的多步骤工作流、工具调用编排                                           

  • 大模型 API 集成:OpenAI 兼容接口、结构化输出、幻觉校验                                           

                                                                        

  工程素养                                                                  

  • Linux / Git / 单元测试 / 文档化交付,代码可复现与结果可验证

工作经历

  • 2021-06-17 -2025-05-30德科高级后端工程师

    项目一:无线网络产品线漏洞作业流 │ 面向无线产品线(5G 先锋、4G、3G 全系列)建立端到端漏洞管理作业流,覆盖漏洞验证、风险评估、修补技术方案制定、修补实施与公告发布全流程。 │

教育经历

  • 2010-09-01 - 2014-06-23山东科技大学计算机专业本科

语言

中文母语水平
英语借工具书面交流
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技能

Python熟练
Java熟练
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作品
量化因子验证工具箱(factor-validator)

IC/IR计算与显著性检验,判断因子预测能力•分层回测:验证因子分组收益的单调性•滚动窗口衰减检验:判断因子是否随时间是衰减•数据预处理规范:MAD去极值、z-score标准化•时间对齐保护(shift(1)):从机制上杜绝未来函数与数据泄露•基于pandas/numpy,内置22个单元测试和合成数

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2026-08-01 08:19
回测与实盘偏差审计工具(backtest-live-audit)

•将回测交易记录与实盘交易记录逐笔对齐•按品种、方向、时间段定位回测与实盘偏差来源(数据差异、执行差异、滑点)•输出结构化审计报告,把"回测赚钱实盘亏"变成可定位的事实•零依赖,内置合成数据示例和18个单元测试

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2026-08-01 08:17
回测黄金回归测试框架(golden-regression)

•对固定历史数据回测,生成结果快照作为基线•代码重构/升级后自动重跑回测,与基线逐项对比•输出差异报告,定位哪次改动导致回测结果漂移•纯Python零依赖,命令行一键使用,内置合成数据示例和15个单元测试

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2026-08-01 08:14
更新于: 4小时前 浏览: 1