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Lady Du - uZuma Yi Star (Official Audio)

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Judul Lagu : Lady Du 均線 - uZuma Yi Star (Official Audio)
Ukuran : 9.13 MB
Durasi : 06:均線 39
Source : Youtube Music

uZuma Yi Star • Lady Du OUT NOW

#uZumaYiStar #LadyDu #Amapiano

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量化交易研究員,機器學習研究員

嗨! 我是羅縢閎(Rayn),任職於證券公司投顧部門,擔任機器學習與計量交易研究。結合金融技術分析與機器學習技術,設計並開發交易架構,並進行實際交易應用。 目前工作負責: 1. 量化交易策略專欄與XQ訂閱策略內容 2. 投顧服務商品開發 3. 全球虛擬帳戶交易管理 均線 4. 其他外部合作 金融證照: 高級證券業務員 投信投顧業務員 期貨業務員

Professional Background

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Work Experience

機器學習與計量交易研究員

August 2019 - Present 3 yrs 1 mo

負責運用深度機器學習(Deep Machine Learning, DL/ML)技術,開發並建立交易系統。 1. 處理ETL pipeline,依照商品特性與多種交易架構,以資料科學方法提取特徵值, 包括: a. 藉由DL技術,強化經典常見的交易架構,建立更可靠的指標或濾網,提高獲利因子。 [核心: 舊交易方法+AI=升級的交易方法。] *嘗試: 均線 解構典型交易架構,分析並歸納可能的濾網,藉由回測數據驗證想法,再建立DL模型。 *關鍵: MLP,LSTM技術使用 *成果: 運用多維度資料,實作股市指數與期貨商品預測模型,並建立程式交易架構。對於日線等級的股市指數落點,可進行兩天內的收盤預測,可達60%以上準確度。 b. 發掘數據的規律/特徵相關性,找出新的交易架構。[核心: 均線 創新的交易方法] *想法: 解讀金融技術指標數據,找出以往未被廣知的規律與極端現象,並還原因果傳導關係或建立預測模型。 *關鍵: 使用資料技術,Clustering/K-mean,Apriori關聯規則等,嘗試各種新發現,依照不同問題,採用不同的DL架構解決問題。 2. 程式交易工具 熟悉XQ與MaltiChart,開發程式交易策略,目前較穩定的策略,過去18個月期間的獲利因子為1.9(口差+均線)。 3. 其他工具與相關技能背景 金融: XQ,MaltiChart,Excel DDE,R 資料數據工具: Excel VBA, Google Analytics DL開發工具: Tensorflow, Keras 4. 參與完成下列專案項目: a. [email protected]專頁裡的選股服務(因子選股與其他經由python做運算處理) b. [email protected]專頁裡的智能讀報功能(概念設計、程式開發,爬取多個財經社群資料後,利用NLP進行網路消息面訊息的分析) c. 2020教育數據應用黑客松獲得鴻海大獎(負責資產組合配置回測與採用馬可維茲權重調整建議的功能開發) d. 智能存股配置調整模型(馬可維茲) e. XQ訂閱服務(全專案PM並兼教學講師) 另外,負責對外金融交易合作窗口,舉辦2021年4月的為智能交易研討會(200人),負責活動策畫與PM。

BDM解決方案專案經理

September 2015 - October 2017 2 yrs 2 mos

任職台灣大型系統整合商(SI, System Integration),負責銷售公司代理HPE/Amazon/微軟的大數據分析/雲端服務相關軟體解決方案。在這份工作累積許多數據分析的技術與經驗。 主要負責大數據蒐集與分析工具解決方案,協助客戶應用數據分析,改善營運效率、提升客戶滿意度、提升公司數位化水平。主要客戶領域包含: 銀行金融客戶/製造業/政府公部門。

September 2014 - September 2015 1 yr 1 mo

負責產品包括: Amazon平台服務,Openstack規劃與銷售。 主要客戶包含: 零售業/醫療機構/電子業/製造業/政府公部門。 完成職務目標: - 建立通路夥伴與市場戰略規劃,部門貢獻全體營收額35%。 - 依照公司不同產品線業務目標,訂定對應的執行計畫,帶領團隊取得專案,任職一年期間取得四個新產品導入專案。

專案業務經理

December 2011 - July 2014 2 yrs 8 mos

負責跨國大型客戶與國內政府單位專案 (含軟體/硬體整合開發)。 分析市場與業績預估,擬定並執行業務策略,達成銷售目標。 成功導入: - 開發國內某前三大超市IT專案,三年成交額超過3000萬。 - 開發國內大型外商零售商IT專案,2013年成交訂單超過1200萬。

Education

Description

研究所論文: LTE-Advanced 2-hops中繼站位置佈建決策模型 以基因演算法提出對於NP-Hard問題的最優解,應用於LTE-Advanced 2-hops中繼站位置佈建決策,論文比較多種仿生演算法,並以C#實作模擬並驗證演算法有效性。對於大數據分析所需的統計與數學知識有充分基礎,且在機器學習有研究與應用實務經驗。