我是赖泓旭 我是賴泓旭 Hongxu Lai

学生创业协会干事 / 证券投资社会员；加权平均分：88.07 / 100；年级排名：54 / 261；英语六级：648 / 710；雅思 Band 8.5（听力 9，阅读 8.5，写作 7.5，口语 8）。荣誉奖项包括中南大学本科生学年奖学金二等奖、大学生英语竞赛全国二等奖、蓝桥杯软件赛省赛二等奖。 學生創業協會幹事 / 證券投資社會員；加權平均分：88.07 / 100；年級排名：54 / 261；英語六級：648 / 710；雅思 Band 8.5（聽力 9，閱讀 8.5，寫作 7.5，口語 8）。榮譽獎項包括中南大學本科生學年獎學金二等獎、大學生英語競賽全國二等獎、藍橋杯軟件賽省賽二等獎。 Member of the Student Entrepreneurship Association and Securities Investment Society. Weighted average: 88.07/100; class rank: 54/261; CET-6: 648/710; IELTS: Band 8.5 (Listening 9, Reading 8.5, Writing 7.5, Speaking 8). Awards include a second-class university scholarship, a national second prize in the College English Competition, and a provincial second prize in the Blue Bridge software contest.

使用 Python + VeighNa（vn.py）+ MySQL + Docker 开发并运维两个实盘期权策略：MACD+TD 股指期权策略与多腿期权卖出策略，覆盖信号生成、合约筛选、下单执行与风险控制；将 MACD+TD 策略重构为基于 vnpy_rpc / ZMQ 的多实例架构，在 Docker Compose 服务间共享 CTP 连接；在 TB 平台完成策略回测与参数评估，并搭建带 Flask 控制台的 VeighNa CTP 测试套件、通过合规穿透测试。 使用 Python + VeighNa（vn.py）+ MySQL + Docker 開發並運維兩個實盤期權策略：MACD+TD 股指期權策略與多腿期權賣出策略，覆蓋信號生成、合約篩選、下單執行與風險控制；將 MACD+TD 策略重構為基於 vnpy_rpc / ZMQ 的多實例架構，在 Docker Compose 服務間共享 CTP 連接；在 TB 平台完成策略回測與參數評估，並搭建帶 Flask 控制台的 VeighNa CTP 測試套件、通過合規穿透測試。 Developed and operated two live VeighNa options strategies, a MACD-TD index-options strategy and a multi-leg options-selling strategy, covering signal generation, contract selection, order execution, and risk controls. Refactored the MACD-TD strategy into a multi-instance architecture over vnpy_rpc / ZMQ messaging across Docker Compose services sharing one CTP connection. Ran backtests and parameter evaluation on TradeBlazer, and built a VeighNa CTP testing suite with a Flask console for regulatory penetration tests.

协助进行 AI 算力、服务器与存储方向的行业与公司研究，使用 Wind / iFinD 完成数据收集与整理，撰写周报与路演材料；完成工业富联深度报告的研究与全文初稿，报告经团队审核后发布；建立了上市公司及行业研究框架，熟悉 Wind 与 iFinD 金融终端及 Word / Excel 插件的使用方法，也训练了高效的数据收集与结构化表达能力。 協助進行 AI 算力、服務器與存儲方向的行業與公司研究，使用 Wind / iFinD 完成數據收集與整理，撰寫周報與路演材料；完成工業富聯深度報告的研究與全文初稿，報告經團隊審核後發布；建立了上市公司及行業研究框架，熟悉 Wind 與 iFinD 金融終端及 Word / Excel 插件的使用方法，也訓練了高效的數據收集與結構化表達能力。 Conducted industry and company research on AI computing, servers, and storage, collecting and organizing data with Wind and iFinD, and preparing weekly reports and roadshow materials. Completed the research and full initial draft of a deep-dive report on Foxconn Industrial Internet, which was reviewed and published by the team. Built a listed-company and industry research framework, and became proficient with the Wind and iFinD terminals and their Word/Excel plugins.