量化交易算法工程师简历模板
《量化交易算法工程师简历模板》
【个人信息】
姓名：张明 | 性别：男 | 年龄：28岁
联系方式：+86 138-XXXX-XXXX | 邮箱：zhangming@quant.com
教育背景：清华大学计算机科学与技术博士（2016-2021）
求职意向：量化交易算法工程师（全职/上海/北京）
【教育背景】
2016.09-2021.06 清华大学 计算机科学与技术 博士
主修课程：随机过程、金融工程、机器学习、时间序列分析、高性能计算
毕业论文：《基于深度强化学习的高频交易策略优化研究》
学术成果：在SSCI期刊《Quantitative Finance》发表2篇论文，参与国家自然科学基金重点项目
2012.09-2016.06 复旦大学 数学与应用数学 学士
GPA：3.8/4.0（专业前5%）
荣誉奖项：国家奖学金（2014）、全国大学生数学建模竞赛一等奖（2015）
【技术技能】
编程语言：Python（熟练）、C++（精通）、R（熟练）、SQL（熟练）
量化框架：Backtrader、Zipline、PyAlgoTrade
机器学习：TensorFlow/PyTorch（3年经验）、Scikit-learn、XGBoost
数据处理：Pandas、NumPy、Dask、Apache Spark
数据库：MySQL、PostgreSQL、MongoDB
其他工具：Git、Docker、Linux系统管理、Jupyter Notebook
【项目经验】
项目一：基于LSTM神经网络的股指期货预测系统（2020.03-2020.12）
职责：
- 设计并实现包含注意力机制的LSTM模型，处理高频金融时间序列数据
- 开发特征工程模块，整合技术指标、市场情绪数据和宏观经济指标
- 构建回测框架，实现交易成本模拟和风险控制机制
成果：
- 在沪深300股指期货上实现年化收益28.7%，夏普比率2.1
- 模型预测准确率比传统ARIMA模型提升42%
- 代码开源获GitHub 1500+星标，被3家量化机构采用
项目二：多因子选股模型优化（2019.06-2019.11）
职责：
- 构建包含120+因子的股票数据库，实现自动化因子测试流程
- 开发基于遗传算法的因子组合优化器，解决过拟合问题
- 设计风险控制模块，包含动态止损和仓位调整策略
成果：
- 在A股市场实现年化超额收益18.3%，最大回撤控制在12%以内
- 因子筛选效率提升60%，模型迭代周期缩短至3天
- 获清华大学"挑战杯"学术科技竞赛特等奖
项目三：高频交易执行算法开发（2018.09-2019.05）
职责：
- 实现VWAP和TWAP算法的C++优化版本，延迟降低至50μs以内
- 开发基于强化学习的智能订单路由系统，适应不同市场状态
- 构建交易信号监测平台，实时分析市场微观结构
成果：
- 算法执行成本比基准降低35%，滑点控制优于市场平均水平
- 系统通过华鑫证券的实盘测试，日均交易额超2亿元
- 获2019年全国高校金融科技大赛一等奖
【工作经历】
2021.07-至今 XX量化投资公司 高级量化研究员
职责：
- 领导5人团队开发跨市场套利策略，覆盖股票、期货和期权
- 设计基于深度学习的市场状态识别模型，准确率达89%
- 优化交易系统架构，将策略迭代周期从2周缩短至3天
业绩：
- 管理资产规模达15亿元，年化收益24.8%
- 开发3套稳定盈利策略，其中CTA策略获2022年私募排排网季度冠军
- 培养3名初级研究员成长为独立策略开发者
2020.07-2020.12 XX证券研究所 量化研究实习生
职责：
- 协助构建多因子模型，负责数据清洗和特征工程
- 开发股票相关性分析工具，提升组合构建效率
- 参与撰写3份行业研究报告，2份获内部优秀报告奖
成果：
- 提出的行业轮动策略被纳入公司标准产品
- 开发的数据可视化平台被研究所正式采用
【学术研究】
论文一：《Deep Reinforcement Learning for High-Frequency Trading》（2021）
- 提出结合DQN和PPO的混合强化学习框架
- 在美股高频数据上验证，年化收益提升19%
- 发表于《Journal of Financial Data Science》
论文二：《Factor Investing in Chinese Stock Market: A Machine Learning Approach》（2020）
- 系统比较12种机器学习算法在因子选股中的应用
- 发现XGBoost在非线性因子关系建模中表现最优
- 获2020年中国金融工程年会优秀论文奖
【证书与培训】
CFA三级通过（2020）
FRM Part I通过（2019）
Python高级编程认证（工信部，2018）
参加量化投资研修班（上海交通大学，2021）
完成Coursera《金融科技创新》专项课程（2020）
【自我评价】
1. 扎实的数学和计算机基础，精通量化交易全流程技术栈
2. 3年实盘策略开发经验，管理过超10亿元资产规模
3. 擅长将前沿机器学习技术转化为实际交易策略
4. 具备优秀的团队协作能力和项目管理经验
5. 持续跟踪学术前沿，保持技术敏感度
【附加信息】
开源贡献：GitHub维护3个量化相关项目，累计获2500+星标
语言能力：英语（CET-6 628分，可熟练阅读英文文献）、日语（N2）
兴趣爱好：马拉松（完成5次全马）、量化投资社区活跃成员
关键词：量化交易、算法工程师、机器学习、深度学习、高频交易、多因子模型、LSTM、强化学习、Python、C++、Backtrader、金融工程、时间序列分析、风险管理
简介：清华大学计算机博士，5年量化研究经验，擅长将机器学习技术应用于交易策略开发。主导过多个实盘策略项目，管理资产规模超15亿元，年化收益24.8%。精通Python/C++编程，熟悉主流量化框架，发表多篇SSCI论文，获全国性竞赛奖项5次。
