Systematic
Analysis.
Quantitative Edge.
XV (adrianxv)
中南大学计算机科学与技术本科在读
专注于量化策略开发、投研工具搭建与行业研究分析的系统级构建者。
中南大学计算机科学与技术本科在读
专注于量化策略开发、投研工具搭建与行业研究分析的系统级构建者。
[系统日志] :: 精选仓库
- [01] repo-placeholder-01交易策略工程化项目占位，后续替换为真实仓库。
- [02] repo-placeholder-02投研流程自动化项目占位，后续替换为真实仓库。
- [03] repo-placeholder-03研究分析工作流项目占位，后续替换为真实仓库。
- [04] repo-placeholder-04量化数据与回测工具项目占位，后续替换为真实仓库。
[01]
研究
方向
方向_01
量化策略开发
围绕期权与 CTA 场景做策略研究、信号实现、回测验证与部署落地，能够把交易员逻辑转成可运行的程序化系统。
方向_02
投研工具开发
用 Next.js、TypeScript、FastAPI、LangGraph 等技术把选股、研究、风险预算与 AI 辅助分析做成可复用工具。
方向_03
行业研究分析
具备证券研究实习经历，熟悉从数据收集、观点验证到深度报告与路演材料输出的完整工作流程。
[02]
核心
系统
期权错误定价套利策略
VNPY // FLASK-SOCKETIO // POSTGRESQL // DOCKER
围绕同标的、同到期、同方向期权链设计垂直价差错价套利策略，并完成信号扫描、下单、持仓状态管理与部署闭环。
我基于 vnpy 搭建策略引擎，结合 Flask-SocketIO 监控面板、PostgreSQL 和 Docker 完成策略运行与部署；同时采用配置驱动的分层架构，把信号扫描、组合生命周期、智能下单、状态持久化与决策追踪拆开，提升了策略可观测性和迭代效率。
[垂直价差错价信号][策略运行与部署闭环]
选股平台
NEXT.JS 15 // TYPESCRIPT // TRPC // LANGGRAPH
面向股票投研场景构建选股平台，串联选股、研究、个股判断与风险预算建议，帮助投资者更快形成可执行判断。
项目采用 Next.js 15、TypeScript、tRPC、Prisma、Tailwind CSS 构建 T3 Web 应用，结合 FastAPI 对接 AkShare 数据；我还用 LangGraph 搭建模板化多 Agent 工作流，把行业概览、热度分析、候选股筛选、可信度评估等节点拆分编排，并支持异步执行与可回放追踪。
[T3 Web + FastAPI][多 Agent 工作流]
股指期权 macd+td 震荡策略
VNPY // DOCKER // POSTGRESQL // TB 回测
基于 macd 钝化背离与 td 序列构建股指期权震荡交易策略，完成研究、回测、扩品种验证与策略工程化。
我使用 vnpy、Docker、PostgreSQL 搭建策略环境，并结合开拓者交易软件与 TB 语言完成研究和回测，最终把策略推广到 20+ 主流品种期权，取得 30%+ 年化收益表现。
[覆盖 20+ 主流品种][30%+ 年化收益]
[03]
档案记录 /
联系方式
个人数据
Institution 中南大学
Class 2027届
Location 长沙 / 深圳
Language CET-6 (648)