费天择

个人信息

• 费天择
• 电话: 187-58-123-024
• 邮箱: ftz2world@163.com

教育背景

• 硕士，英国格拉斯哥大学计算机学院，计算机科学与技术（软件开发），2023 - 2024
  • 毕业项目：基于MVP构建的前后端分离的模块化的校园社交网络设计
• 学士，浙江工商大学经济学院，经济学（创新班），2017 - 2021
  • 毕业论文：全面二孩政策对育龄妇女生育选择的影响分析
• 学士，浙江工商大学统计与数学学院，统计学（双学位），2017 - 2021
  • 毕业论文：数字经济的发展对中国GVC(全球价值链)分工地位指数的影响分析
• 夏校，美国宾夕法尼亚大学商业交流项目，2019

实习经历

杭州波粒二象资产管理有限公司[1]

• 数据分析与量化研究
• 2025年03月-至今
• 数据驱动策略开发：构建8类因子模型，通过机器学习动态分配自适应权重，在螺纹钢期货回测中年化收益达300%（基准120%），夏普比率3.5，最大回撤8.5%。并开发交互式可视化工具，将复杂的收益归因逻辑转化为瀑布图、风险矩阵等动态图表，参与多场路演Q&A，获2家意向，成功实现数据价值传递，推动策略进入实盘孵化流程。
• 政策套利模型：挖掘政策变动中的交易机会，引入政策虚拟变量，构建VAR/VECM模型，解析能源转型政策6个月内对焦煤期货价格存在-12%的脉冲响应。并基于该逻辑将该套利逻辑封装入路演相应模块，设计“政策-价格”敏感性分析图表，直观传递策略捕捉能力。在路演中，该模块获风控负责人高度评价。目前该模块已集成入公司策略体系，成为策略差异化的关键卖点。

浙江图胜数字科技有限公司 [2] [2]

• 数据分析与开发
• 2021年02月-2021年04月
• 产业大脑平台项目：与区经信局等合作，参与全国首个“企业运行(电力)数智系统”建设并完成初版交付，参与场地进驻，优化模型参数使系统响应时长压缩90%，风险预警速度提升至10秒内，人工工作量减少70%。[3] [4]
• 数据分析支持：协助构建经贸综合评价体系，优化数字经济指数、东亚经贸指数算法[5]；与国研网、浙江之江数经研究院合作，参与《“一带一路”经济金融报告》高频分析，每周产出东盟财经热点简报；完成200余份两会委员提案文本分析，为市政府内参提供支持。

科研经历

金融信用评分卡

• 2024年08月-2024年08月
• 该项目旨在预测客户违约风险，提高信用风险管理的准确性，降低金融交易过程的损失风险。
• 基于Kaggle公开数据，使用Logistic回归模型进行机器学习训练，取得AUC 0.7、召回率0.83和精确率0.67的结果。
• 建立计分规则，识别客户属性匹配计分，测度违约风险，模型性能基本满足要求。

数据资产核算研究(国家社会科学基金20BTJ004)

• 2021年05月-2021年08月
• 该项目旨在测度数据资产对产业产出价值的影响，填补SNA对数据资产价值评估的空白。
• 基于WWZ理论分解各国投入产出矩阵，测度数字经济对全球价值链分工地位的影响。使用因子分析、Bootstrap和回归模型解构全球价值链，使用Stata处理数据，使用R制作散点图、折线图、相关性热图。
• 建立数字经济评价体系，识别影响因素，研究数字经济与产业价值链地位的关系，为后续研究提供依据。

全面二孩政策效果评估

• 2021年05月-2021年08月
• 该项目旨在探究全面二孩政策实施背景下，测度生育政策对于生育选择的影响，为政策调整和人口管理提供依据。
• 基于国家统计局和卫健委公开数据，运用PCA提取数据特征，ARMA分析变化趋势，MANOVA评估综合效果，分解育龄妇女生育选择的影响因素，评估全面二孩政策与原政策对育龄妇女生育选择的影响。
• 测度了全面二孩政策对育龄妇女生育选择的影响程度，为后续三孩政策等相关研究提供数据和结论支撑。

基于网络科学的综合评价与路径优化系统

• 2019年12月-2020年04月
• 该项目旨在提升复杂网络系统中的策略优化和路径搜索效率，主要应用于交叉学科领域。
• 结合聚类分析、因素分析和方差分析方法，构建加权有向图和加权邻接矩阵；利用Dijkstra算法优化路径搜索；开发了门控图神经网络模型以实现策略的动态调整。期间自学 MATLAB 、 LINGO 、 SPSS 和 Gephi 。
• 该项目显著提升了模型效率和准确度，获得2020年数学建模美赛一等奖。

陆路交通基础设施对城乡收入差距的影响机制

• 2019年03月- 2019年12月
• 该项目旨在从交通基础设施角度测度该因素对城乡收入差距的影响，为政府规划基础设施提供依据。
• 分析浙江省10年55个县面板数据，运用回归法、主成分法和PSM-DID法评估高铁对城乡收入差距的直接影响及空间溢出效应。使用Excel和Stata处理数据；使用CiteSpace进行文献可视化分析。
• 测度了浙江省高铁建设对城乡收入差距的影响程度，为后续基于全国县的研究提供数据和结论支撑。

项目经历

基于MVP构建的前后端分离的模块化的校园社交网络设计(代码)

• 2024年06月-2024年08月
• 技术栈：Element UI, MySQL, Nuxt, Java, Spring Boot, Vue
• 项目概述：开发了一个社交分享平台，用于校内学生与教职工的通信，实现了用户注册、登录、内容发布、评论和点赞等交互功能。
• 关键贡献：
  1. 背景：背景：开发一个在线平台，旨在实现学生与学校、学生之间的实时双向互动。此平台基于 Vue 和 Java 构建，解决现有应用只能单向传递信息的局限。
  2. 职责：自学 Spring Boot 和 Vue。在项目中负责前端和客户端的开发，使用 Vue 框架和 Element UI 组件库构建用户界面；后端则采用 Java 和 SpringBoot 框架，使用 Navicat 对 MySQL 进行数据管理。
  3. 成果：通过实际部署和测试，成功实现了学校通知、学生反馈响应及论坛互动等功能，并增加了ip显示和日志记录等功能。用户反馈表明，该平台用户友好，显著增强了校园内部的通信效率。
  4. 技术：前端使用 Vue 和 Element UI 构建动态用户界面，并通过Axios进行数据交互。此外，为了优化前端性能和跨浏览器兼容性，还使用了Core-js。后端基于Java的Spring Boot框架，使用Maven管理依赖和构建过程，并提供 RESTful API 支持前端和客户端数据交互。数据管理方面采用了MySQL数据库，并通过MyBatis框架进行SQL映射

融合Django架构与Railway云平台部署的可扩展旅行生态平台探索(代码)

• 2024年01月-2024年04月
• 技术栈：Django, Python, Bootstrap, SQL, API
• 项目概述：领导组员合作开发了一个旅行计划平台，并部署在Railway平台，允许用户创建、管理和分享旅行计划。实现了城市搜索、旅行计划创建、编辑、分享。
• 关键贡献：
  1. 搜索功能开发：基于Django REST框架，实现基于城市的动态搜索功能，用户可搜索城市并获取相关旅游视频和天气信息。此功能提升了用户搜索体验，用户满意度为100%。
  2. 社交媒体集成：集成 Facebook, Instagram 和 Twitter 等外部API，开发了一键分享的旅行计划功能。超90%的用户认为功能方便实用。
  3. CSS框架建设：配置并优化项目初始CSS，建立可扩展前端框架。通过优化，页面加载速度平均提升10%。

创新技术集成与交互设计：基于Vue和Django的前后端分离社交平台的构建与实践(代码)

• 2024年01月-2024年04月
• 技术栈：Vue, Django, Python, SQL
• 项目概述：领导组员合作开发了一个社交分享平台，用于旅行计划的分享，实现了用户注册、登录、内容发布、评论和点赞等交互功能。
• 关键贡献：
  1. 数据通信：负责前后端的数据交互、数据传输、处理响应。通过优化处理流程，响应时间平均缩短10%。
  2. 前端开发：在request.js中集成后端API响应处理请求。用户界面更加流畅，用户反馈满意度平均提升20%。
  3. 后端开发：在urls.py中配置和管理API路由，处理前端请求并进行数据处理。测试阶段平台用户日活跃率达75%。

技能

• 英语水平：适应英文环境工作，有英美学习经历，雅思6.5，英语六级，国际人才英语考试初级
• 编程软件：Git, Java, JavaScript, Latex, Markdown, Office, Overleaf, Python, R, SAS, Stata, SPSS, SQL, Matlab, Vue
• 数据模型：

  元胞自动机（车流预测）等
  因果推断（PSM-DID、断点RDD、方差MANOVA）
  时序/金统/随机（ARMA/ARIMA-GARCH、马尔可夫链、VaR模型、几何布朗运动）
  机器学习/数据挖掘（固定/混合效应模型、Bootstrap自抽样、逐步回归、逻辑回归、Mini-batch梯度下降、关联Apriori、决策树剪枝ID3/C4.5/C5.0、贝叶斯网络TANBayes、BP神经网络）
  多元统计（主成分PCA/PCR、因子FA）