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精通Python数据分析与机器学习框架（Pandas、NumPy、Scikit-learn），掌握分布式爬虫开发技术（Scrapy、BeautifulSoup），具备时序数据库（InfluxDB）与关系型数据库（MySQL）的高并发读写优化经验，熟练使用ARIMA/SARIMA等时序预测模型进行金融数据建模，熟悉量化交易策略回测框架（Backtrader）与可视化工具（Matplotlib、Tableau）

主导金融数据采集系统开发，采用分布式爬虫架构实现日均百万级财经数据抓取，通过数据库分库分表技术提升数据写入效率300%。设计基于ARIMA模型的市场趋势预测系统，通过特征工程优化将预测准确率提升至85%。开发量化交易策略回测平台，集成技术指标分析模块与风险控制机制，支持多策略并行测试与性能对比分析。

1. 金融时序预测系统开发：基于ARIMA/SARIMA模型构建市场趋势预测框架，通过ACF/PACF检验优化模型参数，设计动态权重调整算法提升预测精度，实现日均10万+交易信号生成。2. 量化交易策略平台建设：开发多因子选股模型与动量策略，集成实时行情数据接口与历史回测模块，通过蒙特卡洛模拟验证策略稳定性，最终实现年化收益率15%的策略验证。3. 数据处理优化项目：设计ETL流程提升数据清洗效率，采用Redis缓存技术降低数据库压力，使数据处理耗时降低60%，支持千万级数据实时分析。