[請益] 財金背景想做資料科學/機器學習尋求方向

看板Soft_Job作者s3714443 (metalheads)時間5年前 (2019/01/10 01:31)推噓20(20推 0噓 11→)

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大家好，小弟目前在獼猴很多的大學就讀研究所因為大四下為了做量化投資，接觸R語言，從此愛上程式升研究所後老闆也剛好有在做機器學習在量化投資的應用，以下先說說我的經歷與能力請大家別見笑QQ 經歷: 1. 國泰大數據競賽優選 2. 在本土某銀行的客群分析部實習，運用客戶歷史資料預測未來會購買的理財商品，使用LSTM及XGB建模，離開後有跟同事稍微詢問一下模型狀況，他們說上線後表現還不錯 3. 在系上多堂程式相關課程助教，例如金融程式交易、巨量資料導論、金融科技服務開發 4. 有修資管所的課：WEB程式設計、巨量資料導論、資料探勘與知識發現熟悉的程式語言與工具: R最熟, Python次之, SQL皮毛 Git, Vim, Linux, Docker略懂，都有摸過能力與實做過的經驗：本科能力: 1. 量化交易方法與觀念: 風險控管、賺賠比、策略回測、技術分析、多因子模型 2. 現代投資組合理論: ETF指數追蹤、投資組合建構方法機器學習: 1. 以XGBoost實作台股漲跌預測模型，適合短線 2. 將經濟指標以降維手法進行群聚分析建構最優投資組合（目前論文方向） 3. 比賽使用貝葉斯優化以及Stacking集成方法進行險種預測 4. 處理IMDB原始評論文本，進行情緒分類，TF-IDF、WordEmbedding 5. 將MNIST手寫數據進行Conv Autoencoder分群，進一步應用就是把股票報酬序列進行Conv1D的Autoencoder，把走勢相似的股票群聚 6. 經典模型都有了解演算法數學公式與原理:XGB、RF、CNN、LSTM 其他: 1. 用flask實作linebot，利用爬蟲獲得現價，計算不同選擇權策略所需成本 2. 用flask實作網頁小app，上傳圖片讀取keras圖片模型進行物品預測問題: 雖然對量化投資也保有熱情，但是以後有點不太想進入純金融業，想走入資料科學這塊，讓自己的出路更寬廣一點但是搜尋一下資料科學家的徵才說明，好像都需要資訊、數學、統計背景的小弟自認能力還算足夠，但是很怕學歷這關就被刷掉，再加上對於繼續學習知識的渴望想推甄四大資工所、資管所，不知道我這樣的經歷有沒有機會？或是可以往哪裡補強？或是說我這樣的學經歷，有機會直接進業界累積經驗？感謝各位前輩指點感謝！ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.142.194.67 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1547055065.A.167.html ※ 編輯: s3714443 (220.142.194.67), 01/10/2019 01:31:31

推

isolaXCC

01/10 01:41, 5年前 , 1^F

01/10 01:41, 1^F

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Hsins

01/10 02:04, 5年前 , 2^F

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ILYY

01/10 02:17, 5年前 , 3^F

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