Taipei City, Taiwan
【經歷】 過去3年,我在MT4投資平台商擔任金融商品分析師,奠定堅強的分析邏輯以及基礎, 目前離開金融分析工作, 投入資料分析領域。
【參賽經驗】Kaggle - Store Sales Time Series Forecasting 的競賽排名前14%,Kaggle - American Express Default Prediction 的競賽排名前33%,以及其餘資料集的資料分析實作:電影評論分析(Kaggle:Sentiment Analysis on Movie Reviews),人臉情緒辨識 (Kaggle:Facial Expression Recognition Challenge)、圖像辨識(cifar-10資料集)...等等相關的分析。
[email protected] | 0988-542-262 |
Python Mysql MongoDB Docker Linux Tableau Hadoop
Scikit-Learn
Tensortflow
將以Celery為基礎的分散式架構,運用在多隻網頁爬蟲上。
並將其容器化運行於Docker當中,並藉由Docker Swarm將派發爬蟲任務的管理者、爬蟲工人、資料庫分別架設於不同的雲端電腦上,達到職責分離、各司其職,亦方便後續擴展功能以及雲端電腦。
針對kaggle上的H&M的銷售資料集,利用機器學習以判斷客戶對特定商品購買與否。
應用場景為當商家往後有眾多新產品問世,可根據先前消費者行為優先篩選客戶較為可能購買的商品進行廣告推介或行銷,避免濫發無用資訊給予消費者,避免客戶產生反感進而封鎖電子報或其餘廣告行為,藉此達到精準行銷。
Scikit-Learn
Kaggle上的競賽 利用過去資料預測未來15天內的 54間分店的33種商品類別的銷售狀態
輔助系統主要是能夠視覺化資金管理的重要性。
分為兩個python檔:
其一為資金模擬的檔案,主要模擬在特定的盈虧比和勝率下,交易數百數千次後可能的資金狀態。
而另一為將資金模擬檔案中擬定好的資金管理策略,運用在實際股市中,用以驗證資金管理能夠大幅度影響操作績效。
九月 2022 - Present
集團數據分析、專案評估及分析、方案評估工具製作、數據視覺化、儀錶板建置、數據清洗、營運報告撰寫、協助其他部門事務
八月 2021 - 十一月 2021
金融商品銷售、理財規劃、財務諮詢、客戶關係維護
四月 2021 - 七月 2021
主要分析G7貨幣、海內外指數、貴金屬、加密貨幣以及總體經濟的相關分析,除每日撰寫市場報告外,不定期撰寫金融專題給投資者參考。
七月 2018 - 三月 2021
主要研究貴金屬商品走勢以及總體經濟分析
管理分析師以及業務共6人
主要工作內容
管理分析人員每日評論以及客戶問題解決
管理業務月、季以及年度業績目標
三月 2017 - 七月 2018
金融商品銷售、理財規劃、稅務諮詢、客戶關係維護
八月 2012 - 二月 2015
針對銀行以及券商交易室的交易員,進行人工搓合利率衍生性金融商品(IRS,CCS,NDF)
2022
2008 - 2010
Taipei City, Taiwan
【經歷】 過去3年,我在MT4投資平台商擔任金融商品分析師,奠定堅強的分析邏輯以及基礎, 目前離開金融分析工作, 投入資料分析領域。
【參賽經驗】Kaggle - Store Sales Time Series Forecasting 的競賽排名前14%,Kaggle - American Express Default Prediction 的競賽排名前33%,以及其餘資料集的資料分析實作:電影評論分析(Kaggle:Sentiment Analysis on Movie Reviews),人臉情緒辨識 (Kaggle:Facial Expression Recognition Challenge)、圖像辨識(cifar-10資料集)...等等相關的分析。
[email protected] | 0988-542-262 |
Python Mysql MongoDB Docker Linux Tableau Hadoop
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將以Celery為基礎的分散式架構,運用在多隻網頁爬蟲上。
並將其容器化運行於Docker當中,並藉由Docker Swarm將派發爬蟲任務的管理者、爬蟲工人、資料庫分別架設於不同的雲端電腦上,達到職責分離、各司其職,亦方便後續擴展功能以及雲端電腦。
針對kaggle上的H&M的銷售資料集,利用機器學習以判斷客戶對特定商品購買與否。
應用場景為當商家往後有眾多新產品問世,可根據先前消費者行為優先篩選客戶較為可能購買的商品進行廣告推介或行銷,避免濫發無用資訊給予消費者,避免客戶產生反感進而封鎖電子報或其餘廣告行為,藉此達到精準行銷。
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Kaggle上的競賽 利用過去資料預測未來15天內的 54間分店的33種商品類別的銷售狀態
輔助系統主要是能夠視覺化資金管理的重要性。
分為兩個python檔:
其一為資金模擬的檔案,主要模擬在特定的盈虧比和勝率下,交易數百數千次後可能的資金狀態。
而另一為將資金模擬檔案中擬定好的資金管理策略,運用在實際股市中,用以驗證資金管理能夠大幅度影響操作績效。
九月 2022 - Present
集團數據分析、專案評估及分析、方案評估工具製作、數據視覺化、儀錶板建置、數據清洗、營運報告撰寫、協助其他部門事務
八月 2021 - 十一月 2021
金融商品銷售、理財規劃、財務諮詢、客戶關係維護
四月 2021 - 七月 2021
主要分析G7貨幣、海內外指數、貴金屬、加密貨幣以及總體經濟的相關分析,除每日撰寫市場報告外,不定期撰寫金融專題給投資者參考。
七月 2018 - 三月 2021
主要研究貴金屬商品走勢以及總體經濟分析
管理分析師以及業務共6人
主要工作內容
管理分析人員每日評論以及客戶問題解決
管理業務月、季以及年度業績目標
三月 2017 - 七月 2018
金融商品銷售、理財規劃、稅務諮詢、客戶關係維護
八月 2012 - 二月 2015
針對銀行以及券商交易室的交易員,進行人工搓合利率衍生性金融商品(IRS,CCS,NDF)
2022
2008 - 2010