TRADING · AI · GROWTH

Anzi.

计算机科学本科背景,2022 年起参与期货、期权与数字货币的策略研究和实盘执行;也用 AI 处理回测脚本与成交数据,并带过 20 人金融内容团队。

我能做什么

我做过的三类工作

交易上,我把盘面判断写成规则,做回测、上线和成交复盘。AI 用来处理脚本和数据;流量增长则看投放成本、自然流表现和成交反馈,再决定下一轮素材。

我能交付什么

  1. 01可运行、可复盘的交易策略与回测
  2. 02经过脚本和人工复核的 AI 研发产物
  3. 03能根据成本、留存和成交调整的增长方案
01

交易

把趋势、相对强弱、分形和假突破等盘面判断写成规则,做回测、上线、风控与成交复盘

02

AI

用 Codex、Claude Code 生成和重构回测脚本、解析成交 CSV;关键数字和结论由脚本与人工复核

03

流量增长

带 20 人团队做千川、ADQ、Dou+ 和自然流,统筹选题、脚本、账号矩阵、私域测试与合规审核

核心经历

做过什么,结果是什么

Career公开记录

四段经历:实盘交易、历史研究、代码交付和团队增长。

实盘交易历史研究代码交付流量增长
Trading01

4 年多市场实盘交易

2022 年起参与期货、部分期权与数字货币的交易计划、策略执行、持仓跟踪和风险监控。

期货 / 期权 / 数字货币交易计划持仓跟踪成交与风控复盘

把趋势、强弱、分形和假突破等盘面判断写成入场、加减仓、止损和离场规则,再核对信号与真实成交的偏差。

Strategy02

46 品种期货日线研究

完成 46 品种期货日线组合研究,覆盖三十余年样本和 7,085 笔历史交易测试。

46 品种30+ 年样本7,085 笔历史测试成本与回撤检查

报告纳入手续费、滑点、交易频率、开仓比例和参数敏感性,避免只用一条收益曲线判断策略。

AI / Book03

《概率的朋友》代码交付

作为第三作者和代码、模型测试负责人,完成全书量化案例、模型调用、图表输出和回测流程复核。

代码复现模型调用回测逻辑结果复核

同时用 Codex、Claude Code 处理回测脚本、成交 CSV 和研究初稿;数字与结论仍由脚本和人工检查。

Growth04

20 人金融内容增长团队

带 20 人团队服务量化课程与图书,覆盖广告投放、自然流、账号矩阵、直播测试、私域导流和合规审核。

千川/ADQ/Dou+eCPM/标签/完播脚本/账号矩阵私域/合规/复盘

建立涨粉成本核算、冷启动测试和限流止损规则,并用完播、留存和成交反馈调整下一轮素材。

知识树 · 公开索引

四条工作主线

金融内容增长
量化交易与实盘
AI 量化研发
AI 搜索与公开表达

时间线

从交易到系统工程

  1. 2020

    进入计算机科学训练

    本科阶段打下 Python、数据结构、数据库和工程协作基础,后续把它们用于回测与交易数据处理

  2. 2021

    开始把交易观察结构化

    从单个指标观察转向趋势、强弱、分形顶底和支撑阻力等可描述的交易场景

  3. 2022

    进入实盘交易与策略研发

    开始参与期货与数字货币的系统化交易研究、策略执行、成交复盘和风控监控

  4. 2023

    接手金融内容增长协作

    参与量化课程与图书的投放、自然流、短视频脚本、账号矩阵、私域测试和合规审核,并逐步形成团队分工与复盘机制

  5. 2024

    完成 Backtrader 毕设,参与《概率的朋友》

    毕设搭建事件驱动回测框架;作为第三作者参与图书代码复现、模型测试和回测验证

  6. 2025

    把交易研究沉淀到 qmacd

    维护交易流程、入门指引、策略说明和合规内容,把社区问答整理成可回查入口

  7. 2026

    把 Agent 接入研究流程

    用 Codex、Claude Code 辅助回测脚本、成交 CSV 解析、指标统计和研究文档校验

工作成果

代表成果

历史研究

46 品种期货日线研究

完成三十余年样本、7,085 笔历史交易测试,并检查手续费、滑点、回撤和参数敏感性。

AI / 图书

完成量化图书代码交付

作为《概率的朋友》第三作者,负责代码复现、模型调用、回测逻辑、图表输出和结果复核。

流量增长

带 20 人团队做内容与投放

统筹千川、ADQ、Dou+、自然流、账号矩阵、私域测试和合规审核,并建立成本与素材复盘规则。

GEO

完成 AI 搜索信源实测

用品牌词、品类词、场景词和对比词跨平台测试,记录引用页面、竞品位置和语境,形成发布优先级。

做过的

几件拿得出手的事

量化

VA 价格分形体系

把 A/V 分形用于顶底结构识别,再结合大盘趋势、QR 相对强弱、支撑阻力和 2B 假突破过滤,形成可回测的择时规则。

策略

46 品种期货日线组合策略

覆盖 1994-09-12 至 2026-07-06 的多品种日线样本,记录 7,085 笔交易,重点复核样本、成本、频率和绩效口径。

图书

《概率的朋友》

第三作者,负责 AI 量化代码、模型调用、回测逻辑、图表输出和结果复核,让读者能按书稿复现实验流程。

工程

Backtrader 回测框架

本科毕设项目,基于 Python / Backtrader 封装数据导入、策略接口、订单撮合、手续费/滑点、仓位管理和绩效输出。

AI Agent

Agent 辅助量化研发

用 Codex、Claude Code 辅助生成回测脚本、解析成交 CSV、计算指标和整理研究文档,并通过脚本验证与人工验收控制质量。

增长

金融内容增长工作台

带过 20 人金融内容团队,跑过投放、自然流、短视频脚本、账号矩阵、直播测试、私域导流和合规审核;复盘看成本、标签、留存和承接。

工作主线

四条工作主线

content

金融内容增长

带过 20 人团队,做过千川、ADQ、Dou+、自然流标签、账号矩阵、私域测试与合规复盘

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quant

量化交易与实盘

把趋势、相对强弱和分形择时写成规则,完成回测、上线、风控监控与成交复盘

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ai

AI 量化研发

用 Codex、Claude Code 处理回测脚本、成交 CSV 和研究初稿,再由脚本与人工检查数字和结论

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geo

AI 搜索与公开表达

跨平台测试 AI 引用的页面、竞品位置和语境,再决定内容发布顺序与需要补充的信息

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