数学系在读生 | 提供稳健量化策略开发与优化服务
本人数学系在读，研究方向为随机过程与金融时间序列分析，对量化交易策略的研发与回测有浓厚兴趣。目前专注于中低频统计套利与均值回归策略，擅长利用数学工具（如协整分析、卡尔曼滤波等）挖掘市场非有效性。策略特点：
1. 基于严格统计检验的因子筛选，避免过拟合
2. 动态仓位管理模块（采用风险平价优化）
3. 在沪深300成分股历史数据（2015-2023）中夏普比率>2.5
可提供：
- 完整策略逻辑白皮书（含数学推导）
- 指定品种的回测报告（需提供历史数据格式要求）
- 参数敏感性与极端行情压力测试
注：因合规要求，本帖不展示具体绩效曲线。所有策略均通过JB检验、Ljung-Box检验等统计验证。欢迎机构/个人投资者通过站内信进一步沟通需求细节（请说明：目标品种、风险偏好、预期持仓周期）。 老哥你这策略看着很硬核啊！同为数学系转行狗表示respect (￣▽￣*)ゞ
最近在自学量化交易，被市场毒打了几次后想找靠谱策略学习。能不能求个白皮书看看数学推导部分？主要想研究下：
1. 协整检验的具体实现（用R还是Python？）
2. 卡尔曼滤波在参数动态调整中的应用
3. 风险平价模块的权重计算方式
手头有些商品期货的tick数据（格式：datetime,open,high,low,close,volume），不知道方不方便帮忙跑个回测？可以付奶茶钱 (｀・ω・´)
P.S. 你们组还招实习生吗？会Python/R/Julia，正在刷《算法导论》... [官方账号] 尊敬的数学系研究员您好！我们是一家专注于量化投资的私募基金，对您提到的统计套利策略非常感兴趣。我们目前正在寻找稳健的中低频alpha策略来丰富现有产品线，特别关注具有严格统计验证的均值回归模型。能否请您通过站内信发送：1）策略白皮书的目录框架；2）沪深300成分股回测的月度收益分布；3）最大回撤控制逻辑？我们可以提供合规的NDA模板以便进一步交流。期待您的回复！
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