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个人介绍
从事fintech行业数据建模工作，精通熟练python，hive sql等编程语言软件，精通英语，通过CFA、FRM一级考试，以及基金、证券、期货从业资格。过往参与二级市场量化分析和智能AI项目，如完成多市场多种模型研发与回测，独立开发模糊匹配和聚类模型算法，支持全流程产品研发落地。
项目经验如下：
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。
工作经历
2018-07-01 -至今壹账通数据建模
1.独立负责风控LBS和NLP类建模需求，开发文本模糊匹配和地理聚类模型、语义分析等算法，不断优化迭代。 2.支持小额信用贷产品信用等分析，支持AB评分卡、vintage模型、单变量分析、策略调优等数据分析。 3.支持智能营销方案策划和数据分析等需求，如用户画像、客群特征、营销漏斗模型、埋点转化模型等；协助三方流量渠道引入和对接等工作。
2017-12-01 -2018-05-01米河量化分析
级市场量化建模和策略研究：负责境内外市场量化投资策略的开发及管理，如期权期货、高频交易、基本面量化、金融衍生品等； 完成多市场多模型的量化策略开发和回测（如期权波动率交易，做市商高频策略，股票多因子等），主动研究各市场基本面并完成基础量化建模。
2016-02-01 -2017-12-01汇丰Account Admin
汇丰银行证券服务部，该部门为全球投资者提供次级托管结算业务，客户皆为国际知名投行机构，为QFII,RQFII离岸投行、国际组织在中国市场提供全方位的托管业务，为投资者和国内市场交易券商、金融监管部门建立良好的关系。
教育经历
2014-09-15 - 2015-12-11伯明翰大学投资学硕士
英国伯明翰大学，商学院投资学专业，包括计量经济学、组合管理、衍生品交易、金融数学等
技能
作品
AB评分卡、vintage模型、单变量分析、策略调优等数据分析，各类风险报表自动化和定时任务需求开发，智能营销方案策划和数据分析等需求，如用户画像、客群特征、营销漏斗模型、埋点转化模型等；
02021-02-13 20:36
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。
02021-02-13 20:29
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。
02021-02-13 20:26
